GRİD ALTYAPISI ÜZERİNDE
|
|
- Özlem Candemir
- 9 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 GRİD ALTYAPISI ÜZERİNDE BİR FÜZENİN PARALEL ŞEKİL OPTİMİZA ZASYONU Erdal Oktay EDA Tasarım Analiz Mühendislik Ltd. ODTÜ Teknokent, Ankara Osman Merttopcuoglu ROKETSAN Roket Sanayi ve Ticaret A.Ş. Elmadağ, Ankara Cevat Sener, Ahmet Ketenci Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ODTÜ, Ankara Hasan U. Akay Department of Mechanical Engineering Indiana University - Purdue University Indianapolis Indianapolis, Indiana, USA hakay@iupui.edu Sayfa: 1 / 21
2 Kapsam: Giriş Optimizasyon Problemi Seyir Uçuşu Şekil Optimizasyonu Genetik Algoritma (GA) Yaklaşım Tarzı Özellikleri Paralel Genetik Algoritma Uygulama Paralel GA nın Grid altyapısında uygulanması Test problemi için kullanılan tasarım parametreleri Test problemi için kullanılan sabit parametreler Optimizasyon sonuçları Yakınsama Geçmişi Sonuç Sayfa: 2 / 21
3 Giriş Bu çalışmada bir roket geometrisinin ön tasarımında kullanılmak üzere grid üzerinde çalışan bir tasarım aracı geliştirilmiştir. Bu tasarım aracı roket dış geometrisinin aerodinamik olarak optimizasyonunu yapmaktadır. Bütün çözüm uzayını tamamıyla araştırabilmek için genetik algoritma kullanılmıştır. Gerçekçi bir roket geometrisinin dış şeklini iyileştirme süresini kısaltmak için tasarım yazılımı paralelleştirilmiş; grid alt yapısı kullanılarak uygun geometri arama kolaylaştırılmıştır. Çalışma için jenerik bir roket geometrisi seçilmiştir. Amacımız roketin menzilini arttırmaya çalışmaktır. Bunun için verilen kütle ve itki için kaldırma/sürükleme oranının seyahat boyunca alınan ortalaması arttırılmıştır. Sayfa: 3 / 21
4 Optimizasyon Problemi Seyahat uçuşu x& = V z& = 0 V& = ( F + F )cos( α) / m A T V & γ = ( F cos( α) F sin( α)) / m g = 0 N T F = ρv S C 1 2 A 2 ref A F = ρv S C C = f ( α, M ) 1 2 N 2 ref N C = f ( α, M ) A N Amaç Fonksiyonu: en uzun menzil x f Başlangıç şartları: x = 0, z = z, V = V 0 0 Bitiş şartları: V = V f Sayfa: 4 / 21
5 Şekil Optimizasyonu Kabuller: İtki, burun ve gövde geometrisi veriliyor ve değişmiyor Kanat bölgesi 2 kanatçıktan oluşacak Kuyruk bölgesi kontrollü 4 kanatçıktan oluşacak Kanat ve Kuyruk Tasarım Parametreleri: Hücum kenarının burundan uzaklığı Gövde veter uzunluğu Hücum kenarı ok açısı Açıklık oranı Sivrilik oranı Alt ve üst kama profillerinin kalınlık/veter oranı Alt ve üst kama profil açıları Sayfa: 5 / 21
6 Jenerik roket geometrisi l w l t c t Λ l b/2 Λ t γ ul t u γ ut γ ll tl γ lt c r c r Kanat ve kuyruk bölgesindeki kanatçık yatay kesiti Kanat ve kuyruk bölgesindeki Kanatçık dikey kesiti Sayfa: 6 / 21
7 Genetik Algoritma Doğrusal olmayan ve kısıtlamalı optimizasyon problemleri için uygundur. Yaklaşım tarzı: Verilen bir problem için GA bir aday çözüm popülasyonu oluşturduktan sonra, bu çözümlerin uyum miktarlarını belirlemek için değerlendirme yapar. Yeni nesil aday çözümler adayların uyum değerlerine göre üretilir. Bunun için kalıtım, mutasyon, ayıklanma, ve çaprazlanma gibi biyolojik evrimden esinlenilen işlemler kullanılır. Üreme süreci, daha iyi olan adayları (uyumlu olanın hayatta kalması prensibi) koruyacak; böylece yeni nesilde, uyum sağlamayan çözümlerin görülme olasılıklarını azaltmış olacaktır. İşlemler, çözüm en iyi uyum değerine yakınsayana kadar devam eder. GA çok fazla sayıda değerlendirme yapmayı gerektiren bir uyum değerlendirme işlemidir. Sayfa: 7 / 21
8 GA özellikleri Global optimizasyon (lokal min-max a takılmaz) Farklı tipteki optimizasyon değişkenleriyle aynı anda çalışabilir. Değersiz ve uygulaması zor çözüm noktalarından kolayca uzaklaşabilir. Çok fazla parametresi olan problemlerin üstesinden gelebilir. Çözüm yaptığı sisteme ait özelliklerin avantajlarından faydalanabilir. Kuralsız, süreksiz, hatta bağımsız çözüm seti içinde çalışabilir. Öğrenen sistemler gibi ileri tekniklerle birlikte kullanılmaya yatkındır. Zahmetli olmakla birlikte paralelleştirmeye çok uygundur. Sayfa: 8 / 21
9 Paralel GA (Usta-İşçi Modeli) Usta modülü (ana işlemci) önce bireyleri oluşturup gruplayarak bu grupları (alt-popülasyon) işçi modüllerine (diğer işlemciler) gönderir. Her bir işçi modülü, aerodinamik etkilerin dikkate alınmasıyla tasarlanan uyum fonksiyonlarını çalıştırır ve ilgili alt-popülasyona karşılık gelen bir uyum listesi oluşturarak ustaya gönderir. Usta modülü ise işçilerden gelen listeleri değerlendirir; kalıtım, mutasyon, ayıklanma ve çaprazlanma işlemlerini kullanarak yeni bir nesil oluşturur; bu işlemlere ait parametreler kullanıcı tarafından seçilmektedir. Bu süreç istenen uyuma sahip bireyler elde edilinceye kadar tekrarlanır. Sayfa: 9 / 21
10 Paralel GA Usta Birey Grupları İşci... İşci İşci Uyum değer listesi İşci İşci İşçi işleri Birey Geometri Parametreleri Simülasyon Aerodinamik C D, C L Uyum Amaç & Ceza Belirleme X f, V f Sayfa: 10 / 21
11 Bilgisayar Hesaplamalı Grid Uygulamaları Bu çalışmada, yapay evrim uygulamaları için ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği tarafından geliştirilmiş olan GridAE çatısı kullanılmaktadır. Bu çatı, merkezi Macaristan da bulunan SEE-GRID e ait P-Grade Portal ın Türkiye de bulunan bir ayağı üzerinden ulaşılabilecek şekilde tasarlanmıştır. GA parametreleri ve hedeflenen optimizasyon problemine özel uyum fonksiyonu tanımlaması kolaydır. Usta ve işçi modüller üretilir, derlenir ve GridAE çatısındaki grid altyapısına ait düğümler üzerine uygulanır. Tüm işlem tamamlandığında, sonuçlar indirilir. Bu uygulamanın Avrupa merkezli pek çok Grid Altyapısında kullanılması mümkündür. 1: 2: 3: Sayfa: 11 / 21
12 SEE-GRID Altyapısı Güney-Doğu Avrupa Gridi mevcut altyapısı 12 ülke ~40 bilgisayar kümesi (cluster/grid siteleri) ~2500 CPU ~70 Terabyte stoklama yeteneği Son iki yıl içinde 6 milyondan fazla CPU saati tüketimi Sayfa: 12 / 21
13 GridAE Çatısı ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği tarafından geliştirilmiştir. Çoklu site grid uygulamasının desteklenmesi için ölçeklendirilebilir. Kontrol noktaları ile aksaklığa dayanıklıdır. Yerleşik GA kütüphanesi (kendi algoritmanızı tanımlama imkanı) Kaynak kullanıcıları arasında yük paylaşımı sağlayabilir. Parametre çalışmalarını destekler. Sayfa: 13 / 21
14 TEST PROBLEMİ Nesil = 77; Popülasyon = 120 Kullanılan Tasarım Parametreleri: Kanat bölgesi için tasarım parametre sayısı :11 değer Kuyruk bölgesi için tasarım parametre sayısı : 11 değer Kullanılan sabit parametreler: z0 Dolu Kütle 500 kg Roket boyu 3.8 m 1000 m Boş Kütle 350 kg Roket çapı 0.3 m 800 m/s Kütle Mrkz(dolu) 2.1 m Lüle çıkış çapı 0.15 m 240 m/s Kütle Mrkz(boş) 1.7 m Burun boyu 0.9 m γ 0 deg İtki 20 KN Burun şekli Ogive Yanma süresi 20 s z 0 V 0 V f Sayfa: 14 / 21
15 Optimizasyon Sonuçları Kanat bölümü için Kuyruk bölümü için t c u γ ul γ ut t l w c r / c r b 2 / 2S Λ l = tl = γ ll = γ lt Üst sınır Alt sınır sonuç Üst sınır Alt sınır sonuç 1.60 m 0.90 m 1.36 m 1.20 m 0.70 m 0.85 m 0.60 m 0.40 m 0.48 m 60.0 deg 30.0 deg 54.5 deg c / c 45.0 deg 15.0 deg 36.0 deg b 2 / 2S t u = t l γ ul 9.0 deg 7.0 deg 7.9 deg 10.0 deg 8.0 deg 9.9 deg γ ut 11.0 deg 9.0 deg 9.0 deg = γ lt 11.0 deg 9.0 deg 9.3 deg c r t Λ l r = γ ll Sayfa: 15 / 21
16 Yakınsama Geçmişi (Popülasyona göre kanadın yeri) Sayfa: 16 / 21
17 Yakınsama Geçmişi (Popülasyona göre kanadın açıklık oranı) Sayfa: 17 / 21
18 Yakınsama Geçmişi (Uyum değeri = Menzil [km]) Sayfa: 18 / 21
19 Geometri değişim süreci Sayfa: 19 / 21
20 Linux bilgisayar kümesindeki performans Hız artışı İdeal Gerçek İşlemci sayısı Sayfa: 20 / 21
21 Sonuç Bu çalışmada GA bir kavramsal tasarım probleminin çözümü için kullanılmakla birlikte, tasarım işleminin herhangi bir aşamasında da yararlanılabilecek bir araçtır. Çok yüksek serbestlik derecesine sahip sistemlerin söz konusu olduğu ve global optimumum çözüm arandığı kompleks sistemler için değerli bir tasarım aracıdır. GA paralelleştirme için son derece uygundur; ve bu özelliği onu güncel teknolojilerde kullanılabilecek eşsiz ve vazgeçilmez bir araç haline getirmiştir. Paralel GA uygulamaları Grid altyapılarının gevşek bağlı (looselycoupled) doğasına çok iyi uyum sağlamakta; böylece GA uygulamalarının binlerce işlemcinin bağladığı çoklu sitelerden oluşan Grid ortamlarına sunulması mümkün olabilmektedir. Sayfa: 21 / 21
GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı
GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,
DetaylıGenetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:
Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.
DetaylıSES-ÜSTÜ KANARD KONTROLLÜ FÜZELER İÇİN SERBEST DÖNEN KUYRUĞUN ŞEKİL OPTİMİZASYONU
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli UHUK-2016-116 SES-ÜSTÜ KANARD KONTROLLÜ FÜZELER İÇİN SERBEST DÖNEN KUYRUĞUN ŞEKİL OPTİMİZASYONU Erhan Feyzioğlu 1
DetaylıProf. Dr. Yavuz YAMAN, Prof. Dr. Serkan ÖZGEN, Doç. Dr. Melin ŞAHİN Y. Doç. Dr. Güçlü SEBER, Evren SAKARYA, Levent ÜNLÜSOY, E.
Prof. Dr. Yavuz YAMAN, Prof. Dr. Serkan ÖZGEN, Doç. Dr. Melin ŞAHİN Y. Doç. Dr. Güçlü SEBER, Evren SAKARYA, Levent ÜNLÜSOY, E. Tolga İNSUYU Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü Orta Doğu Teknik Üniversitesi
DetaylıGENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
GENETİK ALGORİTMALAR Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Genetik algoritmalar, Darwin in doğal seçim ve evrim teorisi ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir.
DetaylıŞekil 1:Havacılık tarihinin farklı dönemlerinde geliştirilmiş kanat profilleri
TEORİ Şekil 1:Havacılık tarihinin farklı dönemlerinde geliştirilmiş kanat profilleri İlk motorlu uçuşun yolunu açan ihtiyaç duyulan taşımayı sağlayacak kanat profillerinin geliştirilmesi doğrultusunda
DetaylıSES ALTI ve SES CİVARI HIZ REJİMLERİNDE UÇAN JENERIK BIR SEYİR FÜZESİ İÇİN YARI GÖMÜLÜ HAVA-ALIĞI TASARIMI
V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 8-11, Eylül 2014, Erciyes Üniversitesi, Kayseri SES ALTI ve SES CİVARI HIZ REJİMLERİNDE UÇAN JENERIK BIR SEYİR FÜZESİ İÇİN YARI GÖMÜLÜ HAVA-ALIĞI TASARIMI Oral Akman
DetaylıİNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ
IV. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 12-14 Eylül 212, Hava Harp Okulu, İstanbul İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ Oğuz Kaan ONAY *, Javid KHALILOV,
DetaylıFonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar
01-12-06 Ümit Akıncı Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 1 Fonksiyon Optimizasyonu Fonksiyon optimizasyonu fizikte karşımıza sık çıkan bir problemdir. Örneğin incelenen sistemin kararlı durumu
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
DetaylıGezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı
Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı Gündem Gezgin Satıcı Problemi GSP'yi Çözen Algoritmalar Genetik Algoritmalar
DetaylıYZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR
YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR Sınıflandırma Yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees) Örnek Tabanlı Yöntemler (Instance Based Methods): k en yakın komşu (k nearest
DetaylıDikey İniş Kalkış Yapabilen Sabit Kanatlı İnsansız Hava Aracı Çalışmaları
Dikey İniş Kalkış Yapabilen Sabit Kanatlı İnsansız Hava Aracı Çalışmaları Zafer ÖZNALBANT 1, Mehmet Ş. KAVSAOĞLU 1 IX. UHUM, 6 Mayıs 2017, Ankara 1 Anadolu Üniversitesi Havacılık ve Uzay Bilimleri Fakültesi
DetaylıGENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ
GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ Nedim TUTKUN Düzce Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü nedimtutkun@duzce.edu.tr Düzce Üniversitesi Elektrik&Elektronik Mühendisliği Bölümü Konuralp 81620 Düzce
Detaylı2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics
2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının
DetaylıMekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.
Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye
DetaylıTabakalı Kompozit Bir Malzemenin Genetik Algoritma Yöntemiyle Rijitlik Optimizasyonu
th International Adanced Technologies Symposium (IATS ), -8 May 20, Elazığ, Turkey Tabakalı Kompozit Bir Malzemenin Genetik Algoritma Yöntemiyle Rijitlik Optimizasyonu Ö. Soykasap e K. B. Sugözü Afyon
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
DetaylıSOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma
SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Balcalı-ADANA İçerik Çalışmanın
Detaylı2000 ÖSS Soruları 2,3 0, ,1 işleminin sonucu kaçtır? 13 E) 11 A) 2 B) 3 C) 4 D) 5 E) 6 O O 2. 3
. 2, 0,2 2, + 0, işleminin sonucu 5. Rakamları birbirinden farklı olan üç basamaklı KM sayısı ve 5 ile kalansız bölünebiliyor. una göre, K kaç farklı değer alabilir? 2 ) 4 ) ) 2 ) ) ) 2 ) ) 4 ) 5 ) 6 2.
DetaylıBENZERSİZ SORUNLARA BENZERSİZ ÇÖZÜMLER
BENZERSİZ SORUNLARA BENZERSİZ ÇÖZÜMLER HAKKIMIZDA Promod Ar-Ge Yazılım, dinamik sistem simülasyonu, prototiplemesi, kontrol tasarımı ve gerçeklenmesi alanlarında hizmet veren bir Ar-Ge ve Yazılım kuruluşudur.
DetaylıHİBRİT (TURBOFAN/GÜNEŞ ENERJİLİ) İTKİ SİSTEMLİ YÜKSEK İRTİFA İNSANSIZ HAVA ARACI KAVRAMSAL TASARIMI ÖZET
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli HİBRİT (TURBOFAN/GÜNEŞ ENERJİLİ) İTKİ SİSTEMLİ YÜKSEK İRTİFA İNSANSIZ HAVA ARACI KAVRAMSAL TASARIMI Erdinç MERMER
DetaylıGENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (I)
Bu notlar D. Coley ve S. Haupt ın Kitaplarından Yararlanarak Hazırlanmıştır. GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (I) Nedim TUTKUN Düzce Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü nedimtutkun@duzce.edu.tr
DetaylıGENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA
GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA Nedim TUTKUN Düzce Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü nedimtutkun@duzce.edu.tr Düzce Üniversitesi Elektrik&Elektronik Mühendisliği
DetaylıDGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011. Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr.
DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Sistem Mimarisi DGridSim katmanlı bir yapı göz önünde bulundurularak
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri (nt lgorithm) Doç.Dr. M. li kcayol 996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki en kısa yolu bulmalarından
DetaylıNX Motion Simulation:
NX Motion Simulation: Mekanizma Hareket Analizi UNIGRAPHICS NX yazılımının modüllerinden biri olan NX Motion Simulation, NX Dijital Ürün Tasarımı ailesinin mühendislik bileşenlerinden birisidir. Motion
DetaylıERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI
İlaç Tasarımında Yeni Yazılımların Geliştirilmesi: Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma Metodu ile Triaminotriazin Bileşiklerinde Farmakofor Belirlenmesi ve Nicel Biyoaktivite Hesabı; ERCİYES ÜNİVERSİTESİ
DetaylıSistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1)
Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1) Akıllı Trafik Ağı ve Adaptif Trafik Yönetim Sistemi, hızlı ve güvenli trafik akışını sağlar. /o95 doğruluk oranı ile ölçümler gerçekleştirerek uygun kavşak
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme
DetaylıTMMOB Makina Mühendisleri Odası VIII. Ulusal Uçak, Havacılık ve Uzay Mühendisliği Kurultayı Mayıs 2015 / ESKİŞEHİR
TMMOB Makina Mühendisleri Odası VIII. Ulusal Uçak, Havacılık ve Uzay Mühendisliği Kurultayı -3 Mayıs 015 / ESKİŞEHİR DÜŞÜK İRTİFA UZUN UÇUŞ SÜRELİ VE GÜNEŞ ENERJİLİ İNSANSIZ HAVA ARACININ KANATÇIK TASARIMI
DetaylıÜÇ BOYUTLU SINIR TABAKA AKIŞLARININ KARARLILIK ÖZELLİKLERİNİN DOĞRUSAL KARARLILIK TEORİSİ YAKLAŞIMI İLE BELİRLENMESİ
V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 8-10 Eylül 2014, Erciyes Üniversitesi, Kayseri ÜÇ BOYUTLU SINIR TABAKA AKIŞLARININ KARARLILIK ÖZELLİKLERİNİN DOĞRUSAL KARARLILIK TEORİSİ YAKLAŞIMI İLE BELİRLENMESİ
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Genetik Algoritma 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik
DetaylıALÜMİNYUM BİR HELİKOPTER YATAY KUYRUK KANADININ YAPISAL TASARIMI VE OPTİMİZASYONU
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli ALÜMİNYUM BİR HELİKOPTER YATAY KUYRUK KANADININ YAPISAL TASARIMI VE OPTİMİZASYONU Bertan Arpacıoğlu * ve Altan Kayran
DetaylıYER HİZMETLERİ VE RAMP - I. Öğr. Gör. Gülaçtı ŞEN
YER HİZMETLERİ VE RAMP - I Öğr. Gör. Gülaçtı ŞEN Kokpit daha çok uçan araçların olmakla birlikte genelde bir aracın sürücüsünün bulunduğu bölüme verilen isimdir. Bu bölüm çoğunlukla aracın ön kısmında
Detaylı1. Giriş. 2. Dört Rotorlu Hava Aracı Dinamiği 3. Kontrolör Tasarımı 4. Deneyler ve Sonuçları. 5. Sonuç
Kayma Kipli Kontrol Yöntemi İle Dört Rotorlu Hava Aracının Kontrolü a.arisoy@hho.edu.tr TOK 1 11-13 Ekim, Niğde M. Kemal BAYRAKÇEKEN k.bayrakceken@hho.edu.tr Hava Harp Okulu Elektronik Mühendisliği Bölümü
DetaylıB = 2 f ρ. a 2. x A' σ =
TÜRKİYE ULUSAL JEODEZİ KOMİSYONU (TUJK) 004 YILI BİLİMSEL TOPLANTISI MÜHENDİSLİK ÖLÇMELERİNDE JEODEZİK AĞLAR ÇALIŞTAYI JEODEZİK GPS AĞLARININ TASARIMINDA BİLGİSAYAR DESTEKLİ SİMÜLASYON YÖNTEMİNİN KULLANIMI
DetaylıGENETİK ALGORİTMALAR BÜŞRA GÜRACAR
GENETİK ALGORİTMALAR BÜŞRA GÜRACAR 201420404036 İÇERİK Genetik Algoritmanın, Amacı Kullanım Alanları Kavramları Uygulama Adımları Parametreler Genetik Algoritma Kodlama Türleri Genetik Algoritma Genetik
DetaylıERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SİVİL HAVACILIK ANABİLİM DALI YENİ DERS ÖNERİSİ/ DERS GÜNCELLEME
/ DERS GÜNCELLEME Dersin Kodu SHA 615 Dersin Adı İSTATİSTİKSEL SİNYAL İŞLEME Yarıyılı GÜZ Dersin İçeriği: Olasılık ve olasılıksal süreçlerin gözden geçirilmesi. Bayes kestirim kuramı. Büyük olabilirlik
DetaylıVIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ
VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. Viero Araç Sayım Sistemi Viero Araç Sayım Sistemi, görüntü tabanlı
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Matlab Programlama BIL449 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze Dersin
DetaylıGENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA
GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA Nedim TUTKUN Düzce Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü nedimtutkun@duzce.edu.tr Düzce Üniversitesi Elektrik&Elektronik Mühendisliği
Detaylıvii TABLOLAR LİSTESİ
vii TABLOLAR LİSTESİ Tablo 4.1. Alüminyum-Alüminyum ankastre bindirme bağlantısında kullanılan plaka ve yapıştırıcı malzemesinin mekanik özellikleri.. 32 Tablo 4.2. Tablo 4.3. Tablo 4.4. Tablo 4.5. Tablo
Detaylıortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k
ÇOKLU REGRESYONDA GÜVEN ARALIKLARI Regresyon Katsayılarının Güven Aralıkları y ( i,,..., n) gözlemlerinin, xi ortalama ve i k ve normal dağıldığı varsayılsın. Herhangi bir ortalamalı ve C varyanslı normal
DetaylıPANEL YAPI PANEL YAPI
PANEL YAPI İNŞAAT VE TAAHHÜT VE TİCARET PANEL YAPI İNŞAAT VE TAAHHÜT VE TİCARET Panel Yapı İnşaat ve Taahhüt ve Ticaret Genel Müdürlük / Head Office: Eski Edirne Asfaltı 71. Sok. No:24 K:1 D:2 Sultançiftliği,
Detaylı2 1 fonksiyonu veriliyor. olacak şekilde ortalama değer teoremini sağlayacak bir c sayısının var olup olmadığını araştırınız. Eğer var ise bulunuz.
ANALİZ 1.) a) sgn. sgn( 1) = 1 denkleminin çözüm kümesini b) f ( ) 3 1 fonksiyonu veriliyor. olacak şekilde ortalama değer teoremini sağlayacak bir c sayısının var olup olmadığını araştırınız. Eğer var
Detaylı... ROBOTİK VE KODLAMA EĞİTİMİ ÇERÇEVESİNDE ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK DERS PLANI
... ROBOTİK VE KODLAMA EĞİTİMİ ÇERÇEVESİNDE 2018 2019 ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK DERS PLANI Hazırlayan : Özel Öğretim Kurumları Birliği (ÖZKURBİR) Dersin Adı : Bilişim
DetaylıTrizSOFT. S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık
2009 TrizSOFT S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık İçerik Tanıtım... 3 TRIZ nedir?... 3 Çelişkiler Matrisi... 4 Parametreler... 5 Prensipler... 6 İnovasyon Haritası... 7 Radar Şeması... 8 Ürün Karşılaştırma...
DetaylıGenetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden
Genetik Algoritmalar Nesin Matematik Köyü Evrim Çalıştayı 20-23 Nisan, 202 Genetik Algoritmalar (GA Đçerik Biyolojiden esinlenme GA nın özellikleri GA nın unsurları uygulama Algoritma Şema teoremi Mustafa
DetaylıGeniş Bantlı Log-Periyodik Anten Dizgelerinin Genetik Algoritmalar Kullanılarak Tasarlanması
Geniş Bantlı Log-Periyodik Anten Dizgelerinin Genetik Algoritmalar Kullanılarak Tasarlanması Levent Gürel ve Özgür Ergül Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Bilkent Üniversitesi, Ankara lgurel@bilkent.edu.tr
DetaylıBu çagda İŞLER ÇOK DEĞİŞTİ
Bu çagda İŞLER ÇOK DEĞİŞTİ Taze fikirler, farklı iş modelleri, yeniden şekillenen ekipler, ortak çalışma bilinci... Yeni nesil iş kültürü; farklı disiplinlerin bir arada bulunduğu ortamlarda, parlak fikirler
DetaylıBüyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları
Büyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları Güven Fidan AGMLAB Bilişim Teknolojileri 18/10/11 GRID ÇALIŞTAYI 2007 1 MapReduce Nedir? Büyük data kümelerini işlemek ve oluşturmak
Detaylı3. İzmir Rüzgar Sempozyumu Ekim 2015, İzmir
3. İzmir Rüzgar Sempozyumu 8-9-10 Ekim 2015, İzmir Yatay Eksenli Rüzgar Türbin Kanatlarının Mekanik Tasarım Esasları- Teorik Model Prof. Dr. Erdem KOÇ Arş. Gör. Kadir KAYA Ondokuz Mayıs Üniversitesi Makina
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri
DetaylıP-GRADE Portalı. Cevat Şener Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye. Peter Kacsuk un sunumundan alıntılarla
P-GRADE Portalı Cevat Şener Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye Peter Kacsuk un sunumundan alıntılarla 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK, ANKARA
DetaylıKİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI
KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Hatice YANIKOĞLU a, Ezgi ÖZKARA a, Mehmet YÜCEER a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği
DetaylıP-GRADE Portalı. Cevat Şener Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye. Peter Kacsuk un sunumundan alıntılarla
P-GRADE Portalı Cevat Şener Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye Peter Kacsuk un sunumundan alıntılarla 15-16 Mart 2007, Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul İçerik
DetaylıBüyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data)
Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, The Elements of Statistical Learning: Data
Detaylı1.1 Metodolojiyi Gerçeklemek Üzere Geliştirilen Altyapı
1.1 Metodolojiyi Gerçeklemek Üzere Geliştirilen Altyapı Metodolojisi üzerinde durduğumuz çalışman Eğitim altyapısını gerçekleştirmek: Proje iki ana parçadan oluşacaktır. Merkezi Altyapı Kullanıcı Arabirimi
DetaylıGEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN BİR MEMETİK ALGORİTMA ÖNERİSİ
GEZGİN SATICI PROBLEMİ İÇİN BİR MEMETİK ALGORİTMA ÖNERİSİ Engin Sansarcı İ.T.Ü. İşletme Fakültesi, İSTANBUL enginsansarci@gmail.com Abdullah Aktel İ.T.Ü. İşletmeFakültesi, İSTANBUL abdullahaktel@gmail.com
DetaylıGenel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez
Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen
DetaylıKARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler. Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karınca Koloni Algoritması Bilim adamları, böcek davranışlarını inceleyerek
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ HAVACILIK VE UZAY BİLİMLERİ FAKÜLTESİ. Prof. Dr. Mustafa Cavcar 8 Mayıs 2013
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ HAVACILIK VE UZAY BİLİMLERİ FAKÜLTESİ TIRMANMA PERFORMANSI Tırmanma Açısı ve Tırmanma Gradyanı Prof. Dr. Mustafa Cavcar 8 Mayıs 2013 Bu belgede jet motorlu uçakların tırmanma performansı
DetaylıCBS ve Coğrafi Hesaplama
Yıldız Teknik Üniversitesi CBS ve Coğrafi Hesaplama 2. Bölüm Yrd. Doç. Dr. Alper ŞEN Harita Mühendisliği Bölümü Kartografya Anabilim Dalı web: http://www.yarbis.yildiz.edu.tr/alpersen/ E mail: alpersen@yildiz.edu.tr
DetaylıERP Uygulama Öncesi Değerlendirme
ERP Uygulama Öncesi Değerlendirme ERP standartlarını uygulama baskısı, verimli, pratik, güvenli ve uygulanabilir süreçlerin tasarımına engel olabilir. Birçok uygulama projesinde, iş süreçlerindeki verimlilik,
DetaylıOmron Sysmac ailesi ile gerçek makina otomasyonu. Nurcan Konak, Mayıs 2012
Omron Sysmac ailesi ile gerçek makina otomasyonu Nurcan Konak, Mayıs 2012 İçerik Omron Hakkında Sysmac Platfotmuna Genel Bakış Gerçek Bir Uygulama Mercek Altında Omron Şirketleri Endüstriyel Otomasyon
DetaylıHAVACILIK VE UZAY MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVAR CİHAZLARI ALIM İŞİ TEKNİK ŞARTNAME. Genel Çalışma Koşulları: 0-40 C. Sıcaklık
HAVACILIK VE UZAY MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVAR CİHAZLARI ALIM İŞİ TEKNİK ŞARTNAME Genel Çalışma Koşulları: Sıcaklık 0-40 C Nem 80% (31 C altında) 50% (40 C da) Elektrik Teknik şartnamede listelenen CİHAZ 1-12
DetaylıOPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon
OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ Kısıtsız Optimizasyon Giriş Klasik optimizasyon yöntemleri minimum veya maksimum değerlerini bulmak için türev gerektiren ve gerektirmeyen teknikler olarak bilinirler. Bu yöntemler
DetaylıEKOEDGE. Plastik Sınırlama Sistemleri. www.ekoplas.com.tr
EKOEDGE Plastik Sınırlama Sistemleri www.ekoplas.com.tr 01 hakkımızda... // Bu gereksinimleri ve gelişmeleri yakından takip ederek 2012 yılında faaliyetlerine başlayan Ekoplas, ülkemizde mimari ve peyzaj
Detaylıw Güneşe dön TR - Issue 001 - V006 Trifold - EU - BC - D170e - DUAL A ÇİFT XIS SOLAR EKSENLİ TRACKING SY GÜNEŞ TAKİP STEM SİSTEMİ
Güneşe dön DUAL ÇİFT EKSENLİ AXIS SOLAR GÜNEŞ TRACKING TAKİP SİSTEMİ SYSTEM Araştırma/geliştirme: başarıya giden tek yol Mechatron ArGe departmanı yarının zorluklarını karşılamak üzere bugünden çalışmaktadır.
DetaylıOPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta
GİRİŞ OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta Mühendislik açısından bir işin tasarlanıp, gerçekleştirilmesi yeterli değildir. İşin en iyi çözüm yöntemiyle en verimli bir şekilde yapılması bir anlam ifade eder.
DetaylıMETASEZGİSEL YÖNTEMLER. Genetik Algoritmalar
METASEZGİSEL YÖNTEMLER Genetik Algoritmalar 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik Genetik Algoritma Algoritma Uygulamaları üzerine klasik eser
DetaylıGoogle Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri
Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri Onur KARASOY 1, Serkan BALLI 2 1 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı 2 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilişim Sistemleri
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Bu bölümde eşitsizlik kısıtlarına bağlı bir doğrusal olmayan kısıta sahip problemin belirlenen stasyoner noktaları
DetaylıYetenekler Ve Mühendislik/Danışmanlık Hizmetleri. Ağustos 2014
Yetenekler Ve Mühendislik/Danışmanlık Hizmetleri Ağustos 2014 TESİSLER Ar-Ge Laboratuarları ve Üretim Tesisleri Elektromekanik Atölyeler RF ve Elektronik Labarutarları Gazi Üniversitesi Gölbaşı Yerleşkesi
Detaylı2000 ÖSS. 7. Üç basamaklı 9KM sayısı iki basamaklı KM sayısının 31 katıdır. Buna göre, K+M toplamı. İşleminin sonucu kaçtır? kaçtır?
000 ÖSS., 0,, 0, İşleminin sonucu A) B) C) D) E) 7. Üç basamaklı 9KM sayısı iki basamaklı KM sayısının katıdır. Buna göre, K+M toplamı A) B) C) 5 D) 6 E) 9. : İşleminin sonucu 8. Toplamları 6 olan a ve
DetaylıUÇUŞ SIRASINDA BUZLANMA ANALİZLERİNDE DAMLACIK YÖRÜNGELERİNİN PARALEL HESAPLAMA YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli UÇUŞ SIRASINDA BUZLANMA ANALİZLERİNDE DAMLACIK YÖRÜNGELERİNİN PARALEL HESAPLAMA YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ Mert TOKEL
DetaylıMATLAB A GİRİŞ. EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN
MATLAB A GİRİŞ EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN MATLAB Teknik ve bilimsel hesaplamalar için yazılmış yüksek performanslı bir yazılım geliştirme aracı MATrix LABoratory (MATLAB) Boyutlandırma gerekmeyen
DetaylıOPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI
OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI A. Doğan 1 M. Alçı 2 Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 1 ahmetdogan@erciyes.edu.tr 2 malci@erciyes.edu.tr
DetaylıTS EN ISO KONTROL LİSTESİ ŞABLONU
ŞABLONU C 6. No. Rehber Uygulanabilirlik luk Üst Düzey Tasarım Kararları ve Tasarım Stratejisi 6.1 Genel özellikler 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 6.10 6.11 6.12 Web uygulamasının amacının belirginliği
DetaylıATLAS-SAHA VE ARAZİ GÖREVLERİNE YÖNELİK, MODÜLER VE YÜKSEK FAYDALI YÜK ORANLI MİKRO SINIFI BİR İHA TASARIMI, ÜRETİMİ VE TESTLERİ
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI UHUK-2016-000 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli ATLAS-SAHA VE ARAZİ GÖREVLERİNE YÖNELİK, MODÜLER VE YÜKSEK FAYDALI YÜK ORANLI MİKRO SINIFI BİR İHA
DetaylıEndüstriyel Yatık Tip Redüktör Seçim Kriterleri
Endüstriyel Yatık Tip Redüktör Seçim Kriterleri Gelişen imalat teknolojileri ile birlikte birim hacimde daha yüksek tork değerlerine sahip redüktörihtiyacı kullanıcıların en önemli beklentilerinden biri
DetaylıUZAKTAN OKUMA EDM/MDM SİSTEMLERİ IDSPECTO, ENERJİ MARKETİNİN MEVCUT VE GELECEKTEKİ TÜM UYGULAMALARI İÇİN EKSİKSİZ BİR YAZILIM ÇÖZÜMÜDÜR
UZAKTAN OKUMA IDSpecto.collector Farklı Üreticilerin Sayaçlarını Online Olarak Okuma Sayaç markası ne olursa olsun IDSpecto. collector modülü enerji marketinde ihtiyaç duyulan tüm değerleri güvenilir bir
DetaylıNComputing Erişim Cihazları Maksimum Esneklik ve Tasarruf
NComputing Erişim Cihazları Maksimum Esneklik ve Tasarruf Eylül 2010 Copyright 2010 dojop Teknoloji Hizmetleri Tic. Ltd. Şti Bilgi Teknolojilerinizde Devrim Yapın NComputing Erişim cihazları kişisel çalışma
DetaylıOnline teknik sayfa FLOWSIC60 AKIŞ HIZI ÖLÇÜM CIHAZI
Online teknik sayfa FLOWSIC60 A B C D E F H I J K L M N O P Q R S T Sipariş bilgileri Tip FLOWSIC60 Stok no. Talep üzerine Uygulama yeri ve müşteri gereklilikleri doğrultusunda kullanılacak cihazın özellikleri
DetaylıTC KİMLİK NO SMS GÖNDERİM XML API
TC KİMLİK NO SMS GÖNDERİM XML API İçindekiler 1. Bu Belgenin Amacı... 3 2. Belge Sürümleri... 3 3. Sistem Gereksinimleri... 3 4. Kullanım Şekli... 3 4.1. Genel... 3 4.2. Uyarılar... 3 4.3. Hata Kodları...
DetaylıDr. Erdal Oktay ın Kısa Özgeçmişi:
Dr. Erdal Oktay ın Kısa Özgeçmişi: EDA Tasarım Analiz Mühendislik Şti. kurucusu ve Genel Müdürü Dr. Erdal Oktay 1982 yılında İTU Makine ve Uçak Mühendisliğinden mezun olduktan sonra lisans üstü ve doktora
DetaylıTürbin Kanatlarında Eğilme-Burulma Etkileşimi Kullanarak Rüzgâr Türbinlerinde Yük Azalımı Sağlanması
4. İzmir Rüzgâr Sempozyumu 28-30 Eylül 2017 - İzmir Türbin Kanatlarında Eğilme-Burulma Etkileşimi Kullanarak Rüzgâr Türbinlerinde Yük Azalımı Sağlanması Özgün Şener, Touraj Farsadi ve Altan Kayran Rüzgâr
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Algoritmalar ve Programlama Lab. I BİL 103 1 2+0 2 2 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu
DetaylıDENEYSEL SPORTİF AMAÇLI İKİ KİŞİLİK HAFİF HAVA ARACI TASARIMI OKTAY DÖNMEZ
DENEYSEL SPORTİF AMAÇLI İKİ KİŞİLİK HAFİF HAVA ARACI TASARIMI OKTAY DÖNMEZ 1 Takdim Planı Deneysel Hafif Hava Aracının Tanımı Tasarım Yöntemi Tasarım Girdilerinin Tespiti Kanat Tasarımı Kanat Malzemelerinin
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:
DetaylıAERODİNAMİK KUVVETLER
AERODİNAMİK KUVVETLER Prof.Dr. Mustafa Cavcar Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu, 26470 Eskişehir Bir uçak üzerinde meydana gelen aerodinamik kuvvetlerin bileşkesi ( ); uçağın etrafından
DetaylıYaşanmış Tecrübe Paylaşımı Önce Test Et Sonra Kodla XP Pratiği
TBD 21. Ulusal Bilişim Kurultayı Sunumu Yaşanmış Tecrübe Paylaşımı Önce Test Et Sonra Kodla XP Pratiği Hasan ÖZKESER Bimar Bilgi İşlem Hizmetleri Aş. 5 Ekim 2004 ODTÜ Kültür ve Kongre Merkezi, Ankara 2004
DetaylıGaz Türbinli Uçak Motorları
UCK 421 - Tepki ile Tahrik 2. Hafta Gaz Türbinli Uçak Motorları İtki Denklemi Gaz Türbinli Motor Bileşenleri Alıklar Sesaltı Sesüstü Kompresörler Merkezcil Eksenel Yanma Odası Türbinler Impuls Reaksiyon
Detaylı4. ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ
4. ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ Genel Problem Çözme İşlemi Adım adım analiz / sentezi içerir Önerilen işlemsel adımlar: - Fonksiyon yapıları geliştirilir - Çözümler geliştirilir - Sıralı / esnek olarak uygulanır
Detaylı25. f: R { 4} R 28. ( ) 3 2 ( ) 26. a ve b reel sayılar olmak üzere, 27. ( ) eğrisinin dönüm noktasının ordinatı 10 olduğuna göre, m kaçtır?
. f: R { 4} R, > ise ( ) 4 f =, ise 6 8. ( ) f = 6 + m + 4 eğrisinin dönüm noktasının ordinatı olduğuna göre, m kaçtır? ) 7 ) 8 ) 9 ) E) fonksiyonu aşağıdaki değerlerinin hangisinde süreksizdir? ) ) )
DetaylıNComputing Erişim Cihazları Maksimum Esneklik ve Tasarruf Eylül 2010
NComputing Erişim Cihazları Maksimum Esneklik ve Tasarruf Eylül 2010 Copyright 2010 dojop Teknoloji Hizmetleri Tic. Ltd. Şti Bilgi Teknolojilerinizde Devrim Yapın NComputing Erişim cihazları kişisel çalışma
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN TESTLER
PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Daha önce incelediğimiz testler, normal dağılmış ana kütleden örneklerin rassal seçilmesi varsayımına dayanmaktaydı ve parametrik testler kullanılmıştı. Parametrik olmayan testler
DetaylıBÜYÜK ORANDA ŞEKİL DEĞİŞTİREBİLEN KANAT YÜZEYLERİNİN AERODİNAMİK YÜKLER ALTINDAKİ DAVRANIŞLARI
BÜYÜK ORANDA ŞEKİL DEĞİŞTİREBİLEN KANAT YÜZEYLERİNİN AERODİNAMİK YÜKLER ALTINDAKİ DAVRANIŞLARI Pınar Arslan 1, Uğur Kalkan 2, Yosheph Yang 3, Serkan Özgen 4, Melin Şahin 5, Ercan Gürses 6, Yavuz Yaman
Detaylı