Genetik Algoritma İle Mikrokanal Isı Kuyusu En İyileme

dc.contributor.advisor Baytas, Filiz tr_TR
dc.contributor.author Çakır, Ömer tr_TR
dc.contributor.department Enerji Bilim ve Teknoloji tr_TR
dc.contributor.department Energy Sciences and Technologies en_US
dc.date 2012 tr_TR
dc.date.accessioned 2017-01-27T12:22:32Z
dc.date.available 2017-01-27T12:22:32Z
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Enerji Enstitüsü, 2012 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Energy Institute, 2012 en_US
dc.description.abstract Bu tez çalışmasında tasarım parametrelerinin mikrokanal ısı kuyusu performansına olan etkileri incelenerek bir en iyileme çalışması yapılmıştır. Yapılan teorik çalışmada görülmüştür ki, diğer tasarım parametrelerinin yanında kanal sayısı ve kanat genişliğinin kanal genişliğine oranı değeri performansta baskın etkiye sahip olmaktadır. Mikrokanal performans en iyileme problemi çok değişkenli ve lineer olmayan tasarım kısıtlarına sahip bir problemdir. Bu tip problemlerde gösterdiği başarı sebebiyle en iyileme algoritması olarak genetik algoritma kullanılmıştır. Çalışma sonucunda mikrokanal performans tahmini ve en iyilemesi yapabilen bir bilgisayar programı geliştirilmiştir. Geliştirilen program genetik algoritma ile en iyileme, mikrokanal performans tahmini ve mikrokanal performans en iyileme fonksiyonlarına sahiptir. Açık literatürden elde edilen kaynaklar ile programın sahip olduğu 3 fonksiyon da ayrı ayrı başarılı bir şekilde doğrulanmıştır. tr_TR
dc.description.abstract In this study microchannel heat sink thermal performance optimization is carried out. Examined the effect of microchannel heat sink design parameters on the thermal performance of microchannel heat sink, it is seen that for all the design parameters number of channels and ratio of fin thickness to channel width parameters have major effects on the total thermal resistance. Therefore, total resistance expressed as a function of number of channels and ratio of fin thickness to channel width parameters. This function (fitness function) has two variable and nonlinear constraints. Genetic algorithm appears most suitable optimization technique for this problem. Computer program called GMEP is developed. Program has three feature, which are; genetic algorithm, microchannel performance prediction and microchannel performance optimization. All of the features are verified successfully by open literature. Genetic algorithm is verified by three test function. Microchannel performance prediction code is verified by four different microchannel designs from literature. Similarly, microchannel performance optimization code is verified by three different microchannel optimization studies from literature. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/12826
dc.publisher Enerji Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Energy Institute en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject Enerji tr_TR
dc.subject Genetik algoritmalar tr_TR
dc.subject Optimizasyon tr_TR
dc.subject Energy en_US
dc.subject Genetic algorithms en_US
dc.subject Optimization en_US
dc.title Genetik Algoritma İle Mikrokanal Isı Kuyusu En İyileme tr_TR
dc.title.alternative Optimisation Of Microchannel Heat Sink By Genetic Algorithm en_US
dc.type Master Thesis en_US
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
301081023.pdf
Boyut:
1.19 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama