ÇOK KRİTERLİ BULANIK GENETİK ALGORİTMA İLE DALGIÇ ASENKRON MOTORLARIN TASARIM OPTİMİZASYONU

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ÇOK KRİTERLİ BULANIK GENETİK ALGORİTMA İLE DALGIÇ ASENKRON MOTORLARIN TASARIM OPTİMİZASYONU"

Transkript

1 Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 3, No 3, , 008 Vol 3, No 3, , 008 ÇOK KRİTERLİ BULANIK GENETİK ALGORİTMA İLE ALGIÇ ASENKRON MOTORLARIN TASARIM OPTİMİZASYONU Mehet ÇUNKAŞ ve Abdullah ÜRKMEZ * Eletro-Blgayar Eğt, Te Eğt Faülte, 4003, Selçu Üverte, Koya cua@elcu.edu.tr * Eletr-Eletro Mühedlğ, Mühedl Marlı Faülte, 403, Selçu Üverte, Koya urez@elcu.edu.tr (Gelş/Receved: ; Kabul/Accepted: ) ÖZET Bu çalışada, dalgıç aero otorları taarı optzayou ço rterl geet algorta ullaılara gerçeleştrld. Motor taarıı, bulaı üeler ve bulaı arar yapa avralarıda faydalaara ço rterl bulaı optzayo proble olara forüle edld ve geet algortalar le çözüldü. Optal taarıı geçerllğ doğrulaa ç boyutlu Solu Elealar Yöte (SEY) ullaıldı. Optzayo ouçları aaçlaa yöte et ve başarııı göterd. Aahtar Keleler: Ço rterl optzayo, dalgıç otor, geet algortalar, olu elealar yöte. ESIGN OPTIMIZATION OF SUBMERSIBLE INUCTION MOTORS by MULTIOBJECTIVE FUZZY GENETIC ALGORITHM ABSTRACT Th paper preet ultobectve fuzzy geetc algorth optzato approach to a uberble otor deg. Utlzg the cocept of fuzzy et ad covex fuzzy deco ag, the otor deg ta forulated a a ultobectve fuzzy optzato proble ad olved ug a geetc algorth. The two-deoal Fte Eleet Method (FEM) the ued to cofr the valdty of the optal deg. The optzato reult how the effectvee ad acheveet of the propoed ethod. Keyword: Multobectve fuzzy optzato; uberble otor; geetc algorth; fte eleet ethod.. GİRİŞ (INTRUUCTION) Eletr aeler taarııda aa oular eletr, deletr, aget, teral ve ea olara ıılara ayrılablr. Çoğu otor paraetreler otor perforaıı leer olaya br şelde etleetedr. Bu yüzde taarı ürec hala araşılığıı ürdüretedr []. Böyle durularda tadart leer olaya progralaa teler ullaılaı he ço zaa alıcı ve he de yeterz alatadır. Bazı araştıracılar tadart progralaa teler ullaara aero otor taarı optzayouu gerçeleştrşlerdr [-4]. So zaalarda eletr aeler taarı optzayouda geet algortalar etl br şelde ullaılaya başladı [5-8]. Geet algortaları tadart leer olaya progralaa telere göre br ütülüğü yerel u yere üreel uu bulabledr. ğer br ütülüğü e ateat foyolarda, her zaa olay elde edleeye türeve gere duyaaı olara belrtleblr [9]. Eletr aeler taarı optzayou, farlı aaçları ayı ada date alıara gerçeleştrleldr. Öreğ otor boyutları üçü olalı, alyet düşü olalı, ver ve güç fatörü yüe olalı gb aaçlar ıralaablr. Bütü bular

2 M. Çuaş ve A. Ürez Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou düşüüldüğüde ço rterl optzayou öe ortaya çıatadır. Lteratürde, eletr otorlarıı taarııda bazı ço rterl optzayo yalaşıları aaçladı. K ve ar.[0] eletrl ulaşı araçlarıda ullaıla düyo otoru ço rterl optal taarııı, lerletlş evr trate ullaara gerçeleştrdler. Mrzaea ar. [] aahtarlaalı relüta otor ç aaç foyou ullaara, ye br ço rterl optzayo etodu udular. Optzayo ürecde, aaç foyou değerler bulaı uza te ullaara belrledler. Luzz ar. [] ye gelştrdler ço rterl optzayo yöte düyo otorlarıa uyguladılar. Eletr aeler taarııda he ııtlar he de aaç foyoları; eştl, eştzl ve bulaı ııtları arışııda oluşatadır. Bu aalede dalgıç aero otoru ço rterl optzayouda ee ve y çözüler ürete aacıyla, aaç foyoları bulaı üeler le fade edld. Böylece geet optzayo ürecde e y roozou gelece popülayoda yer alaı ç avata ağladı. Motor perforaı ve paraetreler heaplaaıda eşdeğer devre odel ullaıldı. Bu odellerde bazı abuller ullaılara heaplaalar yapıldığıda heaplaalarda br tar apalar eydaa geletedr. Bu yüzde aaçlaa yöte tet ete ç olu elealar yöte ullaıldı. Gerçeleştrle bu çalışada, Ço Krterl Bulaı Geet Algortaı (ÇBGA) otor taarııda y ouçlar verdğ görüldü.. ÇOK KRİTERLİ BULANIK OPTİMİZASYON (MULTIOBJECTIVE FUZZY OPTIMIZATION) Bella ve Zadeh [3], bulaı aaç, bulaı ıır ve bulaı arar gb üç teel avraı dle getrere, arar yapa ürecde bu avraları uygulaablrlğ göterdler. aha ora, bazı araştıracılar [4,5], ühedl taarııda ço rterl bulaı optzayou ulladılar. Bu bölüde ço rterl bulaı optzayo proble fade edlere bulaı arar yapa prepler taılaacatır. Geel olara ço rterl optzayo proble aşağıda gb fade edleblr. Aaç foyou f(x) aşağıda ııtları arşılayaca şelde ze edlr. M f(x), h (X)=0, =,,..,, g ( X ) 0, =,,,J, () u l X X X, =,,.,K, Burada f X ) = { f ( X ), f ( X ),..., f ( )} ( X h (X ve g (X ) aaç foyou vetörü, ) ıraıyla eştl ve eştzl ııt foyolarıdır. ıraıyla paraetre alt ve üt ıırlarıdır. u X ve l X Aaç foyoları ve ııtları bulaılaştırılaı ç üyel foyolarıa htyaç vardır. Çoğu uygulaalarda, üyel foyou şeller proble çözüüde öel değşller eydaa getredğ öyleeblr. Yapıla br çalışada[6], Leer, taat ve üel gb değş üyel foyoları ullaıldı. Çözü ouçlarıı üzerde etler celed. Aca bu foyoları farlı olaıı ouçlar üzerde ço fazla et oladığı görüldü. Bulaı aaç foyou aşağıda üyel foyou ullaılara taılaablr. Eger f( X ) f f ( ) X f ( ) av Eger f ax < f X f f f ( X ) = f f ( X) f ax av ax Eger f f ( X ) f ax < f f ax 0 Eger f( X ) > f Burada (X) : R [0,] f f (X), reel ayı üe ola () ve üyel foyou R [0,] apalı aralığıda fade edle deetr. ax av f, f ve f değerler. aaç foyouu ıraıyla au, ortalaa ve u değerlerdr ve aşağıda gb taılaır. * ax * f = f ( X ), f = ax f ( X ) f f ax av + ve f = (3) Burada X *, her br aaç foyouu ede özgü çözüüdür. Kııtlar ç bulaı leer üyel foyou aşağıda gb taılaır[4]. 0 Eger g ( X ) > b + d g( X) b ( X) = Egerb g( X) b d g + d Eger g ( X ) < b Burada (X ) : R [0,] g (4) ve üyel foyou g (X ), reel ayı üe ola R [0,] apalı aralığıda fade edle deetr. Eğer g (X ), e eşt e üyel derece e üt ertebe tel eder ve g (X ), 0 a eşt e üyel derece e alt ertebe 646 Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3, 008

3 Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou M. Çuaş ve A. Ürez tel eder. Böylece. ııt foyou üyel derece 0 ve aralığıda fade edlş olur. Burada d her br bulaı ıır ç z verle tolera değerdr. Bulaı arar yapa (Fuzzy deco ag) Üyel foyoları ullaılara aaç foyoları ve ııtlar bulaı alt üeler le taılaır. üyel foyou le araterze edle bulaı arar uzayıda () e y çözü eçlere optal arar yapılır. Bu arar aşağıda gb taılaır [4]. * ( X ) = ax ( X ), (5) [0,]. Bu aşaada arar vere preplerde br ullaılablr. Bu çalışada terch edle yöte dış büey(covex) arar yapa prepler oluştur. Aşağıda fade edldğ gb, dış büey arar [7] artet ortalaa avraıı ullaır ve aaç foyoları le ııtları bağıl öee göre brleştrere br çatı oluşturur. = α f ( X ) + βg( X ), (6) Burada α ve β aşağıda şartları ağlaya ağırlı fatörlerdr. α +β= α 0 β 0 Herhag br bulaı optu üe otaları ç α ve β ağırlıları, leer olara ağırlıları toplaaı le oluşur. f α = ve = f g β = (7) = Böylece dış büey arar ç üyel foyou aşağıda gb taılaır. = ( X) = α f + β, (8) g Burada gerer. = α 0 β 0 α + = α ve β = = g β aşağıda şartları yere getre =,,..., =,,..., (9) ele (9) da ço rterl bulaı optzayo proble aşağıda verle te rterl optzayo problee döüştürülüş olur. ax ( X ) = α ( X ) + β ( X ), (0) = f = g ( X ) b + d =,, TASARIM OPTİMİZASYONUNUN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ (IMPLEMENTATION OF THE ESIGN OPTIMIZATION) 3.. Taarı Optzayou (The eg Optzato) Öcelle taarıı y olup oladığıa arar vereble ç aaç foyouu taılaaı gerer. Aaç foyou otoru bütü fzel ve geoetr boyutlarıı apayaca şelde taılaalıdır. Ayrıca aaç foyoua, taarıı geel tadartları ve üşter teler doğrultuuda belrleece ııtlar da dâhl edleldr. Bu çalışada dalgıç aero otoru alyet ve oet aaç foyou olara ullaıldı. Brc aaç foyou: Motor alyetdr. Malyet teşl ede uurlar aç, argı baırları, otor blez ve ota alyetler olara düşüüleblr. Bua göre otoru geoetr yapıı date alıara alyet heabı aşağıda gb yapılablr[8]. er ağırlığı, W Fe, : LSF P 4 o fe W = () Fe Stator argıları ağırlığı, W w, Ww LS A = f P, () ew w ve rotor leteler ağırlığı, W rw, W rw = P rw π w ( ( w ) + SA( L w) a r r r b a } g (3) olara heaplaır. Mota alyet topla alyet %0 olara düşüüleblr. Böylece otoru topla alyet ya aaç foyou aşağıda gb fade edleblr. C = W Fe + ( W + W ) Cu + C (4) total Fe co t w rw co t p İc aaç foyou: Noal oettr ve aşağıda gb fade edletedr [9]. Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3,

4 M. Çuaş ve A. Ürez Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou T 60 = π V R R + τ + X + X ( τ ) R (5) aşağıda ııtları ağlayaca şelde yede oluşturulur. ax α C α T = + (8) Burada τ düzelte fatörü, ero hız ve faz ayııdır. Yuarıda verle aaç foyoları göre yapılaca taarı optzayoda alyet ze edlece ve oal oet e aze edlecetr. Bulaı aaç foyoları olara fade edlece ola oet ve alyet üyel foyoları aşağıda gb taılaablr. Eger C 693 C 693 Eger 693 < C = C C 945 Eger 89 < C Eger C > 945 T = 0 Eger T 5 T 5 Eger 5 < T T 00 Eger.5 < T Eger T > 00 (6) (7) Ço rterl bulaı optzayou dış büey (covex) ararı ç dele (0) ullaılacatır. Burada bulaı ıırlar oladığı varayılara ( β = 0 ), ço rterl optzayo proble Kııtlar; Kaya, Stator boyuduruğuda aı yoğuluğu, By. 6 T Stator boyuduruğuda aı yoğuluğu, Bry. 6 T Stator dşlerde aı yoğuluğu, Bt T Stator dolgu fatörü, F f 0. Kalış aııı oal aıa oraı, I tart I 4. 5 Güç Fatörü, Coϕ evrle oet oal oete oraı, T.9 p T Optze edlece dalgıç aero otoru özelller Tablo de verlştr. Lteratürde ullaıla ve otor geoetr brc derecede etleye değşeler taarı paraetreler olara eçlştr.[6]. Bu paraetreler alt ve üt ıır değerler le çözüürlüğü Tablo de verlştr. Tablo. algıç aero otor özelller (Specfcato of uberble ducto otor) Tp 8 c Faz ayıı 3 Gerl 380V Kutup ayıı Bağlatı tp Güç 75 hp Frea 50 Hz Sero hız 3000 d/d Burada ele (8) de görüleceğ üzere, ço rterl optzayo proble te aaç foyolu optzayo problee döüştürülüş oldu. Elde Tablo. Taarı paraetreler ve ıırları (eg paraeter ad ther lt value) Taarı paraetreler Alt ıır Üt Sıır Çözüürlü(bt) x N Br faz arı ayıı 8 44 x L Stator der uzuluğu(c) x w a Blez geşlğ () x Stator ç çapı (c) 8 0,5 4 x h Stator oyu yüelğ () x w Stator oyu geşlğ () x 7 g Hava aralığı (c) 0,04 0,08 Kapalı rotor oyuğuu hava x 8 e 0,03 0,065 8 aralığıa ola eafe (c) x r b Rotor çubu çapı () 7, x o Stator dış çapı (c) Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3, 008

5 Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou M. Çuaş ve A. Ürez edle bu aaç foyou değş optzayo teler ullaılara çözüleblr. algıç aero otoru leer olaya yapıı edeyle araşılaşa bu proble çözüü geet algortalarla daha olay yapılablr. Bu edele proble çözüüde geet algortalar terch edld. Ço rterl bulaı geet algortaı (ÇBGA) aış dyagraı Şel de verlştr. Aşağıda algortaı her br adıı açılaacatır. Adı 3 Uygulu foyou popülayo çerde her br ferd uyguluğuu ölçer. Bu çalışada uygulu foyou aşağıda gb taıladı. Pg ( ( x)) Eger Px ( ) > 0 ' = (9) 0 Eger P( x) 0 Burada. popülayou üyel derece dr ve P (x) ceza foyoudur. Ceza foyou ullaılara ıırlar aldırılır ve ııtlı probleler ııtız problelere döüştürülür. Bua göre ceza foyou aşağıda gb taılaır. P ( x) = C T (0) r Burada r topla ııt ayııı ve C T ıırı aşa topla ııt ayııı göteretedr. Sıırı aşa herhag br ııt oladığı zaa ele (9) da ceza foyou et değldr. Aca ıırı aşa herhag br ııt olduğu duruda et hale gelr. Böylece ııtları aşa ııda eydaa gele çözülerde de popülayoa dâhl edlere daha y ouçlar alıaya çalışılatadır. Adı 4 Popülâyoda her br brey uygulu değer br öce adıda heapladı. Bu adıda e eç eazaı şletlr. Geet algortalarda eçde aaç, popülayo çerde y breyler br ora elde yer alaıı ağlaatır. Başa deyşle tabat şartlarıa uyu ağlaya hayatta alır, ağlayaaya ölür. Bu çalışada eç yöte olara Rulet teerleğ ullaıldı. Şel. Ço rterl bulaı geet algorta (ÇBGA) optzayou (The flowchart of ultobectve fuzzy GA optzato) Adı Başlagıçta Motor özelller ve taarı paraetreler ıırları belrtlr. Ayrıca popülayo ayıı, utayo ve çaprazlaa oraı gb geet algorta paraetreler de grlere optzayo ürec başlatılır. Başlagıç popülâyou ratgele l ayılarla oluşturulur. Tablo de göterle her br taarı paraetre popülayo çde yer alatadır. Br popülayoda br brey topla uzuluğu 00 bt de oluşatadır. Adı Stator ve rotor taarı değşeler heaplaır. ele (6), (7) ve (8) ullaılara her br popülayoda breyler üyel dereceler belrler. Ayrıca ııtlara baılara her br popülayoda aç tae ıır aşıı eydaa geldğ tept edlr. Adı 5 Seç şle yapıldıta ora çaprazlaaya geçlr. Çaprazlaa geet algortaı öel br operatörüdür. Mevcut popülayoda adet brey alıır ve ratgele br çaprazlaa otaı belrler. Bu otada tbare breyler bt ler arşılılı olara yer değştrr. aha ora oluşa bu ye brey popülayoa dâhl edlr. Bu çalışada te otalı çaprazlaa yöte ullaıldı. Adı 6 Çaprazlaada şlede ora geet algortaı başa br operatörü ola utayo uygulaır. Popülayo çderde breyler herhag br bt ratgele eçlr. Seçle bt e 0 yapılır veya 0 e yapılır. Ayı breyde brde fazla utayo eydaa geleblr. Bu çalışada bt utayou ullaıldı. Adı 7 Bu aşaada ye br popülayo eydaa getrlş oldu. Terar c adıı date alara her br brey uyguluğu değerledrlr. Optzayo Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3,

6 M. Çuaş ve A. Ürez Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou proedürü, yaıaa tet yapılara veya öcede verlş terayo ayııa ulaşıp ulaşadığı otrol edlere durdurulur. Adı 8 Ço rterl bulaı geet algorta (ÇBGA) optzayou taaladıta ora elde edle otor paraetrelere göre olu elealar etodu ullaılara otoru aget aalz yapılır. ÇBGA optzayouda otor paraetreler ve perforaı heaplaaları eşdeğer devre odel ullaılara yapılatadır. Aca bu odel ullaılaı bazı teel abuller edeyle heaplaalarda braz apalar oluşturabletedr. Ayrıca olu elealar yöteyle otoru aget davraışı haıda daha gerçeç blgler elde ete üüdür. Bu edele elde edle ouçları tet ete aacıyla otoru aget aalz ANSYS paet prograı ullaılara gerçeleştrld. Bu aşaada ora taarıı uygu olup oladığı otrol edlere ÇBGA optzayo ürec yede başlatılıp başlatılayacağıa arar verlr. 3.. algıç Aero Motoru Solu Elealar Aalz (Fte Eleet Aaly of Suberble Iducto Motor) Motor perforaıı etleye paraetreler ve ullaıla alzeeler leer olaya yapıı gb edelerde dolayı eletr aeler taarı optzayou tabatıyla zordur. Optzayoda aalt olara heaplaa otor ayıpları ta doğruyu yaıtayablr. Aca olu elealar yöte ullaılara yapıla aalz etcede otor ayıpları haıda daha doğru verler elde edleblr. Solu elealar aalz; tator argılarıı dağılıı, aget doyu ve aı dağılıları haıda eş zaalı olara celee âı uar [0,]. İ boyutlu aget ala dağılııı belrlee ç geel br eştl aşağıda gb fade edlr. A A ν + ν = J + ωσa x x y y () Burada A; aget potayel vetörü, σ ; letel, ω ; açıal hız, J ; aı yoğuluğu ve ν dreçtr (reluctvty). Açıal hızı aya ya bağlı olara fade edp ( ω ) ele () aşağıda gb yede düzeleeblr. A A ν + ν = J + ωσa x x y y () Rotor aıları ayaya bağlı olara değşre, tator aılarıı freaı le aya aılarıı freaı ayı olduğu ele () de alaşılatadır. Ayrıca aya gerl, aya freaı ve argı epedaları ayaya bağlı olara ölçeledrlr. Böylece tator paraetreler rotor ııa atarılara olu elaalar aalz gerçeleştrlr. Bu çalışada boyutlu olu elealar yöte, dalgıç aero otora, ANSYS tcar yazılı paet ullaılara uyguladı. Stator argı ou ve blezler epedaları aalt olara heaplaara odele dâhl edld. Aı yoğuluğu bütü tator boyuca heapladı. Brc derecede üçge eleetler ullaıldığıda her br eleette aı yoğuluğu abttr. Stator der ayıpları bütü eleetlerde ayıplar toplaara buludu. Her br eleette aı yoğuluğua bağlı olara eydaa gele güç ayıpları, üretc verler teel alıara heapladı. Rotorda der ayıpları rotor freaı ve hızı değştğde abt değldr. Bu yüzde rotorda eydaa gele der ayıpları freala oratılı olara değştğ varayılara tatorda olduğu gb heap edld. 4. SONUÇLAR VE TARTIŞMA (THE RESULTS AN ISCUSSION) algıç aero otoru ço rterl bulaı geet algorta optzayou başarılı br şelde gerçeleştrlş ve elde edle ouçları tat edc olduğu görülüştür. Optzayo ürecde ullaıla paraetrelerde lteratürde öerle değerler eçlş [5,6] ve yapıla celeelerde popülayo ayıı 00 la 00, çaprazlaa oraı 0,5 la 0,9 ve utayo oraı 0,0 la 0,05 araıda değerler aldığı görülüştür. Bu blgler ışığıda, optu çözü elde ete ç aşağıda verle geet algorta paraetreler ullaılıştır. Popülayo ayıı : 50 Çaprazlaa tp : Te otalı Çaprazlaa oraı : 0,7 Mutayo tp : bt utayo Mutayo oraı : 0,0 İterayo ayıı : 000 Gerçeleştrle ülayoları ouda uygulu foyou e yüe üyel derece ola, = da e y çözü elde edlştr. Mevcut otor ve ÇBGA optzayo ouçları Tablo 3 ve Tablo 3. Taarı paraetreler optzayo ouçları (The deg paraeter optzato reult) Mevcut ÇBGA otor Br faz arı ayıı 36 (paralel) 36 Stator der uzuluğu(c) Blez geşlğ () Stator ç çapı (c) Stator oyu yüelğ () Stator oyu geşlğ () Hava aralığı (c) Kapalı rotor oyuğuu hava aralığıa ola eafe (c) Rotor çubu çapı () Stator dış çapı (c) Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3, 008

7 Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou M. Çuaş ve A. Ürez Tablo 4. Taarıları arşılaştırılaı (Coparo of the dfferet deg) Mevcut otor ÇBGA SEY Malyet ($) Ta yü oet (N) evrle oet (N) Kalış oet (N) Güç Fatörü Ver (%) Noal aı (A) Kalış aıı (A) Stator dş aı yoğuluğu (T) Rotor dş aı yoğuluğu (T) Stator boyuduru aı yoğuluğu (T) Rotor boyuduru aı yoğuluğu (T) Rotor aı yoğuluğu (A/P ) Sıcalı ( 0 C) Kaya 0,05 0,05 0,05 Stator argı dolgu fatörü de verld. Tablolarda ouçlarda görüldüğü gb, otor alyet %7 oraıda azalıre otoru alıa oet ve ta yü oet ıraıyla %5 ve %9 oraıda artatadır. Mevcut otor date alıdığıda elde edle bu ouçları ayda değer olduğu görületedr. algıç aero otoru ANSYS de gerçeleştrle ı br odel Şel de göterlştr. Motor yülü duruda e aget aı yoğuluğu dağılıı e Şel 3 de verlştr. Şelde de görüldüğü gb aget aı dağılıı düzgü ve hooedr. Solu elealar aalz ayıal ouçları ayı zaada Tablo 4 de verlştr. Burada ÇBGA ve SEY de elde edle aget aı yoğuluları brbrde farlı olduğu görületedr. aha öcede belrtldğ gb ÇBGA heaplaaları eşdeğer devre ea alıara yapıldığıda ta güvel ouç vereyebletedr. Şel 3. Ta yüte aget aı yoğuluları (trbuto of agetc flux dete full load ) (a) (b) Şel. algıç aero otoru ANSYS odelde br et a) Hava aralığı b) Yarı utup (Cro ecto of ehed uberble otor a) Meh ar gap b) Meh a half pole ptch) Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3,

8 M. Çuaş ve A. Ürez Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou Bu edele aget aı heaplaalarıda, SEY aalzde elde edle ouçları daha geçerl olduğu düşüületedr. Geel olara Şel 3 de aget aı yoğuluları abul edleblr br evyede olup herhag br aget doyu öz ouu değldr. ÇBGA optzayou ve SEY aalzde elde edle ouçlar uyu çerde olduğu görületedr. Motor perfora aratertler Şel 4 de verlştr. Graflerde görüleceğ gb otoru farlı hız değerler her br ç SEY aalz yapılış ve oet, aı, güç fatörü ve ver değerler heaplaıştır. Yapıla bu heaplaalarda ÇBGA ve SEY ouçları brbre olduça yaı değerler aldığı şelde alaşılatadır. Böylece evcut otora göre optze edlş otor araıda perfora lerleeler açıça görületedr. 5. SONUÇLAR (CONCLUSIONS) Bu aalede ço rterl bulaı geet algorta optzayou uuldu ve başarılı br şelde dalgıç aero otoru taarı optzayoua uyguladı. Elde edle ouçları doğrulaa aacıyla otoru olu elealar aalz gerçeleştrld. Ço rterl bulaı geet algorta optzayou ve olu elealar aalz ouçlarıı brbryle uyulu olduğu görüldü. algıç aero otor alyet %7 oraıda azalıre, ta yü oet % 9 oraıda arttığı görüldü. Bu ouçlar otor perforaıda yleştreler olduğuu göteretedr. Böylece aaçlaa yöte eletr otorlarıı taarı optzayouda etl olduğu görüldü. SİMGELER (SYMBOLS) A, A b A r, A g Cu cot Fe cot f ew g L, L P fe P w, P rw r ew SF S, S wa, wr Stator ve rotor leteler ıraıyla et alaı Blez ve hava aralığıı ıraıyla et alaları Baır br alyet er br alyet Sargı ou fatörü Hava aralığı Stator ve rotoru ıraıyla eeel uzuluğu er br yoğuluğu Stator ve rotor leteler ıraıyla br yoğuluğu Ortalaa argı ou uzuluğu olgu fatörü Stator ve rotor oyularıı ıraıyla ayıı Rotor blezler ıraıyla eeel ve radyal uzuluğu (a) (b) (c ) (d) Şel 4. Perfora aratertler a) Moet-Hız, b) Aı -Hız c) Güç fatörü-hız ve d) Ver-Hız eğrler. (MM: Mevcut Motor, ÇBGA: Ço rterl bulaı geet optzayou, SEY: Solu elealar yöte) (Perforace Charactertc; a) Torque-peed, b) Curret-peed, c) Power factor-peed ad d) Effcecy-peed curve) 65 Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3, 008

9 Ço Krterl Bulaı Geet Algorta İle algıç Aero Motorları Taarı Optzayou M. Çuaş ve A. Ürez KAYNAKLAR (REFERENCES). Boldea I., Naar, S.A., The Iducto Mache Hadboo, CRC Pre, 00.. Appelbau J., Fuch E.F., Whte J.C., Optzato of three-phae ducto otor deg, Part I, Part II: forulato of the optzato techque, IEEE Tra. o Eergy Cov, Vol., pp , Fc R., Fuch E.F., Huaugh H., Coparo of two optzato techque for the deg of a three-phae ducto otor deg, IEEE Tra o Eergy Cov, 4(4):65-9, Faz J., Sharfa M.B.B., Optal deg of a ducto otor for electrc vehcle, Europa Tra. o Electrcal Power, Vol. 6, pp. 5-33, Bach N., Bologa S., eg optzato of electrc otor by geetc algorth, IEE Proc. Electr. Power Appl., Vol.45, pp , Weczore J.P., Göl Ö., Mchalewcz Z., A evolutoary algorth for the optal deg of ducto otor, IEEE Tra. O Magetc,Vol. 34, pp , Çuaş M., Aaya R., Blg O., Cot optzato of uberble otor ug a geetc algorth ad a fte eleet ethod, It. J of Adv. Mauf. Techol., vol.33, pp. 3-3, I C.H., Jug H.K., K Y.J., Hybrd geetc algorth for electroagetc topology optzato, IEEE Tra. O Magetc, Vol. 39, pp.63-69, Pllay P., Nola R., Haquue T., Applcato of geetc algorth to otor paraeter deterato for traet torque calculato, IEEE Tra. O Id. Appl., Vol. 33, pp. 73-8, K M.K, Lee C.G, Jug H.K., Multobectve optal deg of three-phae Iducto otor ug proved evoluto trategy, IEEE Tra O Magetıc, Vol. 34, pp , Mrzaea B., Moalle M., Taha V., Luca C., Multobectve optzato ethod baed o a geetc algorth for wtched reluctace otor deg, IEEE Tra. o Magetc, Vol. 38, pp , 00.. Luzz G., Lucd S., Paralt F., Vlla M., «Multobectve optzato techque for the deg of ducto otor, IEEE Tra. o Magetc, Vol. 39, pp. 6-64, Bella R.E., Zadeh L.A., eco ag a fuzzy evroet, Maageet cece, Vol.7, pp. 4-64, Treb-Olleu A., Whte B.A., Multobectve fuzzy geetc algorth optzato approach to olear cotrol yte deg, IEE Proc.-Cotrol Theory Appl., Vol.44, pp. 37-4, Huag H.Z., Gu Y.K, u X., A teractve fuzzy ult-obectve optzato ethod for egeerg deg, Eg. Appl. of Artfcal Itellgece, Vol. 9, pp , Che L., Multobectve deg optzato baed o atfacto etrc, Egeerg Optzato, Vol.33, pp , Mghua Y., Chagwe X., Multobectve fuzzy optzato of tructure baed o geeralzed fuzzy deco-ag, Coputer & Structure, pp. 4-47, Faz J., Sharfa M.B.B, Keyha A., Proca A., Perforace coparo of optally deged ducto otor wth aluu ad copper qurrel-cage, Elect. Machery ad Power Syte, Vol. 8, pp , Veott C.G., Theory ad deg of all ducto otor, McGraw-Hll, New Yor, e Weerdt H.R., Tua E., Fte eleet aaly of teady tate behavor of qurrel cage ducto otor copared wth eaureet, IEEE Tra. o Magetc, Vol. 33, pp , Bach N., Bologa S., Coelato G., Fte eleet aaly of three phae ducto otor: coparo of two dfferet approache, IEEE Tra. o Eergy Cov, Vol. 4, pp , 999. Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. Clt 3, No 3,

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm date alara heaplaa

Detaylı

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri

Değişkenlik (Yayılım) Ölçüleri DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e

Detaylı

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması SAÜ. Fe Bl. Der. 7. Clt, 3. Sayı, s. 337-348, 03 SAU J. Sc. Vol 7, o 3, p. 337-348, 03 Kadee ayarlı trasforatörlere at adee ayar değerler acoa atrse otrol değşe olara soulası Faru Yalçı *, Uğur Arfoğlu

Detaylı

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri

KÜME ÖRNEKLEMESİ. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VIII-1 Örnekleme Yöntemleri 8 KÜE ÖREKLEEİ 8.. Grş 8.. Populayo toplaıı tah 8.3. Populayo toplaıı tah varyaı ve tahleyc 8.4. Populayo toplaıı tah varya tah ç heaplaa yolları 8.5. Populayo ortalaaıı tah 8.6. Küe Hacler ve Alt örek

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. Uygulama. dx < olduğunda ( ) . Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI 1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl

Detaylı

SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri

SİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri 7 İTMATİK ÖRKLM 7 Grş 7 Öre eçme Yötem 7 Populayo Ortalamaıı Tahm 74 Populayo Ortalamaıı Varyaı 75 Populayo türler 76 temat örelemede artmet ortalamaı tahm varyaıı tahm ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders Paukkale Uversty Joural of Eeerg Sceces BULANIK KARAR VERE SİSTELERİNDE PARALEL HESAPLAA PARALLEL

Detaylı

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi

Meta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, 34-46 ISSN: 303-732 - www.derg.org 2009 Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel

Detaylı

σ σ τ τ ; σ 4τ s σ FBr F em 1 10 N t d x A Makine Tasarımı I-Formüller 2017/2018 Mukavemet Varsayımları: Maksimum şekil değiştirme enerjisi varsayımı

σ σ τ τ ; σ 4τ s σ FBr F em 1 10 N t d x A Makine Tasarımı I-Formüller 2017/2018 Mukavemet Varsayımları: Maksimum şekil değiştirme enerjisi varsayımı uavt Varayıları: aiu şil ğiştir rjii varayıı aiu aya rili varayıı: aiu ii ğiştir rjii varayıı: iyt atayıı Stati Zrlaaa ırıla allr İi:.,5 ai Taarıı I-rüllr 7/8,5,65 Sü allr İi:.,577,5,577 l ğiş Zrlaaa a

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada

Detaylı

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )

İstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - ) 04.05.0 İtatitikel Tahmileme İTATİTİKEL TAHMİNLEME VE YORUMLAMA ÜRECİ GÜVEN ARALIĞI Nokta Tahmii Populayo parametreii tek bir tahmi değerii verir μˆ σˆ p Pˆ Aralık Tahmii Populayo parametreii tahmi aralığıı

Detaylı

Box ve Whisker Grafiği

Box ve Whisker Grafiği www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma

Detaylı

2.a: (Zorunlu Değil):

2.a: (Zorunlu Değil): Uygulaa 5-7:.7 6 7 Baar Yarıyılı Jeodezk Ağlar e Uygulaaları UYGULAMA FÖYÜ,..7.a: (Zorunlu Değl: Yanına arılaayan br kule yükeklğnn trgonoetrk yükeklk belrlee yönteyle eaplanaı UYGULAMA.b : (Zorunlu C3

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pauale Üverstes Mühedsl Bller Dergs, Clt 9, Sayı, 3, Sayfalar 5-3 Pauale Üverstes Mühedsl Bller Dergs Pauale Uversty Joural of Egeerg Sceces BİR UÇ-DEĞER TABANLI MODELLEME İLE BELİRSİZ YAPILARIN TİTREŞİM

Detaylı

BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR

BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR Sezer SORGUN ve erfe BÜYÜKKÖSE Ercyes Üverstes, Fe Bller Esttüsü, Mateat Bölüü, KAYSER srgrzs@gal.co Ah Evra Üverstes,

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

FZM450 Elektro-Optik. 4.Hafta. Işığın Elektromanyetik Tanımlanması-3:

FZM450 Elektro-Optik. 4.Hafta. Işığın Elektromanyetik Tanımlanması-3: FZM45 letr-opt 4.Hafta Işığı letrmaet Taımlaması-3: Krstal İçde letrmaet algaı İlerleş 8 HSarı 1 4. Hafta ers İçerğ Işığı rstal çde lerleş İtrp lmaa rstaller Küb rstaller Te sel Krstaller Çft sel Krstaller

Detaylı

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Saı (003) 65-0, KONYA Yığı Hacm Tahm İç Bulaı Doğrusal Regreso Modelde Ters Tahm Metodu Mustafa SEMİZ, Aşır GENÇ Özet: Bu çalışmada ığı hacm tahm ç farlı br alaşım suulmatadır. Yığı

Detaylı

[ ]{} []{} []{} [ ]{} g

[ ]{} []{} []{} [ ]{} g ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Yapı özellilerii ortogoalli şartlarıı sağlaaası duruuda, diferasiel hareet delei doğruda üeri ötelerle çözülebilir Depre etisi altıdai ço atlı apılara ugulaa üzere ii arı üeri

Detaylı

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI 0 Ercyes Üverstes İktsad ve İdar Bller Fakültes Dergs, Sayı:, Ocak-Hazra 009, ss.19-7 TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI A. İhsa ÖZDEMİR * Gökha SEÇME ** ÖZ Ye s çevresdek

Detaylı

ÖRNEK PROBLEMLER PROBLEM

ÖRNEK PROBLEMLER PROBLEM ÖRNEK PROBEMER PROBEM genşlğnde ve uzunluğunda düz yüzeyl br leva eletrl br ııtıı yardııyla ıalığı C de uafaza edlee şelde ııtılatadır eva yüzeynden C ıalı ve 6 / ızında atfer avaının aışı öz nuu lduğuna

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE

Detaylı

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ Bu bölüde regresyo odel üzerde gerçekleştrlecek teel kotrol yöteler celeecektr. Bu kısıda açıklaacak ola tekkler sadece doğrusal regresyo ç değl doğrusal olaya

Detaylı

Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir.

Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir. 43 BÖLÜM 3 ZAMAN CEVABI Sitemi derecei, itemi karakteritik deklemii e ade halide (çarpaız) paydadaki i e yükek dereceidir. Bir Trafer Fokiyouu Kutupları Trafer fokiyou G() N()/N() şeklide ifade edilire,

Detaylı

TEKRARLAMALI GAUSS-SEIDEL YARDIMCI DEĞİŞKENLER ALGORİTMASI İLE TRANSFER FONKSİYONU PARAMETRELERİNİN YANSIZ TAHMİNİ

TEKRARLAMALI GAUSS-SEIDEL YARDIMCI DEĞİŞKENLER ALGORİTMASI İLE TRANSFER FONKSİYONU PARAMETRELERİNİN YANSIZ TAHMİNİ ldağ Üerstes ühedsl-arlı Faültes ergs, Clt 2, Sayı, 27 KAAA GASS-S YAC ĞİŞKN AGOİAS İ ANSF FONKSİYON PAAİNİN YANSZ AHİNİ et HAN Osa Hl KOÇA Özet: B aalede, doğrsal zaala değşeye ayrı-zaalı ssteler trasfer

Detaylı

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları 1 8. Ntelksel ( Ölçüleeye Özellkler İç) Kotrol Dyagraları Ürüler taşıası gereke kalte karakterstkler br ya da br kaçı belrlee sesfkasyolara uyayablr. Ntelk olarak adladırıla bu özellk edeyle ürü belrl

Detaylı

Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama

Bölüm 3. Tanım. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri. 1) Aritmetik Ortalama 04.0.03 Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı

Detaylı

1.BÖLÜM LİTERATÜR ÖZETİ

1.BÖLÜM LİTERATÜR ÖZETİ .BÖÜM İTERATÜR ÖZETİ Bu bölüde boacc ucas -boacc dzler le lgl lteratürde yer alış ola bazı çalışalar ve boacc dzler bölüeble özeller odülüe göre -boacc dzler peryodu peryod uzuluğu le lgl yapıla çalışalar

Detaylı

53.1 ve = Güncelleme:03/11/2018 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1

53.1 ve = Güncelleme:03/11/2018 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1 Gücellee:3/11/18 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1 Şeklde verle yüzey gerles duruu ç; (a) Asal düzle açılarıı (b) Asal gerleler (c) Maksu kaya gerles ve bu gerleye karşılık ral gerley buluuz. 5MPa 1MPa y

Detaylı

İ İ İ İ İ İ İ İ İ İ İ İ ö ç ç ü Ş ö ö ç ç ö ç Ö ö ç ü Ö ö İ ü ö Ö İ ü ö ç ö ö ç ö ö ö ü ü ü ç ö ö ü ö ü ü ü ü ü ö ü ö ü ö ö Ö ö ü ö ç ü ö ö ö ö Ö Ö ç ç ç ü ö İ İç çü ö ç ü ö ç ö ö ö İ ç ç ç ç ç ö ö ö ç

Detaylı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Tanımlayıcı İstatistikler. Yer Ölçüleri Taımlayıcı İtattler Bölüm 3 Taımlayıcı İtattler Br ver et taıma veya brde azla ver et arşılaştırma ç ullaıla ve ayrıca öre verlerde hareet le rea dağılışlarıı ayıal olara özetleye değerlere taımlayıcı

Detaylı

Petrol ve Doğal Gaz Platformlarının Optimal Yerleştirilmesi ve Entegrasyonu Problemi Üzerine

Petrol ve Doğal Gaz Platformlarının Optimal Yerleştirilmesi ve Entegrasyonu Problemi Üzerine Süleya Derel Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs Clt **, Sayı *, **-**, 20** Süleya Derel Uversty Joural of Natural ad Appled Sceces Volue **, Issue *, **-**, 20** DOI: 0.93/sdufbed.7525 Petrol ve Doğal Ga

Detaylı

ç ü ü ü ü ü ç ü ğ ö İ ö ö ğ ğ ğ ğ ğ İ ç İ ç ğ ü ü ç ç ç ğ ü ü üğü ğ ç ç ö ö ü ü ü İ ç ü ü ğ ğ ü ü ğ ü ü üğü ü ğ ö ö ç ç ğ ğ ü üğ ü ü üğü ö ö ö ğ ö ğ ü

ç ü ü ü ü ü ç ü ğ ö İ ö ö ğ ğ ğ ğ ğ İ ç İ ç ğ ü ü ç ç ç ğ ü ü üğü ğ ç ç ö ö ü ü ü İ ç ü ü ğ ğ ü ü ğ ü ü üğü ü ğ ö ö ç ç ğ ğ ü üğ ü ü üğü ö ö ö ğ ö ğ ü Ğ Ü Ü İ İ İ İ Ğ Ö İĞ Ç Ç ö ğ ğ ü ü ü ç ğ ü ü üğü ü ö ç ç ğ ü ü ç ç ü ö ü ğ ü ü ç ç ü ü ğ ü ü Ü ğ ü ü üğü ü ö ç ö ü ü ö ğ İ ö ğ ğ ü ü ö ü ü ü ğ İ ğ ö ğ ü ü ğ ü ü ü ğ ü ü ğ ü ü ğ ü üğü ü ğ ü ü ü ç ü ğ ü

Detaylı

Bulanık C Ortalamalar Kümeleme Tabanlı Hedef Eko Sinyal Ortamlarındaki Gerçek Hedef Sayısının Tespiti

Bulanık C Ortalamalar Kümeleme Tabanlı Hedef Eko Sinyal Ortamlarındaki Gerçek Hedef Sayısının Tespiti Fırat Üv. Mühedsl Bller Dergs Fırat Uv. Joural of Egeerg 9(1), 73-8, 017 9(1), 73-8, 017 Bulaı C Ortalaalar üelee Tabalı Hedef Eo Syal Ortalarıda Gerçe Hedef Sayısıı Tespt Derya AVCI Mll Eğt Baalığı, Elazığ,

Detaylı

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi VERİLERİN SUNUMU GM-0 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Br çalışadan elde edlen verler ha ver ntelğndedr. Ha verlerden blg ednek zor ve zaan alıcıdır. Ha verler çok karaşık durudadır. Verlern düzenlenes

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

TABAKALI KOMPOZİT PLAKLARIN SERBEST TİTREŞİM ANALİZİNDE KALINLIĞIN VE ANİZOTROPİNİN ETKİSİ

TABAKALI KOMPOZİT PLAKLARIN SERBEST TİTREŞİM ANALİZİNDE KALINLIĞIN VE ANİZOTROPİNİN ETKİSİ ĞÜ ü. Bili. Derg. / GU J. Eg. Sci. iğde Üiversitesi üedisli Bilileri Dergisi, Cilt, Saı, (6), 7- igde Uiversit Joural of Egieerig Scieces, Volue, uber, (6), 7- Araştıra / Researc TABAAL OPOZİT PLALAR SERBEST

Detaylı

Okan Yurduseven 1, Ahmet Serdar Türk 2. Marmara Üniversitesi oyurduseven@marmara.edu.tr. Yıldız Teknik Üniversitesi asturk@yildiz.edu.tr.

Okan Yurduseven 1, Ahmet Serdar Türk 2. Marmara Üniversitesi oyurduseven@marmara.edu.tr. Yıldız Teknik Üniversitesi asturk@yildiz.edu.tr. Mkrodalga Radar Stemler İç Koekat-Kare Işıma Deel Dışbükey Parabolk Yaıtıcı Ate Taarımı Covex Parabolc Reflector Atea Deg Wth Coecat-Squared Radato Patter For Mcrowave Radar Sytem Oka Yurdueve, Ahmet Serdar

Detaylı

Topraklama Prof.Dr. Nurettin UMURKAN 1

Topraklama Prof.Dr. Nurettin UMURKAN 1 Topraaa 8-3 ProfDr Nuretti UMUN a D b =boua uzuu =eie uzuu D= aaıa eşdeğer daire çapı = = π r a a içi = 3 içi = 4 d Gözü ve çubu topraaıcıarı birite uaıaı - Çubuarı topraaa direci eapaır arşııı o ete etii

Detaylı

Genetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizasyonu

Genetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizasyonu enetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizayonu Mehmed Çelebi 1 1 El-Elektronik Mühendiliği Bölümü Celal Bayar Üniveritei mehmed.celebi@bayar.edu.tr Özet Bu çalışmada daha önce analitik yöntemle

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GÜVENİLİRLİK ANALİZİ ÜZERİNE BİR YAZILIM Volka ETEMAN YÜKSEK LİSANS İstatstk Aabl Dalı 0-04 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu tezdek bütü blgler

Detaylı

Genetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizasyonu

Genetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizasyonu Genetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizayonu Mehmed Çelebi 1 1 El-Elektronik Mühendiliği Bölümü Celal Bayar Üniveritei mehmed.celebi@bayar.edu.tr Özet Bu çalışmada daha önce analitik yöntemle

Detaylı

PARÇALI ARİTMETİK DEĞİŞİMLİ GERİ ÖDEMELERE SAHİP ORTAKLIĞA DAYALI KONUT FİNANSMAN MODELİ

PARÇALI ARİTMETİK DEĞİŞİMLİ GERİ ÖDEMELERE SAHİP ORTAKLIĞA DAYALI KONUT FİNANSMAN MODELİ Süleya Deirel Üiversitesi İtisadi ve İdari Bililer Faültesi Dergisi Y.0, C.6, S., s.-7. Suleya Deirel Uiversity The Joural of Faculty of Ecooics ad Adiistrative Scieces Y.0, Vol.6, No., pp.-7. PARÇALI

Detaylı

Ğ İ ğ ğ İ ğ ü üğü ü İ ğ İ ö üü ü ö ğ ğ ğ İ İ ö Ş ü ü üğ ö ö ğ ğ ğ ğ ğ ğ ö ç ç ğ ü ü ğ ğ ü ü Ş Ş Çö ü Çö ü ü İ

Ğ İ ğ ğ İ ğ ü üğü ü İ ğ İ ö üü ü ö ğ ğ ğ İ İ ö Ş ü ü üğ ö ö ğ ğ ğ ğ ğ ğ ö ç ç ğ ü ü ğ ğ ü ü Ş Ş Çö ü Çö ü ü İ İ İ İ Ş Ğ ğ Ş İ İ ç ü ç ö ç İ ğ ğ İ İ ö ç İ ü ç ü ğ ğ ğ ç ö ğ ğ ç ü ğ ö ç ç ğ Ş ö ü ü ü ü ğ ö ü ü ü ğ ğ ö ç İ ğ ğ ğ Ş ğ ö ğ Ş ğ ö ç İ ğ ğ ç ü ğ ö ü ü ü İ ö ü ü ö ü Ğ İ ğ ğ İ ğ ü üğü ü İ ğ İ ö üü ü ö ğ

Detaylı

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası. 28 Mart - 1 Nisan 2005,

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası. 28 Mart - 1 Nisan 2005, TMMOB arta ve Kadatro Mühedler Odaı SAYISALLAŞTIRMA MODELLERİ. Türke arta Blel VE ve Tekk SAYISALLAŞTIRILMIŞ Kurultaı ARİTA BİLGİLERİNİN 8 Mart - Na 5, GÜVENİRLİĞİ Akara S. UZUN,. KONAK,A.DİLAVER Karadez

Detaylı

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ MANYETİK OLAAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLADA KÜTLE AKTAIM KATSAYILAININ İNCELENMESİ Metn ŞENGÜL, Ahet. ÖZDUAL* Şeker Enttüü Etegut/ANKAA; *H.Ü. Kya Mühendlğ Bölüü Beytepe/ANKAA ÖZET Bu çalışanın

Detaylı

ü ü Ü ü Ş ö ü ü ü ü ö ç ç ç ü ü ü ü ü ü ü Ö ö ü ç ü ü ü ü ü ç Üçü ü ü ç ü ü ü üç ü ö ü ç Ş ö çü ü ü ö ü ü ö ö ö İ

ü ü Ü ü Ş ö ü ü ü ü ö ç ç ç ü ü ü ü ü ü ü Ö ö ü ç ü ü ü ü ü ç Üçü ü ü ç ü ü ü üç ü ö ü ç Ş ö çü ü ü ö ü ü ö ö ö İ ç ü ü ü ö ü ö ü ç ö ü ö ü ü ü ç ö ö ü ü ü ü ü üü ü ü ü ö ü ö üü ü Ü ü ü ö ö ö ü ü Ş ö ç ü ü ö ü ö çö ü ü üç ü Ş ö ü ö çü ü ü ü Ü ü Ş ö ü ü ü ü ö ç ç ç ü ü ü ü ü ü ü Ö ö ü ç ü ü ü ü ü ç Üçü ü ü ç ü ü ü

Detaylı

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003. İstatst Araştırma Dergs, Clt: 0, No: 0, Sayfa: 03-7, 003. İstatstsel Parametre Kestrm Teler Webull Dağılımıı Parametreler Hesaplamasıda Kullaımı Ve Deprem Verler Webull Dağılımıa Uygulaması Veysel YILMAZ

Detaylı

MAK354 Isı Mühendisliği Genel Sınav Soru ve Cevapları Mustafa Eyriboyun

MAK354 Isı Mühendisliği Genel Sınav Soru ve Cevapları Mustafa Eyriboyun 1) Br yoğuşturucunun 25,4 çapında nce cdarlı boruları çnden 1.2 /s hızla su aatadır. Boru yüzey sıcalığı 350 K de sabt tutulatadır. Su grş sıcalığı 17 C ve borular 5 uzunlutadır. Buna göre suyun çıış sıcalığı

Detaylı

İLERLEYEN TÜR TİP-II SAĞDAN SANSÜRLÜ ÖRNEKLEME DAYALI DÜZGÜN DAĞILIMIN PARAMETRELERİNİN JACKKNİFE TAHMİN EDİCİSİ

İLERLEYEN TÜR TİP-II SAĞDAN SANSÜRLÜ ÖRNEKLEME DAYALI DÜZGÜN DAĞILIMIN PARAMETRELERİNİN JACKKNİFE TAHMİN EDİCİSİ ooet ve İtatt Sayı: 5-9 İSTANBUL ÜNİVSİTSİ İKTİSAT FAKÜLTSİ KONOMTİ V İSTATİSTİK DGİSİ İLLYN TÜ TİP-II SAĞDAN SANSÜLÜ ÖNKLM DAYALI DÜZGÜN DAĞILIMIN PAAMTLİNİN JACKKNİF TAHMİN DİCİSİ D. Coşu Kuş Bu aale

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ

Detaylı

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1 ÖNSÖZ Bu çalışmaı oluşumu esasıda emeğ, blgs ve sosuz desteğyle baa yol göstere değerl hocam Prof. Dr. Erol BALKANAY a; alayışı, desteğ ve atılarıda ötürü değerl hocam Yrd. Doç. Dr. Recep KORKMAZ a teşeürlerm

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

BULANIK ÇOK AMAÇLI LİNEER KESİRLİ TAŞIMA PROBLEMİNE ÇÖZÜM ÖNERİSİ

BULANIK ÇOK AMAÇLI LİNEER KESİRLİ TAŞIMA PROBLEMİNE ÇÖZÜM ÖNERİSİ YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BULANIK ÇOK AMAÇLI LİNEER KESİRLİ TAŞIMA PROBLEMİNE ÇÖZÜM ÖNERİSİ Mateatkç Nurda ÇETİN F.B.E.Mateatk Aabl Dalıda Mateatk Prograıda Hazırlaa DOKTORA TEZİ

Detaylı

ıı ııı ı ı ı ı ı ı ıı ı ı ı ı ıı ı ğ ı ı ııı ı ıı ııı ç ı ı ı ııı ı ğı ıı ıı ı ı ı ı ı ı ü ı ğ

ıı ııı ı ı ı ı ı ı ıı ı ı ı ı ıı ı ğ ı ı ııı ı ıı ııı ç ı ı ı ııı ı ğı ıı ıı ı ı ı ı ı ı ü ı ğ Ç İ ş ç ç İ İ şü İ İ İ ç İ ü ü ü ü Ü Ü Ü Ü Ü ç ç ğ Ü Ç Ç İç ö ö ü ü ö ö ö ü ğ İ ç Ö Ç ç ğ ğ Ç Ü Ç ç Ü ö ü ç ğ ş ğ şü ü ç ğ ş ü ç ş Ç İ ğ ş ç ü ü ü ü ü ü ğ ş üü ü ş ü ğ ş ç ş ü ç ç ğ ç ğ ç ü ş ğ ş ş ü ü

Detaylı

Yapıların deprem davranışlarının iyileştirilmesi için çelik çapraz elemanların optimum yerleşimi

Yapıların deprem davranışlarının iyileştirilmesi için çelik çapraz elemanların optimum yerleşimi tüdergs/d ühedslk Clt:5, Sayı:3, Kısı:, 75-86 Hazra 6 apıları depre davraışlarıı yleştrles ç çelk çapraz eleaları optu yerleş Ers DIN *, M. Hasa BODUROĞLU İÜ İşaat Fakültes, İşaat Mühedslğ Bölüü, 34469,

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.statstcler.org İstatstçler Dergs (2008 23-32 İstatstçler Dergs YOL AZA ORANLARININ BAYESCİ YALAŞIMLA ANALİZİ Uğur ARABEY Hacettepe Ünverstes Atüerya Bller Bölüü 06800-Beytepe, Anara, Türye uarabey@hacettepe.edu.tr

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

matlab programlama dili ile hesaplanmas

matlab programlama dili ile hesaplanmas dergs ühendslkdergs Dcle Ünerstes Mühendslk Fakültes Clt: 4,, 3-9 asenkron otor analz e otor oentnn atlab progralaa dl le hesaplanas ecan AYTAÇ KORKMAZ 1*, Hasan KÜRÜM 1 Maden MYO, rstes, Elektrk- Özet

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler

Detaylı

t Dağılımı ve t testi

t Dağılımı ve t testi t Dağılımı ve t teti Studet t Dağılımı Küçük öreklerde (

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

İki boyutlu statik zemin-yapı etkileşimi problemleri için süreksiz kuadratik sınır eleman formülasyonu

İki boyutlu statik zemin-yapı etkileşimi problemleri için süreksiz kuadratik sınır eleman formülasyonu İ boutlu tat ze-aı etleş oblele ç üez uadat ıı elea foülaou Dcotuou quadatc bouda eleet foulato fo two deoal tatc ol-tuctue teacto oble İbah Ö. Deee, Hüe R. Yel Çuuova Üvete, İşaat Mühedlğ Bölüü, Adaa,

Detaylı

DERS 7. En Küçük Kareler Yöntemi

DERS 7. En Küçük Kareler Yöntemi DERS 7 E Küçü Kareler Yöte 7.. E Küçü Kareler Yöte. Gerçe aşaı çeştl alalarıda herhag r ugulaa le toplaa verler talo şele getrlere celer ve toplaa ver odellee r foso uluaa çalışılır. Çoğu zaa u ver talosua

Detaylı

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM** D.P.Ü. Fe Blmler Esttüsü 6. Sayı Eylül 8 Türev Değerler İçere Rasyoel İterpolasyo Yötemler ve Uygulamaları TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI Bayram Al İBRAHİMOĞLU*

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı. 3 Nsa www.guve-kutay.ch DİŞLİ ÇARLAR LANET SİSTELERİ -. üve UTAY / 3-Nsa-4 Yede elde geçrlş çıktı. 3-Nsa4 www.guve-kutay.ch Sevgl eş FİSUN ' a ÖNSÖZ Br kouyu blek deek, ou eldek kalara göre kullaablek

Detaylı

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ

REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ REGRESYON VE KORELASYON ANALİZİ.. Doğrusal İlşler.. Yalı (ast) Regreso... E Küçü Kareler Metodu a) Normal Delemler Çözümü ) Determat metodu c) Orj Kadırma... Regresou Stadart Sapması..3. Regresou Duarlılığı..4.

Detaylı

Bölüm 7.2: Matrisler. Transpoz. Konjuge. Adjoint

Bölüm 7.2: Matrisler. Transpoz. Konjuge. Adjoint ölü.: Mrsler ugüü derszde rs eors err edeeğz. Mrs ouud ddörge elelrd oluş r eledır sır ve süu zı öre rsler şğıddır: j C Trspoz j ı rspozu T j dır. Öre T T T Kojuge j ı Kojuges j dır. Öre djo ı djo T dır

Detaylı

2011-2012 Öğretim Yılı Bahar Yarıyılı Karayolu Dersi (0423412) Grup 4 Uygulama-I -Çözümler

2011-2012 Öğretim Yılı Bahar Yarıyılı Karayolu Dersi (0423412) Grup 4 Uygulama-I -Çözümler 011-01 Öğreti Yılı Bahar Yarıyılı Karayolu Der (04341) Grup 4 Uygulaa-I -Çözüler Soru 1 (MSY-3+4)- Topla kütle 1,5 ton olan bir otoobil 80 k/a hızla %6,5 eğili bir yol keinde eyrederken yarıçapı 350 olan

Detaylı

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama Parçacı Sürü Optmzasyou le DW-SVD abalı Resm Damgalama Veysel Aslataş, Abdullatf Doğa, Rfat Kurba Özet Multmedya eseler ç telf haı ve erşm otrolü amacıyla çeştl damgalama teler gelştrlmştr. Bu çalışmada

Detaylı

Veri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi

Veri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi İtabul Üvete İşlete Faülte Deg Itabul Uvety Joual of the School of Bue Adtato Clt/Vol:37, Sayı/No:2, 2008, 167-185 ISSN: 1303-1732 - www.fdeg.og 2008 Ve zaflaa aalz (VZA) le Tüye de vaıf üvetele etlğ ölçüle

Detaylı

Ç İ Ş Ç ü ç Ç ö ğ Çİ İ Ö ğ ş ü ç ğ ş ö ü ş ç ş ü ü ğ ğ ü ğ ğ ğ ş ç ç ğ ö ü ü ç ö ç ş Ç ş ş ğ ç İ İ ş ü ü İ İ İ ş ç ş ş İ İ ç ü ü Ç ç ç İ ş İ İ ş ğ

Ç İ Ş Ç ü ç Ç ö ğ Çİ İ Ö ğ ş ü ç ğ ş ö ü ş ç ş ü ü ğ ğ ü ğ ğ ğ ş ç ç ğ ö ü ü ç ö ç ş Ç ş ş ğ ç İ İ ş ü ü İ İ İ ş ç ş ş İ İ ç ü ü Ç ç ç İ ş İ İ ş ğ İ Ç İ Ç Ü İ İş ş ğ ş ü Ü İ İ Ü İ İ Ü ç ş ş ğ Ğ İ ç ğ Ç ö ü ç Ü ç ş ş ğ ö ü ü ç ş ş ğ ü ş ğ ş ç ş ğ ş ü ü ü ç ç ü ş ü ğ ç ş ü ü ü ü ü ç ş ş ö ş Ö Ş Ö ğ ş ö ü ç ç ş ş ş ğ ş ğ Ç Ü Ç ğ ş Ç ğ Ü Ü İ Ç İ Ş Ç

Detaylı

biçiminde standart halde tanımlı olsun. Bu probleme ilişkin simpleks tablosu aşağıdaki gibidir

biçiminde standart halde tanımlı olsun. Bu probleme ilişkin simpleks tablosu aşağıdaki gibidir KONU 6: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ III 6 Siples Tablo Siples algoritasında en ii çözü, verilen dpp için bir teel ugun çözüden başlanara, ardışı saısal işlelerle araştırılır Bu işleler,

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 0 CİLT 5 SAYI 3 (3-33) HAVA SAVUNA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRI PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLESİ Hv.üh.Yzb. Sezg KAPLAN* HHO K.lığı

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu

Detaylı

AÇIK SU PERVANE DENEYLERİ

AÇIK SU PERVANE DENEYLERİ AÇI SU PERNE ENEYLERİ Pervaeleri çalışa kapaitelerii tepiti aacıyla pervae deeyleri erçekleştirilir. Gerçek pervaei itei, trku ibi özellikleri bu deeyleride yararlaılarak tahi edileye çalışılır. Gei direci

Detaylı

ÇOK GİRİŞLİ DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN VOLTERRA SERİSİYLE ANALİZİ DERS NOTU. Dr. Remzi YILDIRIM

ÇOK GİRİŞLİ DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN VOLTERRA SERİSİYLE ANALİZİ DERS NOTU. Dr. Remzi YILDIRIM ÇOK GİRİŞLİ DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN VOLTERRA SERİSİYLE ANALİZİ DERS NOTU Dr. Re YILDIRIM ANKARA 005 İÇİNDEKİLER. Grş.... Se Çıışıı Volerra Açııı....Probg Meodu İle Doğrual Olaya Traer Foyou Elde Edle.

Detaylı

ü ü üü ş ş ş Ü ÜÜ ü ü üü ş ü ş ş ö ç ş ş ç ş ü ü ü ç ç ş ü ş ş ü ü ü ö ş ö ş ö ş ş ç ş ü ş ç ş Ç ç Ü öü ü ü üü ü ü üü ç ş ç ş ö ö ü ç ş ç ş ş ö ç ş ö

ü ü üü ş ş ş Ü ÜÜ ü ü üü ş ü ş ş ö ç ş ş ç ş ü ü ü ç ç ş ü ş ş ü ü ü ö ş ö ş ö ş ş ç ş ü ş ç ş Ç ç Ü öü ü ü üü ü ü üü ç ş ç ş ö ö ü ç ş ç ş ş ö ç ş ö ş ü ş ü ü üü ü ş ö ş ş ö Ü ş ş ş ö Ç ö öü ö ö Ç ş ş ş ö ç ç ş ş ş ş ü ç ş ö ü ü ü üü ş ş ş Ü ÜÜ ü ü üü ş ü ş ş ö ç ş ş ç ş ü ü ü ç ç ş ü ş ş ü ü ü ö ş ö ş ö ş ş ç ş ü ş ç ş Ç ç Ü öü ü ü üü ü ü üü ç ş ç

Detaylı

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya

Detaylı

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING OLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SIENES YIL İLT SAYI SAYFA : 2004 : 0 : : 59-66 KOMPOZİT

Detaylı

İKİ BOYUTLU ELASTODİNAMİK PROBLEMLERİN SINIR ELEMAN METODU İLE FORMÜLASYONU

İKİ BOYUTLU ELASTODİNAMİK PROBLEMLERİN SINIR ELEMAN METODU İLE FORMÜLASYONU az Ünv. Müh. M. Fa. Der. J. Fa. Eng. Arh. az Unv. Clt 5, No, 57-64, 00 Vol 5, No, 57-64, 00 İKİ BOYUTLU ELATODİNAMİK PROBLEMLERİN INIR ELEMAN METODU İLE FORMÜLAYONU İbrah Ö. DENEME * ve üeyn R. YERLİ **

Detaylı

Polinom İnterpolasyonu

Polinom İnterpolasyonu Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Hafta 1

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Hafta 1 YÖNYLM RŞTRMS afta 1 Öğretim Üyei: Yrd. oç. r. eyazıt Ocakta er grubu: e-mail: bocakta@gmail.com iamik Programlama iamik Programlama (P) bir çok optimizayo problemii çözmek içi kullaılabile bir tekiktir.

Detaylı

Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama

Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama üleya Derel Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs uleya Derel Uversty Joural of atural ad Appled ee 7(), 9-7, 0 Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees : Br Uygulaa evl BACALI*, Pıar UÇAR Haettepe

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

Detaylı

üü Ü ğü Ş ü ğ Ü ğ ğ ğ ğ ğ ü Ç ü ü ğü ü ç ü ğ ü ü Ş ğ ğ ğ ü ü

üü Ü ğü Ş ü ğ Ü ğ ğ ğ ğ ğ ü Ç ü ü ğü ü ç ü ğ ü ü Ş ğ ğ ğ ü ü ğ Ü Öğ ğ ğ Ç Ü Ş Ç ğ Ç Ş ü ü üğü ü ğ ç ü ü ü ü Ü Öğ ü ğ ü ü ü ğ ç ü üş üü Ü ğü Ş ü ğ Ü ğ ğ ğ ğ ğ ü Ç ü ü ğü ü ç ü ğ ü ü Ş ğ ğ ğ ü ü Ş ğ ç ğ ğ Ş ü Öğ ğ ğ Ç Ş ğ ç Ş ü ü ç Ş ğ ğ ğ Ö ü ü Ş ğü ç ç ğ Ş ü ğ ğ

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı