Kafes sistemlerin eşzamanlı boyut, şekil ve topoloji optimizasyonunda bir vekil model olarak yapay sinir ağları
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: TOLGA AÇIKGÖZ
Danışman: Hakan Özbaşaran
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Metasezgisel yöntemler, basitlikleri ve gradyansız hareket operatörleri nedeniyle optimizasyon problemlerinde optimuma yakın çözümler sağlayan modern yöntemler olarak popüler hale gelmiştir. Öte yandan, optimuma yakın bir çözüm bulmak için çoğunlukla çok fazla sayıda tasarım adayının değerlendirilmesini gerektirmektedirler. Popülasyon tabanlı metasezgisellerin yapısal optimizasyonda önemli ölçüde başarılı olduğu iyi bilinmektedir. Bir yapısal optimizasyon süreci sırasında, her bir aday, dikkate alınan yapısal kısıtlamaları karşılayıp karşılamadığının belirlenebilmesi için bir yapısal analiz yazılımına gönderilir. Sonuç olarak, bu optimizasyon süreci, günümüzün gelişmiş bilgisayarlı hesaplama teknolojilerinde bile problemin boyutuna ve karmaşıklığına bağlı olarak hesaplama açısından pahalı ve zaman alıcıdır. Yapay Sinir Ağı tabanlı vekil model, karmaşık problemlerin doğrusal olmayan yapılarını yakalayabilir ve çok fazla hesaplama çabası olmadan son derece zor problemlerde bile hassas yapısal analiz tahminleri sağlayabilmektedir. Bu tez çalışmasında, yapısal optimizasyon süreçlerinin hesaplama maliyetlerini azaltmak için Yapay Sinir Ağı tabanlı vekil destekli bir optimizasyon prosedürü sunulmaktadır. Sayısal deneyler, popüler üç kafes sistem problemi üzerinde eş zamanlı boyut, şekil ve topoloji optimizasyonu üzerinden gerçekleştirilmiştir. Önerilen vekil model destekli yapısal optimizasyon prosedürü, olağan metasezgisel optimizasyon süreci ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmış ve sunulan yöntemin performansı tartışılmıştır.