MODELE DAYALI ÖNGÖRÜLÜ KONTROL ALGORİTMALARI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "MODELE DAYALI ÖNGÖRÜLÜ KONTROL ALGORİTMALARI"

Transkript

1 YILDIZ EKİK ÜİVERSİESİ FE BİLİMLERİ ESİÜSÜ MODELE DAYALI ÖÖRÜLÜ KOROL ALORİMALARI Elekrk Müh. Leven UCU FBE Elekrk Mühendslğ Anablm Dalı Konrol ve Oomason Proramında Haırlanan YÜKSEK LİSAS EZİ e Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. İbrahm Beklan KÜÇÜKDEMİRAL İSABUL, 7

2 İÇİDEKİLER Saa SİME LİSESİ... v KISALMA LİSESİ... v ŞEKİL LİSESİ... v ÇİZELE LİSESİ... v ÖSÖZ... v ÖZE... x ABSRAC... x. İRİŞ.... MODELE DAYALI ÖÖRÜLÜ KOROL LİERAÜR ARAŞIRMASI MODELE DAYALI ÖÖRÜLÜ KOROL Modele Daalı Önörülü Konrol Alormalarında Kllanılan Modeller Basamak Yanı Model Darbe Yanıı Model ranser Fonkson Model Drm Ua Model Serbes ve Zorlanmış Yanı Model Önörülü Ssemlerde Kllanılan Paramereler Male Fonkson Önörü ve Konrol Uk Reerans Yörünes Dnamk Mars Konrolü Ssem Model Kllanılarak Önörü Paramerelernn Blnması Ölçüleblen Bocların Ele Alınması Konrol Kralının Elde Edlmes enelleşrlmş Önörülü Konrol Ssem Model Kllanılarak Önörü Paramerelernn Blnması Konrol Kramının Elde Edlmes enelleşrlmş Önörülü Konrolün Kapalı Çevrm Eşdeğer Model Alormk Konrol Ssem Model ve Önörü Konrol Kralının Elde Edlmes Çok Değşkenl Modele Daalı Önörülü Konrol Çok Değşkenl Dnamk Mars Konrol Çok Değşkenl enelleşrlmş Önörülü Konrol... 7

3 4. MODELE DAYALI ÖÖRÜLÜ KOROL ALORİMALARII SİMULASYOLARI ek rşl-ek Çıkışlı Ssem Ulamaları Dnamk Mars Konrol Ulamaları S Isııcı Model Van de Vsse Reakörü enelleşrlmş Önörülü Konrol Ulamaları Çok rşl-çok Çıkışlı Ssem Ulamaları enelleşrlmş Önörülü Konrol Ulamaları SOUÇLAR ve ARIŞMA KAYAKLAR EKLER... 5 Ek :ranser Mars öserm... 5 Ek : Karesel Form ÖZEÇMİŞ... 55

4 SİME LİSESİ A e r o h K M A Haa değer Serbes anı Zorlanmış anı Basamak cevabından elde edlen kasaılar Darbe cevabından elde edlen kasaılar Kaanç vekörü Konrol k ˆn k k adım sonrak önörülen boc değer Mnmm önörü k Maksmm önörü k Konrol k Q da Q,,Q R da R,,R r k k adım sonrak reerans değer û Önörülen konrol snal elecekek konrol snallern çeren vekör eçmşek konrol snallern çeren vekör ŷ k k adım sonrak önörülen çıkış değer V raden λ δ Konrol snalndek arım Ağırlık kasaısı Ağırlık kasaısı x R Q R x Qx v

5 KISALMA LİSESİ ARMAX Ao-Reressve Movn Averae wh Exoenos Varable Models CARIMA Conroller Ao-Reressve Ineraed Movn-Averae CARMA Conroller Ao-Reressve Movn-Averae DMC Dnamc Marx Conrol PC eneraled Predcve Conrol MPC Model Predcve Conrol OKEK Orak Kaların En Küçüğü PID Propoonal Ineraor Dervave v

6 ŞEKİL LİSESİ Saa Şekl. MPC sraes Camacho ve Bordons, 4... Şekl. MPC emel apısı... 3 Şekl 3. Darbe ve basamak cevabı... 8 Şekl 3. Serbes ve orlanmış anı... 9 Şekl 3.3 Reerans örünes... Şekl 3.4 PC konrol kralı... Şekl 3.5 Klask kp aama apısı... Şekl 4. S ısııcı... 3 Şekl 4. Basamak cevabı... 3 Şekl 4.3 λ drmnda ssem çıkışı ve konrol snal Şekl 4.4 λ. drmnda ssem çıkışı ve konrol snal Şekl 4.5 PI konrollü s ısııcı model çıkışı Şekl 4.6 PI Konrollü ssem model konrol snal Şekl 4.7 Basamak cevabı Şekl 4.8 Kapalı çevrm cevabı, DMC konrollü Van de Vsse reakörü P Şekl 4.9 Kapalı çevrm cevabı, DMC konrollü Van de Vsse reakörü P Şekl 4. Kapalı çevrm cevabı, DMC konrollü Van de Vsse reakörü P Şekl 4.a Kapalı çevrm cevabı, PID konrollü Van de Vsse reakörü... 4 Şekl 4.b Kapalı çevrm cevabı, PID konrollü Van de Vsse reakörü... 4 Şekl 4.a Ssem cevabı Şekl 4.b Konrol snal Şekl 4.3 Karışırmalı ank reakörü v

7 ÇİZELE LİSESİ Saa Çele 4. Basamak cevabı kasaıları v

8 ÖSÖZ Ben b çalışmaa önlendren, b çalışmamın her aşamasında bana desek olan e danışmanım Saın Yrd. Doç. Dr. İbrahm Beklan KÜÇÜKDEMİRAL a kmn enşlemesn sağlaan değerl kakılarından dolaı eşekkür ederm. Arıca üksek lsans eğmm bonca bana nansal desek sağlaan ÜBİAK a eşekkür ederm. Her aman her konda anımda olan, eğm haaım bonca madd manev deseklern esremeen, karşılaşığım üm sıkınıları palaşan aleme eşekkür ederm. Yüksek lsans eğmm ve e çalışmalarım bonca bana desek olan Raba BEKAŞ a eşekkür ederm. v

9 ÖZE Son ıllarda önörülü konrol bakış açısının elşmesle Modele Daalı Önörülü Konrol alormaları hem akademk çalışmalarda hem de endüsrel lamalarda sık erch edlen önemlerdr. B çalışmada da örüleceğ üere pek çok prosese b alormalar çok sonçlar vermekedr. Dğer önemlere öre laması daha kola oldğndan dolaı endüsrde daha ala erch edlmekedr. B çalışmada lk olarak önörülü konrol le ll kısa br leraür araşırması apılarak b kon hakkında daha önce apılmış olan öneml çalışmalarda bl verlmşr. Modele Daalı Önörülü Konrol alormalarının en çok kllanılan üç alorması, enelleşrlmş Önörülü Konrol, Dnamk Mars Konrol ve Model Alormk Konrol anıılmışır. B alormalar hem ek değşkenl hem de çok değşkenl ssemler çn anlaılmışır. üm alormaların konrol krallarının ne şeklde elde edldğ maemaksel olarak ade edlmee çalışılmışır. Arıca b çalışmada enelleşrlmş Önörülü Konrol ve Dnamk Mars Konrol alormaları arklı proseslere lanarak sonçları ölemlenmşr. Önörülü konrol alormaları çok değşkenl örneklere de lanarak çok değşkenl önörülü konrol alormaları da lamalı olarak anlaılmışır. Br örneke PID konrolör le sonçlar karşılaşırılıp b sonçlar hakkında ormlar apılmışır. B çalışmada apılan üm smlasonlar ve hesaplamalar MALAB ve Smlnk proramları kllanılarak apılmışır. Anahar Kelmeler: Model, Önörü, Konrol, Alorma x

10 ABSRAC Model Based Predcve Conrol alorhms have been sed n academc sdes and ndsral processes becase o developmen o predcve conrol vew a conrol enneern recenl. hese alorhms have scen resls or man deren applcaons as has been ndersood n hs sd. he mplemenaon o alorhms s easer han he oher alorhms. hereore, hese alorhms have been acceped b ndsr. In hs sd here s a hsorcal perspecve or model-based predcve conrol. Wdel sed Model Based Predcve Conrol alorhms; eneraled Predcve Conrol, Dnamc Marx Conrol and Model Alorhmc Conrol are nrodced n hs sd. Boh Snle Inp Snle Op Case and Mlvarable Case are explaned n deals. Calclaon o he conrol laws o all alorhms has been explaned n hs sd. Smlaons o eneraled Predcve Conrol and Dnamc Marx Conrol alorhms or deren processes have been made and he resls o hese smlaons have been observed. here s a comparson o PID Conroller and eneraled Predcve Conroller resls and here are commens abo hs comparson n hs sd. he smlaons and calclaons o he alorhms have been done n MALAB envronmen. Kewords: Model, Predcon, Conrol, Alorhm x

11 . İRİŞ Modele Daalı Önörülü Konrol 97 lerde oraa aılmış ve ünümüe değn büük ölçüde elşrlmşr. Modele Daalı Önörülü Konrol erm ek br konrolör asarım önemn değl, çok enş br konrol asarım önemler büününü anımlar. B önemlern orak öellğ ssem modelnn doğrdan kllanılması ve konrol şarenn belrl br ölçüe öre mnmmlaşırarak elde edlmesdr. B asarım önemler le elde edlen konrolörler lneer apıdadır. k ŷ k - k Şekl. MPC sraes Camacho ve Bordons, 4 Modele Daalı Önörülü Konrol, ssemn elecekek davranışını opme emek çn lanması ereken konrol dsn hesaplaan br konrolör sınıını nelemekedr. B önemn emel düşünces Şekl. de anlaılmaa çalışılmışır Camacho ve Bordons, 4. Modele Daalı Önörülü Konrol önemler sadece kllanılan ssem model, ürülü modeller ve mnme edlecek olan ölçüler bakımından arklılık öserrler. İlk olarak üç reakörlerndek ve perol ranerlerndek konrol ereksnmlerne bağlı olarak öel elşrlmş olan b önemler, ünümüde kma, ıda, oomov, havacılık, mealür ve kağı endüsrlern kapsaan enş br alana da lanmakadır.

12 Modele Daalı Önörülü Konrol önemlernn emel lkeler elecekek br aman dlmndek ssem anıını önöreblmek çn ssem modelnn kllanılması Br ölçüü mnmmlaşırarak br konrol rş dsnn hesaplanması Kadırma şlem, an her örnekleme anında kn eleceğe doğr br kadırılması, her adımda elde edlen konrol şare dsnn lk elemanının lanması olarak verleblr Camacho ve Bordons, 4. Modele Daalı Önörülü Konrol alormalarının emel adımları ş şeklde sıralanablr: Ssem modelnden ararlanarak, önörü k denlen, belrlenmş br k bonca elecekek ssem anıı hesaplanır. B anılar o ana kadar blnen değerlereçmşek rşler ve ssem anıları, o andak ssem anıı ve elecekek konrol çıkışları kllanılarak hesaplanır. eleceğe lşkn konrol şare ds br başarım ölçüünü mnmmlaşırarak, enellkle önörülen ssem çıkışı le reerans örünes arasındak haaı mnmmlaşırarak hesaplanır. Sadece o andak konrol çıkışı sseme lanır. Br sonrak örnekleme amanında ölçülür ve brnc adım ekrarlanır. Bölece kadırma önem le hesaplanmış olr. Mnmmlaşırılan ölçü enellkle önörülen çıkış le reerans örünes arasındak haanın karesel onksondr. Eğer model lneer, ölçü karesel se ve sınırlandırmalar oksa analk br çöüm blnablr, aks drmlarda era opmason önemlern kllanmak erekr Camacho ve Bordons, 4. Modele Daalı Önörülü Konrolün emel apısı Şekl. de verlmşr Camacho ve Bordons, 4. Model öncek ssem rş ve çıkışları ve önörülen konrol rşlerne bağlı olarak ssemn elecekek anılarını önörmeke kllanılır. B konrol rşler opmason şlem le elde edlr.

13 3 Reerans Yörünes eçmşek rş ve Çıkışlar Model Önörülen Çıkışlar - elecekek Konrol rşler Opmason İşlem elecekek Haalar Ölçü Sınırlandırmalar Şekl. MPC emel apısı elşrlmş pek çok Modele Daalı Önörülü Konrol alorması blnmakadır. B alormalarda kllanılmaka olan arklı modeller vardır. En aın olarak kllanılan modellerden br basamak anıı modeldr. B modeln aın olarak kllanılmasının sebeb sseme basamak rş landığında ssem çıkışını ölçmek model paramerelern blmak çn eerldr. B modeln başka br avanaı se çok değşkenl ssemler çn de kllanılablr olmasıdır. B model çok saıda paramereden olşr ve sadece açık çevrm olarak kararlı ssemlerde kllanılablr Camacho ve Bordons, 4. Darbe Yanıı model se b modele çok bener br modeldr. Darbe Yanıı modelnde sseme darbe rş lanarak model paramereler blnr Camacho ve Bordons, 4. ranser onkson model, paramere saısı a ve her ürlü ssem çn n oldğndan akademk dünada en aın olan ve çoğ konrolör asarımı önemlernde kllanılan br modeldr Camacho ve Bordons, 4. Drm aı model se çok değşkenl ssemler kolalıkla anımlaabldğnden dolaı baı alormalarda kllanılmakadır. Drm aı kavramının Modele Daalı Önörülü Konrol kramına akarılmasıla ölçülen değşkenlerde raslanısal bocların blnması b daha

14 4 karmaşık problemlern ele alınmasını sağlamışır Camacho ve Bordons, 4. Modele Daalı Önörülü Konrol önemlernn elşrlmesnde opmason şlem öneml br kondr. Eğer ölçü karesel se çöüm eçmş rş ve çıkışlara ve elecekek rşlere bağlı olarak lneer br onksonla ade edleblr. Sınırlandırmaların olması drmnda se çöüm daha çok şlem erekren era aklaşımlar le elde edleblr Camacho ve Bordons, 4. Modele Daalı Önörülü Konrol eknkler kllanılan model ve seçlen başarım ölçüler bakımından brbrlernden arklılaşmakadırlar. Aşağıda baı emel Modele Daalı Önörülü Konrol eknkler verlmşr: Dnamk Mars Konrol Dnamc Marx Conrol, DMC: B önem lk olarak 973 ılında Shell araından kllanılmışır. B önemde basamak anıı model kllanılır. B alorma kllanılarak ssem rş ve çıkışlarındak sınırlandırmaları ö önünde blndran ve qadrac proramlama kllanan Qadrac Dnamc Marx ConrolQDMC önem elşrlmşr. B alorma arık drm aı model çn de lanmaa ndr. Model Alormk Konrol Model Alorhmc Conrol, MAC: B alorma, alnı açık çevrmde kararlı ssemler çn n olan darbe anıı modeln kllanır. Alorma, ssem çıkışı le brnc derece br ssem olarak elde edlen rş örünes arasındak arkı mnme emekedr. enelleşrlmş Önörülü Konrol eneraled Predcve Conrol, PC: İsenlen br ağırlıka konrol ücünün er aldığı karesel br başarım ölçüü ve ARMAX Ao-reressve movn averae wh exoenos varable models model kllanılır. Kısılamaların olmadığı drmda analk br çöüm blnmakadır Clarke, Mohad ve s, 987b. B önemler çersnde Dnamk Mars Konrol ve enelleşrlmş Önörülü Konrol en aın kllanılan önemlerdr. Modele Daalı Önörülü Konrolün dğer konrol önemlerne öre üsünlüklernden baılarını ş şeklde sıralaablr Camacho ve Bordons, 4. Kavramlar sesel oldğ ve anı amanda paramere aarları dğer önemlere öre

15 5 kola oldğ çn konrol bls sınırlı olan çalışanlara çekc elmekedr. Çok bas dnamğe sahp olan proseslerden kararsı, mnmm alı olmaan, çok n ölü amanı blnan prosesler b daha karmaşık dnamklere sahp olan çok çeşl proseslern konrolünde kllanılablr. Çok değşkenl ssemlern konrolünde kllanılablr. Ölü aman eksn derme öellğne sahpr. Ulaması kola doğrsal br konrol kralı elde edlr. eleceğe lşkn rş şare blndğnde oldkça ararlı ve kllanışlıdır. Belrl emel lkeler üerne krlmş elşrlmee amamen açık br önemdr. B üsünlüklern anı sıra Modele Daalı Önörülü Konrolün eksk önler de vardırcamacho ve Bordons, 4: Ssem dnamğnn değşmedğ drmlarda konrolörün elde edlme şlem önceden apılablr ancak arlamalı konrol apılıorsa üm hesap şlemler her örnekleme amanında ekrarlanır. En öneml sorn se sseme lşkn n modeln elde edlmesdr. Alorma ssem modelnden ararlanılarak eleceğe lşkn ssem anıının elde edlmesne daandığından dolaı erçek ssemle anı arasındak arklılık arıkça senlen ssem anıını elde emeke sornlar aşanır.

16 6. MODELE DAYALI ÖÖRÜLÜ KOROL LİERAÜR ARAŞIRMASI 97lern sonna doğr Model Önörülü Konrol önemnn endüsrde lanması le ll pek çok makale çıkmaa başlamışır. Rchale 978 de Model Alormk Konrol alormasını, Cler ve Ramaker se 98 ılında Dnamk Mars Konrol alormasının lk prensplern oraa amışlardır. Her k alormada da elecekek konrol harekelernn ssem çıkışı üerndek eklern önöreblmek çn dnamk br proses model kllanılmışır. Model Alormk Konrol alormasında darbe anıı kasaıları kllanılırken, Dnamk Mars Konrol alormasında basamak anıından elde edlen kasaılar kllanılmışır. B çalışmalarda önörülen konrol snaller önörülen haaı en aa ndrecek şeklde seçlmee çalışılmışır. arca 98 l ıllardak MPC alormalarının perokma seköründek pek çok arklı lamasını br çalışma alında oplamışır. B lamaların pek çoğ sınırlandırmalar çeren çok değşkenl ssemlerde kllanılmışır. Clarke enelleşrlmş Önörülü Konrol alormasını 987 dek çalışmasında oraa amışır. B alorma enelleşrlmş Mnmm Varans meodnn emellerne daanmakadı. Arıca b emellere daanmaka olan Rchale n Önörüsel Fonksonel Konrol ve Söeerboek n 99 de çalışmasındak Brleşrlmş Önörülü Konrol b alormalar lerleen amanlarda oraa çıkmışır. Morar 994 dek çalışmasında Model Önörülü Konrol alormasının drm aı ormnda lanması le ll olarak br çalışma apmışır. B çalışma drm aı eorlernn b alormada kllanılmasını sağlamakla beraber çok değşkenl ssemler, lneer olmaan ssemler b pek çok kompleks ssemler çn b konrol önemnn enelleşrlmesnde büük rol onamışır. enelleşrlmş Önörülü Konrol alorması üerne apılan lk çalışmalarda daanıklılık üerne baı eoremler elşrlmş olsa da önörülü konrolörler le ll enel kararlılık sonçlarının eksklğ blnmakadı. Clarke ve Scaoln 99 ılında Sınırlandırılmış Kaan Uk Önörülü Konrol alormasını elşrerek sonl br k sonnda çıkışa br eşlk sınırlandırması ererek alormanın kararlılığını spalamışlardır. D. Q. Mane kararlılığı kanılanmış üm önörülü konrol ormülasonlarını öelemşr. B çalışmada kararlı ve sınırlandırılmış br model önörülü konrolör asarlamak çn erekl olan drmlar anlaılmışır.

17 7 3. MODELE DAYALI ÖÖRÜLÜ KOROL 3. Modele Daalı Önörülü Konrol Alormalarında Kllanılan Modeller B bölümde MPC alormalarında kllanılan arklı ssem modeller ve b modellern elde edlmes anlaılmışır. 3.. Basamak Yanı Model Modele Daalı Önörülü Konrol alormalarında aın olarak kllanılan modellerden br basamak anıı modeldr. Dnamk Mars Konrol önem b model kllanmakadır. rş çıkış lşks 3. le verlr. Bradak ler sseme basamak rş landığında elde edlen çıkışın örneklenmş değerlerdr. örüldüğü b ssem çıkışına lşkn değer ö önüne alınmış, sons oplam apılmamışır. B nedenle b model neraor çermeen ve kararlı doğrsal ssemler çn ndr. - ssemn arık ranser onkson ve - eckrme operaörüdür. 3. B model kllanılarak önörü ades 3. şeklnde aılablr Camacho ve Bordons, 4. k ˆ k Darbe Yanıı Model B model, Model Alormk Konrol alorması kllanmakadır. rş çıkış lşks 3.3 le verlr. h ler sseme darbe rş landığında elde edlen çıkışın örneklenmş değerlerdr. h H 3.3 Darbe anıının kasaıları le basamak anıının kasaıları arasında 3.4 ve 3.5 de verlen lşkler blnmakadır. h 3.4 h 3.5

18 8 B model kllanılarak önörü ades 3.6 şeklnde aılablr. k H k ˆ k h 3.6 h h h h Şekl 3. Darbe ve basamak cevabı 3..3 ranser Fonkson Model Paramere saısı a olması ve her ürlü lneer sseme nlk avanaları sebeble aın olarak kllanılan br modeldr. enelleşrlmş Önörülü Konrol alorması b model kllanmakadır Camacho ve Bordons, 4. Ssem çıkışı ve ssem rş ve A a a... a na na 3.7 B b b b... b nb nb 3.8 olmak üere rş çıkış lşks 3.9 le verlr. A B 3.9 B modeln önörü ades se 3. olarak aılablr Camacho ve Bordons, 4. k B ˆ k 3. A

19 Drm Ua Model Drm aı model, çok değşkenl ssemlern anımlanmasında kolalık sağladığından dolaı Önörüsel Fonksonel Konrol Predcve Fncon Conrol b baı Modele Daalı Önörülü Konrol alormalarında kllanılmakadır. öserm 3. de ade edldğ şeklde apılmakadır Camacho ve Bordons, 4. x Ax B Cx 3. B denklemlerde xdrm değşken, A, B ve C sırasıla ssem mars, rş mars ve çıkış mars olarak ade edlmekedr. Önörü model 3. de öserldğ şeklde ade edlmekedr Camacho ve Bordons, 4. k k ˆ k Cxˆ k CA x A B k 3. B ösermn avanalarından br, ek değşkenl ssemlerdek öserm anı şeklde çok değşkenl ssemlerde de kllanılablmesdr. Konrol kralı, drm vekörünün lneer br kombnasonn er beslemes olarak elde edlmşr. Eğer baı drmlar lenemorsa b drmda br ölemlec asarlanıp önörü alormasına eklenmes erekmekedr. 3. Serbes ve Zorlanmış Yanı Şekl 3. Serbes ve orlanmış anı

20 Şekl 3. de ade edlen serbes ve orlanmış anı, pek çok Model Önörülü Konrol önemnde kllanılan paramerelerdr. B paramerelern kllanılmasındak asıl amaç, konrol snaln 3.3 de oldğ b k arklı snaln oplamı olarak ade emekr. 3.3 c snal eçmşek rş snallerne karşılık elmekedr. elecek amanlarda aarlanan değşkennn son değerne eş olr ve b değerde sab lr. or,, or,,, 3.4 c snalnn se eçmş amanlardak değer sıırdır, elecek amanlarda se br sonrak konrol snalnn değern alır. or,, c or,,, c 3.5 Ssemn çıkış snalnn önörüsü de şeklden örüleceğ üere ke arılmışır. Serbes anı olan ; ssemn aarlanan değşken, e eş oldğ aman elde edlen çıkış önörüsüdür. Zorlanmış anı olan c se konrol ds e eş oldğ aman elde edlen proses çıkış önörüsüdür. Serbes anı, prosesn o andak drmna öre değşmne karşılık elrken orlanmış anı, prosesn elecekek konrol harekelerle brebr lldr Camacho ve Bordons, 4. c 3.3 Model Önörülü Ssemlerde Kllanılan Paramereler 3.3. Male Fonkson Farklı Model Önörülü Konrol alormaları konrol kralını belrlemek amacıla arklı male onksonları belrler. Male onksonndak enel amaç senen önörü knda elecekek ssem çıkışının daha önceden belrlenmş br reerans snaln akp emes ve anı amanda erekl konrol snalnn de bell sınırlar çnde lp cealandırılmasıdır. üm b amaçları sağlaan male onkson çn enel ade 3.6 şeklnde aılablr Camacho ve Bordons, 4.

21 J,, δ [ ˆ w ] λ [ ] Önörü ve Konrol Uk Male onksonnda ade edlen ve sırasıla mnmm ve maksmm önörü klarına karşılık elmeke olp, se konrol k olarak adlandırılmakadır. δ ve λ kasaıları se male onksonnda elecekek ssem davranışını belrleen ağırlık kasaılardır. B kasaılar enellkle sab değerler vea üsel adeler olarak seçleblrler. Örnek olarak, 3.7 de öserldğ şeklde δ seçldğnde b drmda üsel br ağırlık kasaısı seçlmş olr. δ α 3.7 Eğer < α < seçlrse b drmda anından en akak haalar, anına daha akın haalara öre daha ala cealandırılırken ssem cevabının senlen reerans değerne ükselmesne daha dü br şekl verr ve daha a br konrol snal lanmasını sağlar. Öe andan, eğer α > seçlrse b drmda lk haalar daha ala cealandırılıp daha sıkı br konrol snal lanmış olr. Anlaılan kasaıların amamı, sandar br konrol snalnden öel prosesler çn ölçüm apılarak hesaplanan üm konrol snallerne kadar endüsrde kllanılan üm model önörülü konrol alormaları çn aar paramereler olarak kllanılablrler Camacho ve Bordons, Reerans Yörünes Önörü konrolün alormalarının avanalarından br de eğer elecekek reerans değerler blnorsa, reerans değşklğ ssemn cevabını eklemeden ssem b değşklğe kendn adape ederek ssem cevabında olablecek eckmelern önüne eçlecekr. Robo çalışmaları, servolar ve keskl prosesler b pek çok lamada reeransın elecekek drm olan r k daha önceden blnmekedr. Model önörülü konrol alormalarının büük bölümünde, ssemn o andak çıkış değernden senlen reeransa doğr düün aklaşım olan w k kllanılır. w w k α w k α r k k 3.8 < α < değer aarlanablen br değer olp, ssemn dnamk cevabını eklemekedr. Şeklde örüldüğü üere r k reerans değer sab seçlmş olp α parameresnn k

22 arklı değer çn drm ncelenmşr. Şekl 3.3 de öserldğ b α parameresnn küçük değerler çn reeransı hılı akp edeblme eeneğ w ön plandaken, daha büük α değerlernde reerans örünesne daha düün br ükselme cevabı w sağlamakadır Camacho ve Bordons, 4. rk w k w k Şekl 3.3 Reerans örünes 3.4 Dnamk Mars Konrolü Dnamk Mars Konrolü, Shell Perol şrkenn ereksnmler üerne Cler ve Ramaker araından emşl ılların sonna doğr elşrlmşr. İlerleen ıllarda perokma endüsrs başa olmak üere endüsr dünasında kabl örmüşür Camacho ve Bordons, Ssem Model Kllanılarak Önörü Paramerelernn Blnması Ssem model 3.9 da ade edldğ b olşrlr. 3.9

23 3 Önörü değerler se 3. de ade edldğ şeklde elde edlr. ˆ ˆ ˆ k n k k k n k k k k 3. Boc; 3. de öserldğ üere ssem çıkışı le model çıkışı arasındak ark olarak modellenr ve k bonca sab kabl edlr. ˆ ˆ ˆ n k n m de kllanılan m ölçülen ssem çıkışıdır. B drmda önörülen ade 3. de öserldğ şeklde blnr. Brada k ssemn elecekek konrol şarelerne bağlı olmaan serbes ssem anııdır. ˆ k k k k 3. Serbes ssem anıı; 3.3 ades le hesaplanablr. k m k 3.3 Uk bonca önörü değerler, 3.4 de ade edldğ üere m konrol şare kllanılarak hesaplanır. ˆ ˆ ˆ p p p p m p p 3.4

24 4 Ssemn dnamk mars ; 3.5 bçmnde anımlanır. m p m p pm 3.5 ˆ kllanılarak önörü denklem elde edlr. mars mkonrol k bo sündan, pönörü k bo saırdan olşmakadır. Her süna ssemn basamak anıı aşağıa brer kadırılarak erleşrlmşr. ŷ, ssemn önörü değerlernden olşan p bol vekör; û, m bol konrol arımları vekörü ve serbes anı vekörüdür. 3.6 ades konrol arımları le elecekek ssem anılarını lşklendrmekedr. B nedenle senlen ssem davranışını olşrmak çn erekl konrol davranışını elde emeke kllanılablr Ölçüleblen Bocların Ele Alınması Ölçüleblen boclar kolaca önörü denklemlerne ekleneblmekedrler. Ölçüleblen boclar ssem rşler olarak düşünüleblrler ve boc önörüsü ades 3.7 kllanılarak hesaplanablr Camacho ve Bordons, 4. ˆ Dd 3.7 d d 3.7 adesnde ŷ d ölçüleblr bocnn ssem çıkışına eks, D bocdak basamak p br değşme lşkn ssem anıının kasaılarını çeren marsne bener br mars, d boc arımları vekörü ve d anıın boca bağlı olmaan kısmıdır. Ölçüleblr ve ölçülemeen bocların blndğ en enel drmda ssemn serbes anıının ssem anıının elecekek konrol rşlerne bağlı olmaan kısmı dör eknn oplamından olşğ düşünüleblr. O andak rş, ölçüleblen boc d, ölçülemeen boc ve ssemn erçek drmdr.

25 5 B drmda önörü 3.8 le öserleblr. ˆ Konrol Kralının Elde Edlmes Dnamk Mars Konrol alorması kısılamalar çeren üksek bol çok değşkenl ssemlerdek lamalardan elmekedr. B çalışmada se ek değşkenl ve kısılamaları değerlendrmeen konrol alorması ncelenmşr. Dnamk Mars Konrolünde amaç ölçüü en küçük kareler önemn kllanarak ssem çıkışı le reerans değer arasındak arkı mümkün oldğnca aalmakır. B nedenle konrol değşkenler; 3.9 kllanılarak elecekek haaların karesel oplamı olan br amaç ölçüünü a da 3.3 kllanılarak haaa ek olarak konrol ücünü de çeren br amaç ölçüünü mnme edecek bçmde seçlr. J J P J P J [ ˆ w ] 3.9 m [ ˆ w ] λ [ ] 3.3 üm önörü sraelernde vekörünün sadece lk elemanı sseme lanır. Konrol k bonca hesaplanan üm d sseme lanma çünkü boc vekörünü haası olarak elde emek ve ssem çıkışını model çıkışından arklı kılacak kaçınılma bocları enellemek olanaklı değldr. Arıca leen m örnekleme aralığı çnde reerans değşeblr. λ I w enelleşrlmş Önörülü Konrol enelleşrlmş Önörülü Konrol alorması, 987 de D. W. Clarke araından önerlmşr. Brçok endüsrel prosese lanmış olp, br başarım ve bell ölçülerde daanıklılık elde edlmşr Clarke vd., 987a Ssem Model Kllanılarak Önörü Paramerelernn Blnması ek rşl ek çıkışlı ssemler br dene nokası eraında lneerleşrlerek 3.3 bçmnde ade edleblr. B denklemde e beklenen değer sıır olan bea ürülü, d se ssemn ölü

26 6 amanıdır. e C B A d 3.3 A, B ve C polnomları se 3.33, 3.34 ve 3.35 olarak verlmşr. na a na a a A nb b nb b b b B nc c nc c c C B model Conroller Ao-Reressve Movn-Averae CARMA olarak blnmekedr. Endüsrde kllanılan ssemlern çoğ drağan olmadığından dolaı enere edlmş CARMACARIMA modelnn daha n olacağı düşünülmüşür. CARIMA model, 3.36 da ade edldğ şeklde olşrlmşr., e C B A d 3.36 Baslk amacıla boca lşkn modelde C - arklı seçleblr. B drm renkl ürülü drm olarak adlandırılmakadır. enelleşrlmş Önörülü Konrol alorması le verlen amaç ölçüünü mnme edecek konrol şare dsn sapamaa çalışır. w J ] [ ] ˆ [,, λ δ de ˆ, anındak bllerden ve modellerden ararlanarak elde edlen adım lerdek opmm ssem çıkışı önörüsü, mnmm ölçü k, maksmm ölçü k, δ ve λ ağırlık paramereler, w se elecekek reerans örünesdr Camacho ve Bordons, 4. Opmm ˆ önörü değerler elde edlrken ve aralığı kllanılır. Dophanne eşlğ; 3.38 de verlmşr. ~ ~ A A F A E 3.38

27 7 E ve F polnomları sırası le - ve na derecel polnomlardır ve ek olarak belrleneblrler. B polnomlar saısını, kalan F n çarpanı olana dek ~ A e bölerek elde edleblrler. B bölmenn bölümü E polnomdr. ~ e E d B E E A ; 3.4 olarak aılablr. e E d B E F ekrar düenlendğnde 3.4 elde edlr. e E d B E F 3.4 E polnomnn dereces - oldğndan karıdak eşlkek ürülü erm eleceğe lşkndr. çn en önörü ades 3.4 olacakır. ˆ F d adesnde B E 3.43 olarak seçlmşr. E ve F polnomlarını elde emek çn rekürs önemler vardır. Brada se bas br önem ele alınacakır. E ve F polnomları, saısı F kalanın çarpanı olana kadar ~ A e bölünerek elde edlr. B polnomlar 3.44 ve 3.45 şeklnde anımlanablr. na na F,,, 3.44,,, e e e E 3.45 Anı önem E ve F elde emek çn de kllanılır. B drmda se saısı F kalanın çarpanı olana dek ~ A e bölünsün. B drmda F 3.46 da öserldğ şeklde elde edlr.

28 8 F na,,, na 3.46 B drmda E ve F elde edlp E ve F nn elde edlmes çn bölmenn br adım daha apılması eerl olacakır. E polnom se 3.47 de ade edlen şeklde olacakır. E E e, 3.47 e,, olacağından dolaı F polnomnn kasaıları 3.48 de belrlen ade edlecekr. ~, na 3.48,,,a B denklemler kllanılarak 3.49 ve 3.5 le ade edlen eşlkler elde edlr. E B E B 3.49,, B 3.5 B önem kllanılarak br Malab alorması aılarak Dophanne denklem çöümü apılablr.,,,b, nb 3.5 enelleşrlmş Önörülü Konrol problemnn çöüleblmes çn 3.5 adesnde öserlen ölçüü mnme edecek konrol şare dsnn blnması erekmekedr. Eğer ssemn ölü amanı d örnekleme amanına eş se ssem çıkışı ssem rşnden d örnekleme amanı sonra eklenecekr. B nedenle mnmm önörü kn d den küçük seçmek anlamlı olmaacakır. B şarlar alında d, d ve seçleblr. J,, δ [ ˆ w ] λ [ ] 3.5 Önörü k bonca önörü değerlern 3.53 dek şeklde elde edelm. ˆ d ˆ d d ˆ d d F d d F d F d 3.53

29 9 B değerler opl br ade olarak 3.54 de öserldğ şeklde aılablr. ' F 3.54 B opl adedek elemanlar se 3.55, 3.56, 3.57 ve 3.58 de öserlen açık adelerle verlmşr. ŷ d ŷ d ŷ d n d d d 3.57 F F F F d d d 3.58 Eğer anında sseme br basamak rş lanırsa, öle k 3.59 dak şarlar sağlansın; çıkışın beklenen değerler [ ] ˆ,, ˆ, ˆ, marsnn brnc sünna eş olacakır.,,, 3.59 Serbes anı, rekürs olarak 3.6 ades kllanılarak hesaplanablr. } {, ~ d B A 3.6

30 3.5. Konrol Kramının Elde Edlmes enel ades kllanılarak amaç ölçüü 3.6 bçmnde aılablr. J w w λ daha sade br ade le amak sersek 3.6 elde edlr. J H b de; 3.63 dek adelere er verlmşr. H λi b w w w w 3.63 J ölçüünü mnmm apmak çn ereken konrol kralı, kısılamaların blnmadığı drmlarda J nn ürev alınıp sııra eşlenerek 3.64 ades olarak blnablr. H b λ I w 3.64 B drmda 3.64 de elde edlen vekörünün sadece lk elemanı sseme lanır. λ I adesnde elde edlen marsn lk elemanı K olmak üere, 3.66 şeklnde elde edleblr. K w dan anlaşılacağı üere, eğer eleceke ssemn serbes anıı le reerans arasında önörü haası oksa w b drmda ssemn serbes anııla senlen drm sağlandığından dolaı sseme konrol snal lanmaacakır. Aks akdrde an ssemde önörülen br haa varsa b drmda elecekek b haaa bağlı olarak konrol snalnde K vekörüne bağlı olarak br arım olacakır. Brada dkka edlmes ereken noka; sseme lanan konrol harekenn eçmşek ssem haalarından değl, elecekek önörülen ssem haalarından eklenmesdr. B drm se model önörülü konrol alormalarını dğer alormalardan aıran en öneml öellklerden brdr.

31 Şekl 3.4 PC konrol kralı enelleşrlmş Önörülü Konrolün Kapalı Çevrm Eşdeğer Kısılaması enelleşrlmş Önörülü Konrolün kapalı çevrm eşdeğer şekldek b elde edleblrcamacho ve Bordons, 4. Şekl 3.5 Klask kp aama apısı

32 Konrol kralı enden aılırsa 3.67 de belrlen şeklde aılablr. B denklemde R, ve S polnomlardır. B konrol kralı br er besleme bleşen S/ ve br ler ol bleşennden /R olşmşr. S w 3.67 R R B drmda, konrol kralı düenlenerek 3.68 dek şeklde ekrar aılablmekedr. K w k[ w ] 3.68 enel drmda serbes anıı elde emek çn kllanılan C - polnom sıırdan arklı seçlr. Ancak enellkle b polnom br ssem anıma önem le elde edlme. Bocların amanla değşen karakersklern modellemek kola olmadığından dolaı b drm çn b polnoma sab ölec a da ön lre olarak nelendrlen polnom aanacakır. enelleşrlmş Önörülü Konrol çn CARIMA modeln ekrar aılırsa 3.69 elde edlr. e A B 3.69 polnomn çeren 3.7 dek Dophanne denklem le 3.7 dek Dophanne denklem çöülüp serbes anı olan I, F ve polnomları cnsnden elde edlr. E A F 3.7 E B H I 3.7 Eşlğ enden amak erekrse 3.7 ades aılablr. K w k [ w ] I F k w k 3.7 R ve S polnomları se eşlkek konrol kralı ssem model adesnde erne konlrsa reeransın ve bocnn onkson olarak çıkış ades elde edlr. B çıkış adesnden karakersk polnom elde edlerek blnen önemlerle kararlılık ncelemes apılablr.

33 3 Brada öneml br noka se karakersk polnomn kökler le konrol paramereler olan,, ve λ arasında doğrdan lşk krmak ordr Camacho ve Bordons, 4. B nokada polnomnn seçm önemldr. B polnomn kapalı çevrm ssemn daanıklılığına eks üerne çeşl çalışmalar apılmışır Clarke, Model Alormk Konrol Önörülü Konrol alormaları çnde en bas ormülason olan önemdr. Brkaç küçük ark dışında b çalışmada da anlaılmış olan Dnamk Mars Konrol alormasına oldkça benemekedr. Eğer ssem model aılırken br haa apılırsa ranser onkson modeller haalı sonçlar vereblmekedr. Dğer anda se ssemn darbe rş cevaplarının anımlanması kola oldğndan dolaı ssemn darbe cevapları kllanılarak elde edlen konrol kralı oldkça br seçm olarak öükmekedr Rchale vd., Ssem Model ve Önörü anındak ssemn çıkışı, 3.73 adesnden de örüleceğ üere ssemn darbe anıı le olşan kasaılarla akından lldr. H h 3.73 B modelden de anlaşılacağı b herhan br andak ahmn edlen çıkış değer, eçmş rş değerler le ssemn darbe anıı olan h ağırlıklarının lneer br kombnason olarak hesaplanmakadır. Model kllanılarak k adım öes çn çıkış önörüsü 3.74 dek ade olarak aılablr. k n k h k ˆ ˆ de kllanılan oplam ormülü 3.75 de öserldğ üere ke arılablr. k o k r k h k k h k 3.75

34 4 B denklemlerde r serbes anıı, o se orlanmış anıı ösermekedr. B ormüllerde elecekek bocların ş ank anındak değerlernde sab kalacağı kabl edlmşr. B drmda n ˆ k nˆ ades aılablr. Boc, ölçülen çıkış değerle nomnal model kllanılarak önörülen çıkış değer arasındak arkır. nˆ k nˆ h 3.76 Önörü ades se 3.77 de ade edlen şekldedr. ˆ k nˆ 3.77 r o 3.78 ve 3.79 da belrlen marslerde M önörü aralığı, hedelenen konrol snallern çeren vekör, eçmş konrol snaller çeren vekör, önörülen çıkış değerler, n boc değerler, reerans vekörü olan w senen değere dü br aklaşım örünes olarak kabl edlrse ssemn darbe anıı kasaılarından olşan marsler de 3.8 de öserlen şeklde anımlanablr Camacho ve Bordons, 4. ˆ ˆ M ˆ M ˆn w ˆn w n w ˆn M w M H h h h h h h h h h h h h h 3 H M M M 3.8 B drmda önörü çıkışı 3.8 ades olarak aılablr. H H n 3.8

35 Konrol Kralının Elde Edlmes Konrolör hesaplanmasındak emel amaç; reerans örünes le önörülen çıkış arasındak arkın karesel oplamının mnmm olarak lmasıdır. Model Alormk Konrol alormasında kllanılan reerans örünes ssemn o andak değernden senen değere doğr dü br aklaşım olarak kabl edlmşr. B örüne brnc dereceden br ssem olarak 3.8 dek b ade edleblr. w k α w k α r k k wh w 3.8 Reerans örünesnn şekl α değernn seçlmesne bağlıdır. Reerans örünes, senen nokaa aklaşma hıını belrlemekedr. B drm, lamalarda şöle br avana sağlamakadır. Reerans örünes an α değer değşrlerek alormanın cevabının nasıl olacağı aarlanablr. Zaman sabn arırmak daha avaş ancak daha daanıklı br ssem cevabı verecekr. B drmdan da örüldüğü üere b paramere ssemn kapalı çevrm daanıklılığını brebr ekleen br akördür. Model Alormk Konrol önemnde kllanılan α, dğer model önörülü konrol alormalarında kllanılan ağırlık kasaıları vea önörü k nlkları b paramerelerden daha sesel ve sseme doğrdan eken br parameredr. B alormada male onkson, hem haaı hem de konrol snaln mnmm değere ermek çn elde edlmşr. elecekek ssem haaları 3.83 dek şeklde ade edleblr. e w w H n H w H 3.83 vekörü; eçmşek rşler, şmdk amana a çıkış ve reerans değerler b blnen değerler çermekedr. B drmda male onkson 3.84 de ade edlen şeklde aılablr. J e e λ 3.84 Eğer ssem rşlernde sınırlamalar oksa b drmda çöüm 3.85 şeklnde aılablr. H H λ I H w 3.85 B alormada kaan k önem kllanıldığından dolaı vekörünün sadece lk elemanı sseme lanır. Hesaplamaları br sonrak örnekleme amanında ekrarlaarak sseme lar.

36 6 H H λ I H w konrol kralının hesaplanması, M M marsnn ersnn alınması şlem çermesne rağmen dğer alormalarla karşılaşırıldığında oldkça kola br önem olarak örülmekedr. B alormada dkka edlmes ereken br noka; eğer elecekek ssem rşlernn saısı bonda oldğndan dolaı, b mars hesaplamaları aalacakır. P < M olacak şeklde seçlrse, H mars M P P P bonda olacakır. B drm erekl Alormanın lama kolalığından ve senldğnde sınırlamaların alormanın çne ekleneblmesnden dolaı Model Alormk Konrol önem, ünümüde endüsrde en çok kllanılan önemlerden br halne elmşr. 3.7 Çok Değşkenl Modele Daalı Önörülü Konrol B bölümde DMC ve PC alormalarının çok değşkenl ssemlere lanması anlaılmışır Çok Değşkenl Dnamk Mars Konrol B alorma çok değşkenl ssemler çn enşlelrken ana eşlkler anı kalacakır. Sadece marslern ve vekörlern boları büüecek ve n şeklde bölümlendrlecekr Camacho ve Bordons, 4. Çıkışlara lşkn önörü değerler 3.86 da öserldğ şeklde ade edleblr. ˆ [,, p,, n,, n p ] 3.86 elecekek konrol şareler ds, 3.87 dek şeklde anımlanablr. ] [,, m,, n,, n mn 3.87 Serbes anı se 3.88 de anımlanmışır. ] [,, p,, n,, n p 3.88 mars se 3.89 da belrldğ şeklde olacakır. n n n n nn 3.89

37 7 B anımlamalar kllanılarak önörü denklemler anen kllanılablr Çok Değşkenl enelleşrlmş Önörülü Konrol m-rşl, n-çıkışlı çok değşkenl sseme a CARIMA model 3.9 da öserldğ şeklde aılmakadır. A B C e d de A Bordons, 4., B ve C polnomları açık şeklde ade edlmşr Camacho ve A I A A... A na nxn na B B B B... B nb nb C I C C... C nc nxn nc 3.9 Anı şeklde perormans ölçüü, çok değşkenl ssemler çn 3.9 de öserldğ b aılablr Camacho ve Bordons, 4. J,, 3 ˆ w R Q 3.9 B denklemde R ve Q kesn po ağırlık marslerdr. ˆ, anına kadar elmde olan ssem blsn kllanarak adım öedek opmm ssem çıkışı önörüsüdür. ve sırasıla mnmm ve maksmm önörü kdr. w se çıkış vekörü çn eleceke mes senen reerans değerdr. Eğer bea ürülü drm ele alınırsa, lk bölümde ek rşl ek çıkışlı ssemler çn aılan Dophanne eşlğ b bölümde ürülü drmnda C I n n olarak alınır de ade edldğ şeklde aılır. Bea ~ I n n E A F 3.93 B denklemden ararlanılarak 3.94 de aılan önörü ades elde edleblr. ŷ F E B ŷ 3.94

38 dek adelerden ararlanarak ade önörüden olşan br küme aalım. ˆ ˆ ˆ 3.95 ˆ ˆ ˆ ˆ 3.96 B ade se şeklnde de aılablr. Konrol şarenn 3 adım sonra sab ldğ drmda se perormans ölçüünü ekleen önörü değerler 3.97 de öserlen ade le aılır B adede 3.98 de öserlen eşlkler kllanılmışır. ] [, ] [ ], [ < çn olmak üere 3.99 da öserlen 3 mars, nn br al marsdr Perormans ölçüü, 3. dek ade olarak enden aılablr Q w R w J 3. B adedek,, R R da R ve,, Q Q da Q olarak ade edlr. Kısılamaların olmadığı drmda konrol kralı 3. de ade edldğ şeklde aılablr w R Q R 3.

39 9 Kaan k lkes ereğ sadece hesaplamak eerl olacakır. B nedenle 3. de ade edlen marsn sadece lk m saırık olarak adlandırılsın hesaplanmalıdır. Uarlamalı konrolün apılmadığı drmlarda önceden o-lne olarak hesaplamalar apılablr. B drmda konrol kralı w K olarak ade edlr. R Q R Ölçüleblen boclar da çok değşkenl ssemlerde ele alınablmekedr. Çok değşkenl br ssemn 3.3 de öserlen CARIMA modeln ele alalım. e C v D B A 3.3 B modelde v, n bonda anındak ölçüleblen bocları çeren br vekör ve D, n n bonda br polnom mars olp 3.4 de ade edldğ şeklde anımlanablr. n d D nd D D D D 3.4 v H v H v H ˆ ˆ ˆ 3.5 v v v v H H H H H H H H ˆ ˆ ˆ ˆ 3.6

40 3 B drmda önörüler 3.7 de ade edldğ şeklde aılablr. Hv Hv ö önüne alındığında ölçüleblen haalar hmal edlerek elde edlen alormala anı şekle sahp oldğ örülmekedr. elecek konrol snal anı olla blnablr ancak b drmda serbes anı, harc bocları da çeren lk değerlere ve eleceke blnen boclara ssemn cevabı olarak ele alınması erekmekedr.

41 3 4. MODELE DAYALI ÖÖRÜLÜ KOROL ALORİMALARII SİMULASYOLARI B bölümde daha öncek bölümlerde anlaılan alormalardan DMC ve PC önemlernn ek değşkenl ve çok değşkenl prosesler üernde smülasonları apılmışır. Smlasonlar Malab Smlnk oramında apılmışır. 4. ek rşl-ek Çıkışlı Ssem Ulamaları 4.. Dnamk Mars Konrol Ulamaları B bölümde DMC alormasının s ısııcı konrolü ve Van de Vsse reakör sıcaklık konrolü örneklerne laması apılmışır S Isııcı Model Şekl 4. S ısııcı B örneke br s ısııcı model ele alınmışır. B s ısııcı modelnn Dnamk Mars Konrol kllanılarak konrol edlmes senmekedr. Örneğmde çıkış sıcaklığı ısııcıdan elen enerle doğr oranılı olarak değşmekedr. B drmda sıcaklık, ısııcıa den a akışını aarlaan val le konrol edlmekedr. Ssemn basamak cevabını elde emek çn ısııcıa den a akış valne br basamak onkson lanır ve şekl 4. dek basamak cevabı elde edlr.

42 3 Arık amanda b ssemn ranser onkson 4. de ade edlmekedr B ssemn basamak cevabı Şekl 4. de öserlmekedr Zaman Şekl 4. Basamak cevabı Basamak cevabından da örüleceğ üere ssem 3 örnekleme amanı sonnda kalıcı hal drmna eçmekedr. B drmda ssemn model 4. de ade edldğ şekldedr. 3 4.

43 33 4. dek kasaıları Çele 4. de öserlen basamak cevabındak değerlerden elde edlmekedr. Çele 4. Basamak cevabı kasaıları a b or k 4.3 k Anı amanda kasaıları 4.3 kllanılarak da elde edlmekedr. 4.3 de a ve b sırasıla arık aman ranser onksonnda padanın ve paın kasaıları olarak ade edlmekedr. B örneke ssem k örnekleme amanı bonca ölü amana sahp oldğ çn basamak cevabının lk k kasaısı sıırdır. Önörü k ve konrol k 5 seçlrse b drmda örnek ssem çn dnamk mars basamak cevabı kasaılarından 4.4 de örüldüğü b elde edlmekedr Dnamk mars elde edldken sonra λ alınması drmnda 4.5 dek mars hesaplanır. λ I 4.5

44 34 B drmda konrol kralı; elde edlen marsn lk saırı le serbes anı ve reerans arasındak arkı çeren vekörün çarpımıla 4.6 dak b elde edlr. K w 4.6 B örnek çn konrol kralı 4.7 dek K mars elde edlr. K [ ] 4.7 B denklemdek ssemn serbes anıı 4.8 dek ormül kllanılarak elde edlmekedr. 3 k 4.8 m! k Zaman Zaman Şekl 4.3 λ drmnda ssem çıkışı ve konrol snal

45 Zaman Zaman Şekl 4.4 λ. drmnda ssem çıkışı ve konrol snal Şekl 4.5 PI konrollü s ısııcı model çıkışı

46 Şekl 4.6 PI Konrollü ssem model konrol snal 4... Van de Vsse Reakörü B örneke, Van de Vsse reakör problem dnamk mars konrol alorması kllanılarak çöülmüşür. Van de Vsse reakörü drm aı ormnda 4.9 da verlmşr A B C [ ] D [ ] 4.9 Van de Vsse reakör problemnde, ssem çıkışı knc bleşen konsanrason, konrol edlen rş se serelme oranıdır. B drmda ssemn ranser onkson 4. da ade edlmşr..7s s p s 4. s 4.649s s.867s

47 37 Ssemn basamak cevabından da örüleceğ üere, ssemn üm dnamk davranışını ö önünde blndrmak çn model nlğnn en a 35 olarak seçlmes erekmekedr Zaman Şekl 4.7 Basamak cevabı Dnamk mars konrol alorması b örneğe landığında; örnekleme amanı s. dakka, model nlğ 5, konrol k M olarak seçlmşr.

48 aman aman Şekl 4.8 Kapalı çevrm cevabı, DMC konrollü Van de Vsse reakörü P aman aman Şekl 4.9 Kapalı çevrm cevabı, DMC konrollü Van de Vsse reakörü P

49 aman aman Şekl 4. Kapalı çevrm cevabı, DMC konrollü Van de Vsse reakörü P5 Van de Vsse reakör örneğne Zehler-chols önemle elde edlen PID konrolör landığında se aşağıdak sonçlar elde edlmekedr.

50 Zaman Şekl 4.a Kapalı çevrm cevabı, PID konrollü Van de Vsse reakörü Zaman Şekl 4.b Kapalı çevrm cevabı, PID konrollü Van de Vsse reakörü

51 4 4.. enelleşrlmş Önörülü Konrol Ulamaları Brnc dereceden br ssem arıklaşırıldığında 4. ades aılablr. e a b b 4. B örnek çn eckme amanı ve ürülü polnom olan C olarak alınacakır. B örnek çn saısal değerler 4. de verlmşr. a.8 b.4 b B örneğ çöeblmek çn öncelkle önörü polnomları olan E, F < < 3 aralığı çn hesaplanacakır. ~ A A ~ B örnek çn önörü aralığı çok n olmadığından dolaı önörü polnomları A a bölerek kola hesaplamalar sonc elde edleblr. Önörü aralığının n oldğ drmlarda se b çalışmada blnmaka olan alorma koşrlarak senlen değerler kolalıkla elde edleblmekedr. E F Alorma era olarak br ke daha koşrldğnda se 4.5 ve 4.6 dak adeler elde edlr. E. 8 F E F B değerler kllanılarak 4.7 dek B ades elde edlr. B

52 4 B drmda se değerler 4.8 de elde edlmşr B drmda önörülen çıkışlar 4.9 da ade edldğ b aılablmekedr. ˆ.4 ˆ.3 ˆ Önörü çıkışları elde edldken sonra λ. 8 alınarak konrol kralının hesaplaması apılır λ I A öncek örneke oldğ üere elde edlen marsn sadece lk saırı kllanılarak 4. dek konrol kralı aılır w.86w.47w de w reerans örünes olp sab br değer olarak alınablr. B drmda konrol snal; senen reerans değer le eçmş rş ve çıkış değerlernn br onkson olarak aılablr w.86w.47w 3 4. enelleşrlmş Önörülü Konrol snal Dophanne denklem kllanılmadan da hesaplanablmekedr. Konrol kralını hesaplaablmek çn marsnn ve serbes anı olan nn blnmes erekmekedr. B drmda konrol kralı 4.3 de öserldğ b hesaplanablr. λ I w 4.3 mars ssemn basamak cevabı kasaılarından olşmakadır. B drmda b marsn lk sünnn elemanları aşağıdak denklemn lk ade kasaısı olmakadır.

53 43 a b 4.4 b : ranser onksonnn paı a : ranser onksonnn padası B drmda 4.5 değerler elde edlmekedr. 3 A.8 B.4.6 b a.4 a b a b.3 a 3 b b dek değerler kllanılarak 4.6 dak mars elde edlmekr B sonçan da örüldüğü üere elde edlen mars, br öncek meola elde edlen marsle anıdır. Serbes anı Dophanne denklem kllanılmadan da hesaplanablmekedr. Serbes anı, elecekek konrol rşlern br öncek konrol rşlerne eş oldğn ve bocnn sab oldğn kabl eden ssem anııdır. B drmda 4.7 dek adeler oplanıp dışarı çeklrse 4.8 dek değerler elde edlr

54 44 Serbes anı denklemnde anının hemen öncesndek konrol snal değşm alındığından dolaı 4.9 aılablr B denklemden de örülmekedr k elde edlen vekörü br öncek meola elde edlen vekörü le anıdır. B drmda elde edlen konrol kralı da anı olacakır Zaman Şekl 4.a Ssem cevabı

55 Zaman Şekl 4.b Konrol snal 4. Çok rşl-çok Çıkışlı Ssem Ulamaları 4.. enelleşrlmş Önörülü Konrol Ulamaları enelleşrlmş Önörülü Konrol lamasının çok rşl çok çıkışlı ssemlere lanmasına örnek olması amacıla karışırıcı ank model ncelenmşr. B lamada Ek de anlaılan ranser Mars öserm meod çöümü kolalaşırmak çn kllanılmışır.

56 46 Şekl 4.3 Karışırmalı ank reakörü s U s U s s s s s Y s Y 4.3 B örneke s U ve s U sırasıla besleme akış hıı ve dış kılıak soğcnn akış hıı olarak ade edlmşr. Konrol edlen çıkışlar s Y ve s Y sırasıla çıkış konsanrason ve reakör sıcaklığı olarak ade edlmşr. Arıklaşırılmış ranser onkson.3 dakkalık örnekleme amanı çn 4.3 dek şeklde elde edlmşr

57 47 A daonal mars olp daonal üerndek elemanları ranser onksonnn denk elen saırındak padalardak değerlern OKEKOrak Kalarının En Küçüğü olarak seçlr. B drmda 4.3 kllanılarak B ades elde edlr. A B 4.3 A B Önörü aralığı 3, konrol aralığı ve konrol ağırlığı λ. 5 olarak seçlrse, örüldüğü üere 3 mars elde edlr

58 48 5. SOUÇLAR ve ARIŞMA Dnamk Mars Konrol alormasının Van de Vsse reakör örneğnde lanmasında önörü amanını arırmak ssem çıkışı ve konrol snalnde çok daha sonçlar alınmasını sağlamışır ancak b drm marslern bolarını büüüğünden dolaı daha ala şlem apılmasını ve şlemlern daha n sürmesne sebep olmşr. Dnamk Mars Konrol alormasının p5 çn Van de Vsse reakör problemne lanmasının ardından anı probleme Zeler-chols önem kllanılarak br PID konrolör asarlanmışır. Elde edlen konrol snal ve ssem çıkışı raklernden de anlaşılacağı üere Dnamk Mars Konrol alorması PID konrolöre öre hem orma amanı hem de aşım oranı b paramereler açısından daha sonç vermşr. Arıca konrol snal raklernde dnamk mars konrol snal değernn üerne çıkmaken PID konrol snalnn 5 değerne kadar çıkığı örülmüşür. Bölece dnamk mars konrol alorması kllanılarak ereken konrol snalnn de aaldığı ölemlenmşr. enelleşrlmş Önörülü Konrol alormasının ek rşl ek çıkışlı ssemlere ve çok rşl çok çıkışlı ssemlere lanmasında, kllanılan ve elde edlen mars bolarının arığı ölemlenmşr. B drmn sebeb se ssem rş ve çıkışlarının saılarının arması sonc, elde edlen konrol marslernn blnmasında kllanılan rş ve çıkış vekörünün bonn armasıdır.

59 49 KAYAKLAR Beqee B. W., 3, Process Conrol: Modelln, Desn and Smlaon, Prence Hall Camacho E. F. and Bordons C., 4, Model Predcve Conrol Second Edon, Sprner- Verla London Berln Hedelber Clarke D. W., 988, Applcaon o eneraled Predcve Conrol o Indsral Processes, IEEE Conrol Ssems Maane, :49-55 Clarke D. W., 99, Desnn Robsness no Predcve Conrol, Deparmen o Enneern Scence Parks Road, Oxord OXI 3PJ, UK Clarke D. W., Mohad C. and s P. S.,987a, eneraled Predcve Conrol. Par I. he Basc Alorhm, Aomaca, 3:37-48 Clarke D. W., Mohad C. and s P. S.,987b, eneraled Predcve Conrol. Par II. Exensons and Inerpreaons, Aomaca, 3:37-48 Clarke D. W., Mohad C., 989, Properes o eneraled Predcve Conrol, Aomaca, 56: Clarke D. W. and Scaoln R., 99, Consraned Recedn-horon Predcve Conrol, Proceedns IEE, 384: Cler C. R. and Ramaker B. C., 98, Dnamc Marx Conrol- A Comper Conrol Alorhm, In Aomac Conrol Conerence, San Francsco Fros J. B. and Masko., 99, IDCOM-M Applcaon o he Shell Fndamenal Conrol Problem, In AIChE Annal Meen arca C. E., Pre D. M. and Morar M., 989, Model Predcve Conrol: heor and Pracce-a Srve Aomaca, 53: Kovaraks B., Rosser J. A. and Chan A. O.., 99, Sable eneraled Predcve Conrol: An Alorhm wh araneed Sabl, Proceedns IEE, Par D, 394: Maceowsk J. M.,, Predcve Conrol wh Consrans, Pearson Edcaon Lmed Morar M., 994, Advances n Model-Based Predcve Conrol, chaper Model Predcve Conrol: Mlvarable Conrol echnqe o Choce, In he 99s Oxord Unvers Pres Morar M. and Lee J. H., 999, Model Predcve Conrol: Pas, Presen, Fre, Comp. Chem. En., 3, Mske K.R. and Rawlns J., 993, Model Predcve Conrol wh Lnear Models, AIChE Jornal, 39:6-87 Qn S. J. and Badwell. A., 997, An Overvew o Indsral Model Predcve Conrol echnolo n Chemcal Process Conrol: Assessmen and ew Drecons or Research, In AIChE Smposm Seres 36 Peerka V., 984, Predcor-based Sel-nn Conrol, Aomaca, :39-5 Rchale J., Ral A.,esd J. L. and Papon J., 976, Alorhmc Conrol o Indsral Processes, In 4 h IFAC Smposm on Idencaon and Ssem Parameer Esmaon. bls USSR

60 5 Rchale J.,Ral A.,esd J. L. and Papon J., 978, Model Predcve Hersc Conrol: Applcaon o Indsral Processes, Aomaca, 4:43-48 Söeerboek R., 99, Predcve Conrol: A Uned Approach, Prence Hall

61 5 EKLER Ek Ek ranser Mars öserm Karesel Form

62 5 Ek ranser Mars öserm ranser mars, çok değşkenl ssemlern öserlmesnde oldkça popüler olan br meor. ranser marslernn; rekans anal apılarak vea Reakson EğrsReacon Crve önemnde oldğ b sseme basamak vea darbe snal rşler lanarak rahalıkla elde edlmes b önemn çok kllanılmasına sebep olmşr. Sanadek pek çok endüsrel ssemde ssem ranser marsnn herhan br sün, o süna karşılık elen ssem rşne basamak snal laarak ve her çıkış çn sak kaanç, aman sab, eckme amanı b değerler ölçülerek elde edleblr. Eğer üm b şlemler büün rşler çn lanırsa b drmda ranser marsnn amamı elde edleblmekedr Camacho ve Bordons, 4. CARIMA çok değşkenl modelnde verlen şeklded n m bolarındak ranser mars ş A B mars karıdak denklemden de örüldüğü üere A ve B polnom marslernden olşmakadır. B marsler elde emenn en kola ol; A marsn daonal mars olarak seçp, daonal üerndek elemanları ranser marsnn denk elen saırındak padalardak değerlern OKEK Orak Kalarının En Küçüğü olarak seçmekr. B drmda B karıdak denklemden dolaı B A olarak elde edlecekr. B önemle elde edlen A ve B marslernn enellkle le coprme olması erekmemekr.

63 53 Ek Karesel Form x Qx ve R b denklemler karesel orm olarak adlandırılırlar. enellkle x ve Q R şeklnde aılırlar. B ür denklemlere ş şeklde br örnek verleblr. x 4 x ve Q x se 4 3 x Qx 4 4 x 3 x [ x x ] olarak elde edlr. Eğer her x değer çn x Qx > se b karesel orm kesn por. Br karesel ormn kesn po oldğ ancak ve ancak Q marsnn ö değerlernn heps dan büükse öserleblr Maceowsk,. Bn maemaksel ade olarak amak erekrse; x Qx > Q > x Qx Q adlandırılır. olarak ade edleblr. olarak ade aılırsa b drmda karesel ade po arı-anımlı olarak Ykarıdak örneke; Q marsnn her k ödeğer de po değerdedr. B drmda karesel ade kesn po anımlıdır. B drmda x ve x değşkenlernn üm değerler çn karesel adenn değernn po oldğ örülmekedrmaceowsk,. Eğer Q I se x Qx x x x, b drmda b ade karesel ökld norm olarak adlandırılır. Eğer Q I Q se b drmda karesel ade, / x Qx Q x oldğndan dolaı, ağırlaşırılmış norm n kares olarak düşünüleblr. Karesel adenn radanının blnması se ş şeklde ade edleblr. V x x Qx [ x, x,, x ] n ve Q mars, n n br mars olarak ade edlr. B drmda radan ş şeklde aılablrmaceowsk, :

YÜKSEK LİSANS TEZİ Savaş OK. Anabilim Dalı : Makina Mühendisliği. Programı : Sistem Dinamiği ve Kontrol

YÜKSEK LİSANS TEZİ Savaş OK. Anabilim Dalı : Makina Mühendisliği. Programı : Sistem Dinamiği ve Kontrol İSTABUL TEKİK ÜİVERSİTESİ FE BİLİMLERİ ESTİTÜSÜ DİAMİK MATRİS KOTROL VE GEELLEŞTİRİLMİŞ ÖGÖRÜLÜ KOTROL ALGORİTMALARII KARŞILAŞTIRILMASI YÜKSEK LİSAS TEZİ Savaş OK Anablm Dalı : Makna Mühendslğ Programı

Detaylı

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PAEL YÖTEMLERİ 9.. Grş 9.2. Kompleks dülemde poansyel akım problemnn negral formülasyonu 9.3. Doğrusal paneller boyunca sab ekllk dağılımı hal 9.4. Kaynak dağılımını esas alan panel

Detaylı

Akköse, Ateş, Adanur. Matris Yöntemleri ile dış etkilerden meydana gelen uç kuvvetlerinin ve uç yerdeğiştirmelerinin belirlenmesinde;

Akköse, Ateş, Adanur. Matris Yöntemleri ile dış etkilerden meydana gelen uç kuvvetlerinin ve uç yerdeğiştirmelerinin belirlenmesinde; MATRİS ÖNTEMER 1. GİRİŞ Matrs öntemler; gerçek sürekl apının erne, matrs bçmnde ade edleblen blnen atalet (elemslk) ve elastklk öellklerne sahp sonl büüklüktek apısal elemanlardan olşan matematksel br

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

DENEY 5: FREKANS MODÜLASYONU

DENEY 5: FREKANS MODÜLASYONU DENEY 5: FREKANS MODÜLASYONU AMAÇ: Malab da rekans modülasyonunun uygulanması ve nelenmes. ÖN HAZIRLIK 1. TEMEL TANIMLAR Açı modülasyonu, az ve rekans modülasyonunu kasamakadır. Taşıyıının rekansı veya

Detaylı

Hataları Değişen Varyanslı ve Otokorelasyonlu Lineer Olmayan Regresyonda Parametre Tahmini

Hataları Değişen Varyanslı ve Otokorelasyonlu Lineer Olmayan Regresyonda Parametre Tahmini S.Ü. Fen-Edeba Faküles Fen Dergs Saı 0 (00) 55-68, KONYA Haaları Değşen Varanslı ve Ookorelasonlu Lneer Olmaan Regresonda Paramere Tahmn İsmal KINACI, Aşır GENÇ Öze: Blndğ gb, gerek lneer gerekse lneer

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler 6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Makine Öğrenmesi 10. hafta Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en

Detaylı

ELASTİSİTE TEORİSİ (Stress-Strain) Gerilme-Deformasyon İlişkisi

ELASTİSİTE TEORİSİ (Stress-Strain) Gerilme-Deformasyon İlişkisi ELASTİSİTE TEORİSİ Sress-Srain Gerilme-Deformason İlişkisi Doç.Dr. Eşref YALÇINKAYA 3. Ders Sress - Gerilme Gerilme; birim alana düşen keir: Gerilme = ke / alan brada F / A ke = küle ime Gerilme birimi

Detaylı

Lineer Olmayan Yapı Sistemlerinin Analizi İçin Yay-Boyu Metodu

Lineer Olmayan Yapı Sistemlerinin Analizi İçin Yay-Boyu Metodu Fıra Ünv. Fen ve Müh. Bl. Dergs Scence and Eng. J of Fıra Unv. 9 (4), 55-530, 007 9 (4), 55-530, 007 Lneer Olmayan Yaı Ssemlernn Analz İçn Yay-Boyu Meodu Cengz OLA ve Yusuf CALAYIR Fıra Ünverses eknk Blmler

Detaylı

AKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ

AKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ AKIŞKAN ÇAMUR TABAKASIYLA YÜZEY DALGALARININ ETKİLEŞİMİNİN SAYISAL MODELLENMESİ Doç.Dr.Lale BALAS, A. Mehme ŞİRİN Gaz Ünverses, Mühendslk Mmarlık Faküles,İnşaa Mühendslğ Bölümü, Malepe, Ankara Tel:37400/7,

Detaylı

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda

Detaylı

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi) şeklinde tanımlanan Poisson denklemidir. 3-B modellemede ise (1.

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi) şeklinde tanımlanan Poisson denklemidir. 3-B modellemede ise (1. JFM36 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Ödrenç Yöntem) ( x, ). ( x, ) I( x, ) (7.) şeklnde tanımlanan Posson denklemdr. 3-B modellemede se (.) denklem ( x,, ). ( x,, ) I( x,, ) (7.3) şeklnde aılır. Denklem

Detaylı

III - ELEKTROMAGNETİK GENELLEŞTİRME

III - ELEKTROMAGNETİK GENELLEŞTİRME 3 - EEKTROMAGNETİK GENEEŞTİRME.A ) AGRANGE ORMAİZMİ Dnamğn agrange medu le yenden frmüle edlmes, genelleşrlmş krdna ssemlernn kullanılmasına mkan anır. Yen krdnaların ye larak ble dk lmaları gerekmez.

Detaylı

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir?

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir? MEH535 Örünü Tanıma 7. Kümeleme (Cluserng) Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elekronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü web: hp://akademkpersonel.kocael.edu.r/kemalg/ E-posa: kemalg@kocael.edu.r Verde eke blgs yok Denemsz

Detaylı

2009 Kasım. www.guven-kutay.ch KALDIRMA SİSTEMİ VİNÇ MOTORLARI. 40-2-4a. M. Güven KUTAY. 40-2-4a-vinc-motorlari.doc

2009 Kasım. www.guven-kutay.ch KALDIRMA SİSTEMİ VİNÇ MOTORLARI. 40-2-4a. M. Güven KUTAY. 40-2-4a-vinc-motorlari.doc 2009 Kasım KALDIRMA SİSTEMİ VİNÇ MOTORLARI 40-2-4a M. Güven KUTAY 40-2-4a-vinc-motorlari.doc İ Ç İ N D E K İ L E R 1 Kaldırma Sistemi... 1.3 1.4 Vinç motorları... 1.3 1.4.1 Doğr akım elektrik motor...

Detaylı

PARABOLİK KISMİ DİFERANSİYEL DENKLEMLER İÇİN İKİ ZAMAN ADIMLI YAKLAŞIMLAR ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA. Gamze YÜKSEL 1, Mustafa GÜLSU 1, *

PARABOLİK KISMİ DİFERANSİYEL DENKLEMLER İÇİN İKİ ZAMAN ADIMLI YAKLAŞIMLAR ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA. Gamze YÜKSEL 1, Mustafa GÜLSU 1, * Ercyes Ünverses Fen Blmler Ensüsü Dergs 5 - - 45 9 p://fbe.ercyes.ed.r/ ISS -54 PARABOLİK KISMİ DİFERASİYEL DEKLEMLER İÇİ İKİ ZAMA ADIMLI YAKLAŞIMLAR ÜZERİE BİR ÇALIŞMA Gamze YÜKSEL Msafa GÜLS * Mğla Ünverses

Detaylı

KISITLI OPTİMİZASYON YAKLAŞTIRMA PROBLEMLERİ

KISITLI OPTİMİZASYON YAKLAŞTIRMA PROBLEMLERİ KISILI OPİMİZASYON YAKLAŞIMA POLEMLEİ amamıyla doğrsal lşk gösteren kısıtlı optmzasyon problemler çn en güçlü araç doğrsal programlama teknğdr. Çoğ drmda doğrsal olmayan lşkler blndran çeştl optmzasyon

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Açık Poligon Dizisinde Koordinat Hesabı

Açık Poligon Dizisinde Koordinat Hesabı Açık Polon Dzsnde Koordnat Hesabı Problem ve numaralı noktalar arasında açılacak tüneln doğrultusunu belrlemek amacıyla,,3,4, noktalarını çeren açık polon dzs tess edlmş ve şu ölçme değerler elde edlmştr.

Detaylı

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain *

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain * BİR ESAS İDEAL BÖLGESİ ÜZERİNDEKİ SONLU DOĞURULMUŞ BİR MODÜLÜN DİREK PARÇALANIŞI * Drec Decompoon of A Fnely-Generaed Module Over a Prncpal Ideal Doman * Zeynep YAPTI Fen Blmler Enüü Maemak Anablm Dalı

Detaylı

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v 1. Temel Form: Brnc temel form geometrk olarak yüzeyn çnde blndğ zayına gtmeden yüzey üzernde ölçme yamamızı sağlar. (Eğrlern znlğ, teğet ektörlern açıları, bölgelern alanları gb) S üzerndek ç çarım, br

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

BÖLÜM 3 LAMİNER AKIMIN DİFERANSİYEL DENKLEMLERİ

BÖLÜM 3 LAMİNER AKIMIN DİFERANSİYEL DENKLEMLERİ BÖLÜM 3 LAMİNER AKIMIN DİFERANSİYEL DENKLEMLERİ 3.1- Giriş 3.. Külenin kornm: Süreklilik denklemi 3.3. Momenmn kornm: Momenm denklemi 3.3.1 Laminer kama gerilmesinin modellenmesi 3.3. Momenm denkleminin

Detaylı

1 (c) herhangi iki kompleks sayı olmak üzere

1 (c) herhangi iki kompleks sayı olmak üzere KOMPLEKS FONKSİYONLAR TEORİSİ UYGULAMA SORULARI- Problem. Aşağıdaki (a) ve (b) de olmak üere (a) olduklarını gösterini. (b) (c) Imi Re Çöüm (a) i olsun. i i (b) i olsun. i i i i i i i i i i Im i Re i (c)

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

BİR BOYUTLU HAREKET FİZİK I. Bir Boyutlu Hareket? 12.10.2011. Hız ve Sürat. 1 boyut (doğru) 2 boyut (düzlem) 3 boyut (hacim) 0 boyut (nokta)

BİR BOYUTLU HAREKET FİZİK I. Bir Boyutlu Hareket? 12.10.2011. Hız ve Sürat. 1 boyut (doğru) 2 boyut (düzlem) 3 boyut (hacim) 0 boyut (nokta) .0.0 r oulu Hareke? İR OYUTLU HREKET FİZİK I bou (doğru bou (düzlem 3 bou (hacm 0 bou (noka u bölümde adece br doğru bounca harekee bakacağız (br boulu. Hareke ler olablr (pozf erdeğşrme ea ger olablr

Detaylı

5.2. Tekne Form Eğrilerinin Temsilinde Kullanılan Spline Teknikleri

5.2. Tekne Form Eğrilerinin Temsilinde Kullanılan Spline Teknikleri 5.. eke Form Eğrler emslde Kullaıla ple ekkler Geelde polomları dereces verle ofse okası saısıa bağlı olduğu ç çok saıda oka le aımlı ola eke form eğrler dereces de üksek olmakadır. Yüksek derecede polomlarda

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları ÇEV 34 Yağmursuyu ve Kanalzasyon üfus Projesyonları Yrd. oç. r. Özgür ZEYA hp://cevre.beun.edu.r/zeydan/ üfus Projesyonları Tasarımı yapılaca olan alyapı projesnn (analzasyon, yağmursuyu analları vb.),

Detaylı

GÜMRÜK BİRLİĞİ SONRASI TÜRKİYE NİN İHRACAT FONKSİYONUNUN TAHMİNİ

GÜMRÜK BİRLİĞİ SONRASI TÜRKİYE NİN İHRACAT FONKSİYONUNUN TAHMİNİ İsanbul Tcare Ünverses Sosal Blmler Dergs Yıl:7 Saı:3 Bahar 2008 s. 89-04 GÜMRÜK BİRLİĞİ SONRASI TÜRKİYE NİN İHRACAT FONKSİYONUNUN TAHMİNİ Cengz AKTAŞ * Vesel YILMAZ ** ÖZET Gelşmeke olan ülkelern ekonomk

Detaylı

Altuğ YAVAŞ- Şerif SAYLAN BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ MÜH. MİM. FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜH. BL.

Altuğ YAVAŞ- Şerif SAYLAN BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ MÜH. MİM. FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜH. BL. Altğ YAVAŞ- Şerif SAYLAN BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ MÜH. MİM. FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜH. BL. BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ MÜH. MİM. FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜH. BL. ÇAĞIŞ 10145, BALIKESİR 266 612 11 94 266 612 12 57 aavas@balikesir.ed.tr

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dinamiği Aygıtının Kullanımı İle İlgili Bilgiler Başlıklı Bölümü okuyunuz.

NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dinamiği Aygıtının Kullanımı İle İlgili Bilgiler Başlıklı Bölümü okuyunuz. 8. AÇISAL HIZ, AÇISAL İVME VE TORK Hazırlayan Arş. Grv. M. ERYÜREK NOT: Deney kılavuzunun Dönme Dnamğ Aygıının Kullanımı İle İlgl Blgler Başlıklı Bölümü okuyunuz. AMAÇ 1. Küle merkez boyunca geçen ab br

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri   Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102

Detaylı

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır?

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? Cebr Ntları Karmaşık Sayılar Test. + se Re() + Im()?. ( x y) + + ( x+ y ) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x ) ve se y kaçtır?. ve se y x kaçtır?. sayısı kaça eşttr?. sayısı kaça eşttr? 7. x+ + ( y ) y

Detaylı

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları 3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları Basınç çubukları brden fazla profl kullanılarak, bu profller arasında plan düzlemnde bell br mesafe bulunacak şeklde düzenleneblr. Bu teşklde,

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ Demetleme Yöntemleri

VERİ MADENCİLİĞİ Demetleme Yöntemleri VERİ MADENCİLİĞİ Demetleme Yöntemler Yrd Doç Dr Şule ündüz Öğüdücü http://wwwnnovatuedutr/etmdeta asp?eid/ Demetleme şlemler Demetleme uulamaları Demetleme Yöntemler Bölünmel Yöntemler Herarşk Yöntemler

Detaylı

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL OLMAYAN KONTROL SİSTEMLERİ

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL OLMAYAN KONTROL SİSTEMLERİ Oomak Konrol Ulusal oplanısı OK3 6-8 Eylül 3 Malaya DOĞRUSAL OLMAYAN KONROL SİSEMLERİ 33 Oomak Konrol Ulusal oplanısı OK3 6-8 Eylül 3 Malaya rnc ve İknc Dereceden Kayan Kpl Güdüm Yönem le Havadan Havaya

Detaylı

C L A S S N O T E S. Sinyaller & Sistemler - Sinyaller VEKTÖRLER

C L A S S N O T E S. Sinyaller & Sistemler - Sinyaller VEKTÖRLER Syaller & Ssemler - Syaller VEKTÖRLER Veörler belrl yö, doğrl e büyülüe zl doğr parçalarıdır. Yöledrlmş doğr parçaları yalış değl, aca es br aımlamadır. Doğrl e yö aramlarıda dolayı eörler belrl oordalara

Detaylı

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın... KARMAŞIK SAYILAR Derse grş çn tıklayın A Tanım B nn Kuvvetler C İk Karmaşık Sayının Eştlğ D Br Karmaşık Sayının Eşlenğ E Karmaşık Sayılarda Dört İşlem Toplama - Çıkarma Çarpma Bölme F Karmaşık Dülem ve

Detaylı

ESNEK SİSTEMLERİN KAYAN KİPLİ DENETİMİ VE BİR UYDU MODELİNE UYGULANMASI. Nurdan BİLGİN YÜKSEK LİSANS TEZİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ

ESNEK SİSTEMLERİN KAYAN KİPLİ DENETİMİ VE BİR UYDU MODELİNE UYGULANMASI. Nurdan BİLGİN YÜKSEK LİSANS TEZİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ ESNEK SİSTEMLERİN KAYAN KİPLİ DENETİMİ VE BİR UYDU MODELİNE UYGULANMASI Nurdan BİLGİN YÜKSEK LİSANS TEZİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ NİSAN 7 ANKARA ESNEK SİSTEMLERİN KAYAN

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15.

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15. GD. + se Re() + Im()? www.gkhandemr.rg, 007 Cebr Ntları Gökhan DEMĐR, gdemr@yah.cm.tr Karmaşık sayılar 9. + + sayısı kaça eşttr? 7 890. ( x y) + + ( x + y) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x) ve se y kaçtır?.

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

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

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ 1 DENEY TASARIMI VE ANALİZİ 1.1. Varyans Analz 1.. Tek Yönlü Varyans Analz Model 1.3. İk Yönlü Varyans Analz Model Prof Dr. Leven ŞENYAY XII-1 İsask II Bundan öncek bölümlerde bell br araşırma sonucu elde

Detaylı

The Nonlinear Models with Measurement Error and Least Squares Estimation

The Nonlinear Models with Measurement Error and Least Squares Estimation D.Ü.Ziya Gökalp Eğiim Fakülesi Dergisi 5,17-113 5 ÖLÇÜM HATALI LiNEER OLMAAN MODELLER ve EN KÜÇÜK KARELER KESTİRİMİ The Nonlinear Models wih Measuremen Error and Leas Squares Esimaion Öze : u çalışmada,

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemesi İstatistiksel Mekanik II: Alanların İstatistiksel Fiziği 2008 Bahar

MIT Açık Ders Malzemesi İstatistiksel Mekanik II: Alanların İstatistiksel Fiziği 2008 Bahar MIT Açık Ders Malzemesi http://ocw.mit.ed 8.334 II: Alanların İstatistiksel Fiziği 8 Bahar B malzemeye atıfta blnmak ve Kllanım Şartlarımızla ilgili bilgi almak için http://ocw.mit.ed/terms ve http://tba.acikders.org.tr

Detaylı

Cinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir Đlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama.

Cinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir Đlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama. Cnsye Değşken Bağlamında Harcama Al Grupları ve Gelr Đlşks: Dumlupınar Ünverses Öğrencler Üzerne Br Uygulama Mahmu ZORTUK * Öze: Đksa blmnn en öneml konuları arasında yer alan gelr le ükem lşks her dönem

Detaylı

DELİKLİ KARE KANATÇIKLARDAN TAŞINIMLA ISI TRANSFERİNİN SAYISAL OLARAK İNCELENMESİ

DELİKLİ KARE KANATÇIKLARDAN TAŞINIMLA ISI TRANSFERİNİN SAYISAL OLARAK İNCELENMESİ 459 DELİKLİ KARE KANAÇIKLARDAN AŞINIMLA ISI RANSFERİNİN SAYISAL OLARAK İNCELENMESİ Eüphan MANAY Baram ŞAHİN Şendoğan KARAGÖZ ÖZE B çalışmanın amacı, bir dii delinmiş iğne kanatçıktan türbülanslı taşınımla

Detaylı

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ UZAY-ZAMAN KAFES KODLARININ GÖLGELEMELİ KANALLARDAKİ HATA BAŞARIM ANALİZİ

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ UZAY-ZAMAN KAFES KODLARININ GÖLGELEMELİ KANALLARDAKİ HATA BAŞARIM ANALİZİ İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ UZAY-ZAMAN KAFES KODLARININ GÖLGELEMELİ KANALLARDAKİ HATA BAŞARIM ANALİZİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Barlas BAŞARAN 5433 Tezn Ensüye Verldğ Tarh : Mayıs

Detaylı

Prof. Dr. Ahme DENKER danışmanlığında, Umu AKINCIOĞLU arafından hazırlanan Doğrual Olmaan Süreç Taarımına Yapa Snr Ağlarının Ugulanmaı adlı ez çalışma

Prof. Dr. Ahme DENKER danışmanlığında, Umu AKINCIOĞLU arafından hazırlanan Doğrual Olmaan Süreç Taarımına Yapa Snr Ağlarının Ugulanmaı adlı ez çalışma ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ DOĞRUSAL OLMAYAN SÜREÇ DENETİM TASARIMINA YAPAY SİNİR AĞLARININ UYGULANMASI Umu AKINCIOĞLU ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ANKARA 2006

Detaylı

Saklı Markov modelleri kullanılarak Türkiye de dolar kurundaki değişimin tahmin edilmesi

Saklı Markov modelleri kullanılarak Türkiye de dolar kurundaki değişimin tahmin edilmesi İsanbul Ünverses İşleme Faküles Dergs Isanbul Unversy Journal of he School of Busness Admnsraon Cl/Vol:38, Sayı/o:, 2009, -23 ISS: 303-732 - www.fdergs.org 2009 Saklı Markov modeller kullanılarak ürkye

Detaylı

BÖLÜM 7 BORULARDA GERÇEK AKIM

BÖLÜM 7 BORULARDA GERÇEK AKIM BÖLÜM 7 BORULARA GERÇEK AKIM Enkesitin tamamen dol olarak aktığı akımlara basınçlı akım denir. Basınç altında sıvı nakleden kapalı akış yollarına bor adı verilmektedir. Borlar çeşitli enkesitlere sahip

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

DENEY 8 İKİ KAPILI DEVRE UYGULAMALARI

DENEY 8 İKİ KAPILI DEVRE UYGULAMALARI T.C. Maltepe Ünverstes Müendslk ve Doğa Blmler Fakültes Elektrk-Elektronk Müendslğ Bölümü EK 0 DERE TEORİSİ DERSİ ABORATUAR DENEY 8 İKİ KAP DERE UYGUAMAAR Haırlaanlar: B. Demr Öner Same Akdemr Erdoğan

Detaylı

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü FİZ433 FİZİKTE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI (DERS NOTLARI Hazırlaan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR Ankara Ünverstes, Fen Fakültes, Fzk Bölümü Ankara, 07! İÇİNDEKİLER. LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN KÖKLERİNİN BULUNMASI

Detaylı

Temel Karamlar Tanım e Grubu : G br grup e G olmak üzere G GG e le erlen dönüşüm dferenselleneblr olacak bçmde br dferenselleneblr apıla brlke erlen G

Temel Karamlar Tanım e Grubu : G br grup e G olmak üzere G GG e le erlen dönüşüm dferenselleneblr olacak bçmde br dferenselleneblr apıla brlke erlen G GİİŞ Bu ezde öncelkle e grubu e e cebr daha sonra e gruplarının öelemeler ardımıla naran e b-naran merkler anımlanacakır de dönmelern grubu SO e kaı harekelern grubu SE brer e grubudur Burada SO e grubu

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

ELEMANLARI DENK KÜMELER OLAN VE HER FARKLI İKİ ELEMANININ SİMETRİK FARKINI İÇEREN KÜMELERİN ELEMAN SAYILARININ EN BÜYÜK DEĞERİ

ELEMANLARI DENK KÜMELER OLAN VE HER FARKLI İKİ ELEMANININ SİMETRİK FARKINI İÇEREN KÜMELERİN ELEMAN SAYILARININ EN BÜYÜK DEĞERİ ÖZEL EGE LİSESİ ELEMANLARI DENK KÜMELER OLAN VE HER FARKLI İKİ ELEMANININ SİMETRİK FARKINI İÇEREN KÜMELERİN ELEMAN SAYILARININ EN BÜYÜK DEĞERİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: ATAHAN ÖZDEMİR DANIŞMAN ÖĞRETMEN: DEFNE

Detaylı

KAPASİTANS VE ENDÜKTANS EBE-215, Ö.F.BAY 1

KAPASİTANS VE ENDÜKTANS EBE-215, Ö.F.BAY 1 KAPASİTANS VE ENDÜKTANS EBE-5, Ö.F.BAY KAPASİTANS VE ENDÜKTANS Bu bölümde enerj depolayan pasf elemanlardan Kapasörler e Endükörler anıılmakadır ÖĞRENME HEDEFLERİ KAPASİTÖRLER Elekrk alanında enerj depolarlar

Detaylı

ÇOK DEĞİŞKENLİ OLASILIK DAĞILIMLARI

ÇOK DEĞİŞKENLİ OLASILIK DAĞILIMLARI Bölüm 6 ÇOK DEĞİŞKENLİ OLASILIK DAĞILIMLARI Öncek bölümlerde tek-boutlu örnek uzalarla lgl rastgele değşkenler ve bu değşkenlern olasılık dağılımları ncelenmştr. Başka br anlatımla "br tek" rastgele değşkenle

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ

DENEY TASARIMI VE ANALİZİ DENEY TASARIMI VE ANALİZİ Bundan öncek bölümlerde bell br araşırma sonucu elde edlen verlere dayanılarak populasyonu anıma ve paramere ahmnlerne yönelk yönemlerden söz edld. Burada se sözü edlecek olan,

Detaylı

VEKTÖRLER Koordinat Sistemleri. KONULAR: Koordinat sistemleri Vektör ve skaler nicelikler Bir vektörün bileşenleri Birim vektörler

VEKTÖRLER Koordinat Sistemleri. KONULAR: Koordinat sistemleri Vektör ve skaler nicelikler Bir vektörün bileşenleri Birim vektörler 11.10.011 VEKTÖRLER KONULR: Koordnat ssteler Vektör ve skaler ncelkler r vektörün bleşenler r vektörler Koordnat Ssteler Karteen (dk koordnatlar: r noktaı tesl etenn en ugun olduğu koordnat ssten kullanırı.

Detaylı

MÜHENDİSLİK SİSTEMLERİNİN DİNAMİĞİNE HAMİLTON PRENSİBİ YAKLAŞIMI YÜCEL ERCAN

MÜHENDİSLİK SİSTEMLERİNİN DİNAMİĞİNE HAMİLTON PRENSİBİ YAKLAŞIMI YÜCEL ERCAN ÜHENDİSİ SİSEEİNİN DİNİĞİNE HİON ENSİİ YŞ YÜE EN ÜHENDİSİ SİSEEİNİN DİNİĞİNE HİON ENSİİ YŞ YÜE EN v ÜHENDİSİ SİSEEİNİN DİNİĞİNE HİON ENSİİ YŞ Yücel Ercan rnc Sürüm: Hazran 6 SN: 978-65-847-- oyrg 6: Yücel

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri .7 Bezer eğrler, B-splne eğrler Bezer eğrler ve B-splne eğrler blgsaar grafklernde ve Blgsaar Destekl Tasarım (CAD) ugulamalarında çok kullanılmaktadır.. B-splne eğrler sadece br grup ver noktası çn tanımlanan

Detaylı

İSTANBUL BOĞAZI NDA İKİ TABAKALI AKIŞIN SAYISAL İNCELENMESİ

İSTANBUL BOĞAZI NDA İKİ TABAKALI AKIŞIN SAYISAL İNCELENMESİ GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 08 BİLDİRİLER KİTABI İSTANBUL BOĞAZI NDA İKİ TABAKALI AKIŞIN SAYISAL İNCELENMESİ Serdar BEJİ, A.Cemil DİKİLİ, Barış BARLAS 3 ÖZET B çalışmada, derinlik

Detaylı

HİDROLİK ÇALIŞMALARDA İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN KULLANIMI. İstatistiksel Maddelerin Önemi ve Sınıflandırılması

HİDROLİK ÇALIŞMALARDA İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN KULLANIMI. İstatistiksel Maddelerin Önemi ve Sınıflandırılması HİDROLİK ÇALIŞMALARDA İSTATİSTİKSEL YÖTEMLERİ KULLAIMI Grş İstatstksel Maddelern Önem ve Sınıflandırılması Hdrolojk büüklüklern brçoğu fzk asalarıla tam olarak açıklanamaan rastgele değşken ntelğ taşırlar.

Detaylı

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

LAMBALAR BÖLÜM X 6. X MODEL SORU 1 DEK SORULARIN ÇÖZÜMLER. K anahtarı açık iken: Z ve T lambaları yanar. X ve Y lambaları = 2 dir.

LAMBALAR BÖLÜM X 6. X MODEL SORU 1 DEK SORULARIN ÇÖZÜMLER. K anahtarı açık iken: Z ve T lambaları yanar. X ve Y lambaları = 2 dir. ÖÜ 0 ODE SOU 1 DE SOUN ÇÖÜE anahtarı açık ken: ve lambaları yanar. ve lambaları yanmaz. N 1 = dr. 1. 3 1 4 5 6 al nız lam ba sı nın yan ma sı çn 4 ve 6 no lu anah tar lar ka pa tıl ma lı dır. CE VP. U

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne a www.alphanumerournal.om alphanumer ournal The Journal of Operaons Researh, Sass, Eonomers and Managemen Informaon Sysems Volume 3, Issue 2, 2015 2015.03.02.STAT.08 Absra OUTLIERS IN SURVIVAL

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

Örneklemeli K-ortalama Algoritması Kmeans with Sampling

Örneklemeli K-ortalama Algoritması Kmeans with Sampling Örneklemel K-oralama Algorması Kmeans wh Samplng Mehme Fah Amasyalı Blgsayar Mühendslğ Bölümü Yıldız Teknk Ünverses mfah@ce.yldz.edu.r Öze K-oralama algorması, kümeleme prolemlernn çözümünde en çok kullanılan

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

idecad Sonlu Elemanlar Teknik Kılavuzu Versiyon 8.xxx

idecad Sonlu Elemanlar Teknik Kılavuzu Versiyon 8.xxx idecad Sonl Elemanlar Teknik Kıla Version 8.xxx Reion tarihi: Hairan 5 idecad Sonl Elemanlar Kıla I- Ö KOŞUAR I- Sonl eleman matrisleri 7 Sonl elemanlar metodnda genel tanımlar 7 Virtüel iş teoremi 8 Doğrsal

Detaylı

Anlık ve Ortalama Güç

Anlık ve Ortalama Güç ALTERNATİF AK-Dere Analz Bölü-4 AC Güç Anlık Güç Oralaa güç Güç fakörü Akf, reakf güç Kpleks güç Reakf güç düzele (Kpanzasyn aksu akf güç ransfer Anlık Güç, p( (herhang br ank güç p Anlık e Oralaa Güç

Detaylı

Özel Laboratuvar Deney Föyü

Özel Laboratuvar Deney Föyü Özel Laboratvar Deney Föyü Deney Adı: Mikrokanatlı borlarda türbülanslı akış Deney Amacı: Düşey konmdaki iç yüzeyi mikrokanatlı bordaki akış karakteristiklerinin belirlenmesi 1 Mikrokanatlı Bor ile İlgili

Detaylı

27310 Gaziantep 27310 Gaziantep. Tel : 0342 360 1200/2412 Tel : 0342 360 1200/2423 Fax : 0342 360 1107 Fax : 0342 360 1107

27310 Gaziantep 27310 Gaziantep. Tel : 0342 360 1200/2412 Tel : 0342 360 1200/2423 Fax : 0342 360 1107 Fax : 0342 360 1107 BATIK YATAY JETLERİN NÜMERİK İMÜLAYONU Yrd.Doç. Dr. Msafa Günal Arş. Gör. Aaç Güen Gazianep Üniersiesi Gazianep Üniersiesi İnşaa Müh. Bölümü İnşaa Müh. Bölümü 73 Gazianep 73 Gazianep gnal@ganep.ed.r agen@ganep.ed.r

Detaylı

Enbüyük uzaklığın. enküçüklenmesi (ENKENB) Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

Enbüyük uzaklığın. enküçüklenmesi (ENKENB) Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Müendslk Fkültes Endüstr Müendslğ Bölümü Enüük uklığın Doç. Dr. Nl ARAS ENM4 Tess Plnlmsı 06-07 Gü Dönem enküçüklenmes (ENKENB) Yen tess, sstemdek en uk tesse le mümkün olduğun çuk ulşk erde konumlndırmk.

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

SAKLI MARKOV MODEL KULLANILARAK GORUNTUDEN GERCEK ZAMANLI TURK ISARET DILI TANIMA SISTEMI

SAKLI MARKOV MODEL KULLANILARAK GORUNTUDEN GERCEK ZAMANLI TURK ISARET DILI TANIMA SISTEMI SAKLI MARKOV MODEL KULLANILARAK GORUNTUDEN GERCEK ZAMANLI TURK ISARET DILI TANIMA SISTEMI Hakan Haberdar A Thess n Compuer Engneerng Submed n Paral Fulfllmen of he Requremens for he Degree of Maser of

Detaylı

İKİNCİ KUŞAK AKIM TAŞIYICI İLE HABERLEŞME SÜZGEÇLERİNİN TASARIMINDA YENİ OLANAKLAR

İKİNCİ KUŞAK AKIM TAŞIYICI İLE HABERLEŞME SÜZGEÇLERİNİN TASARIMINDA YENİ OLANAKLAR İKİNİ KUŞAK AKIM TAŞIYII İLE HABELEŞME SÜGEÇLEİNİN TASAIMINDA YENİ OLANAKLA Murat AKSOY 1 Hakan KUNTMAN Sadr ÖAN Oğuhan ÇİÇEKOĞLU 1 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk Mmarlık Fakültes Çukurova

Detaylı

Şekil 3.9 Hopfield ağının yapısı (Ağırlık sayıları siyah nöron sayıları kırmızı ile gösterilmiştir)

Şekil 3.9 Hopfield ağının yapısı (Ağırlık sayıları siyah nöron sayıları kırmızı ile gösterilmiştir) Ger dönüşümlü Recrrent ağlar Ger dönüşümlü ağların temel özellğ; ağın grşne yglanan verler, şlendkten sonra blnan çıktıları tekrar ağa yönlendrmes yan ger beslemel olmasıdır. Ger dönüşümlü ağlar, tam ger

Detaylı