Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: SERKAN ÖĞÜT
Danışman: AYKUT KENTLİ
Özet:Uzay Çubuk Yapılarının Yapay Sinir Ağları ve Tavlama Benzetiminin Birleştirilmesiyle En İyilenmesi Çubuk yapıların eniyilemesi araştırmacılar için son yıllarda ilgi çekici bir alan haline geldi. Araştırmacılar bir yandan fiziksel kısıtları sağlarken bir yandan da yapının ağırlığını ve maliyetini nasıl düşürebileceklerini bulmak amacıyla bu konuya ilgi göstermektedir. Bu gereklilikleri yerine getirmek için, çok fazla deneme gerektireceğinden dolayı deneme yanılma yöntemi kullanılamaz. Bu yüzden, en uygun yapıyı bulmak için eniyileme yöntemleri kullanılmalıdır. Literatürde, yapısal optimizasyon için Genetik Algoritma (GA), Tavlama Benzetimi (TB), Harmoni Araştırma (HA) vb. kullanılmaktadır. Eniyileme metotları dizayn parametrelerini bulma konusunda çoğunlukla iyi sonuçlar verir. Fakat uzay çubuk yapılarının karmaşıklığı arttıkça hesaplamalar daha zor hale gelmektedir. Bu sorunu aşmak için bir yöntem geliştirilmelidir. Bu çalışma istenen yöntemi önermeyi hedeflemektedir. Bu yöntem üç ana adımdan oluşmaktadır. İlk olarak, sonlu elemanlar analiz yazılımı ile yapısal analizler yapılacaktır. Sonra, Yapay Sinir Ağı (YSA) vasıtasıyla yapısal analizlerin yaklaşık modeli elde edilecektir. Son olarak, elde edilen yaklaşık model Tavlama Benzetimi ve Genetik Algoritma tarafından yapısal analizi gerçekleştirmek için kullanılacaktır. Tavlama Benzetimi ve Genetik Algoritma tarafından bulunan optimum sonuçlar karşılaştırılacaktır. ABSTRACT Optimization of Space Bar Structures Using Hybrid Model of Artificial Neural Network and Simulated Annealing Truss optimization has been an attractive area for researchers in recent years. Researchers are interested in this issue to find out how they can reduce the weight and cost while the structure satisfied with the physical constraints. To accomplish these requirements, trial and error method cannot be used because lots of trials will be required. Therefore, optimization methods should be used to find an optimum structure. In literature, Genetic Algorithm (GA), Simulated Annealing (SA), Harmony Search (HS) etc. are used in optimization of structures. Optimization methods mostly yield good results on determining design parameters. However, as the complexity of the space bar structure increases, the calculations become more difficult. To deal with this problem a methodology should be developed. This study aims to propose the desired methodology. This methodology has three main steps. Firstly, structural analyses will be performed by finite element analysis software. Then, the approximate model based on results of the structural analyses will be obtained via Artificial Neural Network (ANN). Lastly, the obtained approximate model will be used for optimization of the structure by Simulated Annealing and Genetic Algorithm. The optimum results obtained by Simulated Annealing and Genetic Algorithm will be compared.