Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/4290
Title: Yapay Sinir Ağlarının Gemi Yapı Problemlerine Uygulanması
Other Titles: Application Of Neural Networks To Ship Structural Design
Authors: Ergin, Ahmet
Köroğlu, Serdar Aytekin
Gemi İnşaatı Mühendisliği
Naval Architecture
Keywords: Deney Tasarımı
Yapay Sinir Ağları
Burkulma Analizi
Modelleme
Genetik Algoritmalar
Design of Experiments
Artificial Neural Networks
Buckling Analysis
Modelling
Genetic Algorithms
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Günümüzde, hızla gelişen teknolojik imkânların da etkisiyle, eskiye nazaran daha karmaşık ve daha büyük ölçekli problemler çözülebilir hale gelmiştir. Bu duruma iyi bir örnek olarak genetik algoritmalar yaklaşımının gemi yapılarının optimum tasarımı gibi çözümü zor problemlere uygulanmasını gösterebiliriz. Genetik algoritmalar optimizasyon açısından güçlü bir yöntem olmasına rağmen, çözüme ulaşmak için mevcut en hızlı bilgisayarlar bile kimi zaman yetersiz kalmaktadır. Buradan hareketle işlem yükünü hafifletmek üzere genetik algoritmaların performansına doğrudan etki eden analiz safhası için alternatif yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden olan yapay sinir ağları ve deney tasarımı yöntemleri sonlu elemanlar yöntemine alternatif olarak kullanılmak üzere modelleme açısından ayrıntılı olarak irdelenmiştir. Ayrıca kullanımları, örnek bir yapı problemi (stifnerli bir panelin burkulma hadisesinin modellenmesi) üzerinden uygulamalı olarak gösterilmiş ve sonuçları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.
Nowadays, with the help of rapid improvements in technology, more complex and much bigger scale problems are become solvable with respect to past. As a good example, optimum design of ship structures, which is a very though problem, can be solved with applying genetic algorithms. Despite the fact that genetic algorithms are very powerful for optimization, even the fastest computers available remain inadequate for reaching the solution. With this point in mind, to lessen the burden on genetic algorithms, some alternative methods are utilized for the analysis stage, which directly affect the performance. Two of these methods, namely artificial neural networks and design of experiments have been studied from the modeling point of view as alternatives to finite element method. In addition, the usage of the methods has been shown by applying them for a structural problem (modeling the buckling behavior of a stiffened panel) and finally results are comparatively analyzed.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2007
URI: http://hdl.handle.net/11527/4290
Appears in Collections:Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
7161.pdf582.38 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.