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...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Hamit SARUHAN
Format: Article
Language:English
Published: Pamukkale University 2010-02-01
Series:Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Subjects:
Online Access:http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/20508/218324?publisher=pamukkale
id doaj-5c750260399345e6bc4a7a10a8c889d4
record_format Article
spelling doaj-5c750260399345e6bc4a7a10a8c889d42020-11-24T21:07:18ZengPamukkale 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.http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/20508/218324?publisher=pamukkaleParticle swarm Mechanical design Design optimization.Kuş sürüsü davranış algoritması Makine tasarımı Tasarım optimizasyonu.
collection DOAJ
language English
format Article
sources DOAJ
author Hamit SARUHAN
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.
author_facet Hamit SARUHAN
author_sort Hamit SARUHAN
title Yapısal Problemler Tasarımında Kuş Sürüsü Davranış Algoritması
title_short 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_sort yapısal problemler tasarımında kuş sürüsü davranış algoritması
publisher Pamukkale University
series Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
issn 1300-7009
2147-5881
publishDate 2010-02-01
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.
topic Particle swarm
Mechanical design
Design optimization.
Kuş sürüsü davranış algoritması
Makine tasarımı
Tasarım optimizasyonu.
url http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/20508/218324?publisher=pamukkale
work_keys_str_mv AT hamitsaruhan yapısalproblemlertasarımındakussurusudavranısalgoritması
_version_ 1716763410801098752