Yapay Sinir Ağlarının Gemi Yapı Problemlerine Uygulanması

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.