Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması
Bu makalenin amacı, makine mühendisliği tasarım problemlerinden olan bir ankastre kirişin belirlenen eğilme dayanımı sınır şartları içinde minimum hacmini hesaplayan bir Kuş Sürüsü Davranış Algoritması (Particle Swarm Optimization – PSO) uygulamaktır. Makine mühendislik tasarım problemleri çok karma...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2010-02-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20508/218324 |
| _version_ | 1828016106563960832 |
|---|---|
| author | Hamit Saruhan |
| author_facet | Hamit Saruhan |
| author_sort | Hamit Saruhan |
| collection | DOAJ |
| description | Bu makalenin amacı, makine mühendisliği tasarım problemlerinden olan bir ankastre kirişin belirlenen eğilme dayanımı sınır şartları içinde minimum hacmini hesaplayan bir Kuş Sürüsü Davranış Algoritması (Particle Swarm Optimization – PSO) uygulamaktır. Makine mühendislik tasarım problemleri çok karmaşık ve zaman alıcı hesaplamalar gerektirirler. Bu problemlerin çoğu geleneksel matematik hesaplamalarıyla türev alınarak çözümlenmektedirler. Problemlerin çözümlemeleri için türevlenebilir olmaları ve optimum noktanın bulunabilmesi için iyi bir başlangıç noktasından arama yapmaları gerekmektedir aksi taktirde global optimum yerine yerel optimum elde edilir. PSO Algoritması, geleneksel metotlara alternatif olarak türev gerektirmeyen ve global noktaya yakın bir noktadan arama yapma zorunluluğu olmayan doğadan esinlenerek seçim yapan bir metottur. PSO algoritması, kuşların kendi ve bağlı oldukları sürü ile bilgi alışverişi davranışlarından esinlenilerek geliştirilmiş popülasyon tabanlı bir optimizasyon tekniğidir. Bu çalışmada PSO Algoritması ile elde edilen sonuçlar Matematiksel Programlama (Mathematical Programming -MP) ile elde edilen sonuçlarla kıyas edilmiştir. Bu çalışmada PSO, global optimum noktayı bulmada yakınsama ve uygunluk bakımından MP den daha iyi olduğu gösterilmiştir. MP ile kirişin hacmi 2961000 mm3 bulunurken PSO ile kirişin hacmi 2961000 mm3 bulunmuştur. |
| first_indexed | 2024-04-10T10:28:24Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-12bdbbd49c00431ca60253be9d3354ca |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T10:28:24Z |
| publishDate | 2010-02-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-12bdbbd49c00431ca60253be9d3354ca2023-02-15T16:21:13ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812010-02-01162207212218Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış AlgoritmasıHamit SaruhanBu makalenin amacı, makine mühendisliği tasarım problemlerinden olan bir ankastre kirişin belirlenen eğilme dayanımı sınır şartları içinde minimum hacmini hesaplayan bir Kuş Sürüsü Davranış Algoritması (Particle Swarm Optimization – PSO) uygulamaktır. Makine mühendislik tasarım problemleri çok karmaşık ve zaman alıcı hesaplamalar gerektirirler. Bu problemlerin çoğu geleneksel matematik hesaplamalarıyla türev alınarak çözümlenmektedirler. Problemlerin çözümlemeleri için türevlenebilir olmaları ve optimum noktanın bulunabilmesi için iyi bir başlangıç noktasından arama yapmaları gerekmektedir aksi taktirde global optimum yerine yerel optimum elde edilir. PSO Algoritması, geleneksel metotlara alternatif olarak türev gerektirmeyen ve global noktaya yakın bir noktadan arama yapma zorunluluğu olmayan doğadan esinlenerek seçim yapan bir metottur. PSO algoritması, kuşların kendi ve bağlı oldukları sürü ile bilgi alışverişi davranışlarından esinlenilerek geliştirilmiş popülasyon tabanlı bir optimizasyon tekniğidir. Bu çalışmada PSO Algoritması ile elde edilen sonuçlar Matematiksel Programlama (Mathematical Programming -MP) ile elde edilen sonuçlarla kıyas edilmiştir. Bu çalışmada PSO, global optimum noktayı bulmada yakınsama ve uygunluk bakımından MP den daha iyi olduğu gösterilmiştir. MP ile kirişin hacmi 2961000 mm3 bulunurken PSO ile kirişin hacmi 2961000 mm3 bulunmuştur.https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20508/218324particle swarm mechanical design design optimization.kuş sürüsü davranış algoritması makine tasarımı tasarım optimizasyonu. |
| spellingShingle | Hamit Saruhan Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması Pamukkale University Journal of Engineering Sciences particle swarm mechanical design design optimization. kuş sürüsü davranış algoritması makine tasarımı tasarım optimizasyonu. |
| title | Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması |
| title_full | Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması |
| title_fullStr | Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması |
| title_full_unstemmed | Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması |
| title_short | Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması |
| title_sort | yapisal problemler tasariminda kus surusu davranis algoritmasi |
| topic | particle swarm mechanical design design optimization. kuş sürüsü davranış algoritması makine tasarımı tasarım optimizasyonu. |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20508/218324 |
| work_keys_str_mv | AT hamitsaruhan yapısalproblemlertasarımındakussurusudavranısalgoritması |