GRİD ALTYAPISI ÜZERİNDE

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "GRİD ALTYAPISI ÜZERİNDE"

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 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 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,

Detaylı

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Genetik 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.

Detaylı

Prof. 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. 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

Detaylı

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

GENETİK 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.

Detaylı

İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ

İNSANSIZ 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,

Detaylı

Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar

Fonksiyon 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

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek 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

Detaylı

Gezgin 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 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

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 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

Detaylı

Tabakalı Kompozit Bir Malzemenin Genetik Algoritma Yöntemiyle Rijitlik Optimizasyonu

Tabakalı 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

Detaylı

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1)

Sistem 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

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY 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

Detaylı

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma

SOME-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

Detaylı

BENZERSİZ SORUNLARA BENZERSİZ ÇÖZÜMLER

BENZERSİZ 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.

Detaylı

2000 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

2000 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.

Detaylı

DGridSim 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. 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

Detaylı

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

ortalama 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

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki 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

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI

ERCİYES 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

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki 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

Detaylı

TMMOB 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 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

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU SINIR TABAKA AKIŞLARININ KARARLILIK ÖZELLİKLERİNİN DOĞRUSAL KARARLILIK TEORİSİ YAKLAŞIMI İLE BELİRLENMESİ

ÜÇ 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

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki 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

Detaylı

YER HİZMETLERİ VE RAMP - I. Öğr. Gör. Gülaçtı ŞEN

YER 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

Detaylı

1. Giriş. 2. Dört Rotorlu Hava Aracı Dinamiği 3. Kontrolör Tasarımı 4. Deneyler ve Sonuçları. 5. Sonuç

1. 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

Detaylı

1203608-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 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

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SİVİL HAVACILIK ANABİLİM DALI YENİ DERS ÖNERİSİ/ DERS GÜNCELLEME

ERCİYES 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

Detaylı

NX Motion Simulation:

NX 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

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Ders 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

Detaylı

VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ

VIERO 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

Detaylı

vii TABLOLAR LİSTESİ

vii 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

Detaylı

PANEL YAPI PANEL YAPI

PANEL 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,

Detaylı

TrizSOFT. S.P.A.C Altı Sigma Danışmanlık

TrizSOFT. 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...

Detaylı

Genetik 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 (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

Detaylı

Büyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları

Büyük, 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

Detaylı

3. İzmir Rüzgar Sempozyumu Ekim 2015, İzmir

3. 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

Detaylı

P-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 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

Detaylı

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

KİNETİK 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

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki 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:

Detaylı

1.1 Metodolojiyi Gerçeklemek Üzere Geliştirilen Altyapı

1.1 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

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ HAVACILIK VE UZAY BİLİMLERİ FAKÜLTESİ. Prof. Dr. Mustafa Cavcar 8 Mayıs 2013

ANADOLU 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

Detaylı

ERP Uygulama Öncesi Değerlendirme

ERP 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,

Detaylı

Omron Sysmac ailesi ile gerçek makina otomasyonu. Nurcan Konak, Mayıs 2012

Omron 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

Detaylı

HAVACILIK 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: 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

Detaylı

S.O.S Günışığı Lojistik Saha Operasyon Sistemi

S.O.S Günışığı Lojistik Saha Operasyon Sistemi S.O.S Günışığı Lojistik Saha Operasyon Sistemi 2013 Sayın Yetkili; Sunduğumuz danışmanlık hizmeti ve geliştirmiş olduğumuz yazılım çözümleriyle müşterilerimizin Bilgi Teknolojileri alanında sektörel rekabet

Detaylı

EKOEDGE. Plastik Sınırlama Sistemleri. www.ekoplas.com.tr

EKOEDGE. 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

Detaylı

Geniş Bantlı Log-Periyodik Anten Dizgelerinin Genetik Algoritmalar Kullanılarak Tasarlanması

Geniş 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

Detaylı

CAEeda TM ONERA M6 KANADI NAVIER-STOKES ÇÖZÜMAĞI OLUŞTURMA VE ÖNİŞLEM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda TM ONERA M6 KANADI NAVIER-STOKES ÇÖZÜMAĞI OLUŞTURMA VE ÖNİŞLEM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM ONERA M6 KANADI NAVIER-STOKES ÇÖZÜMAĞI OLUŞTURMA VE ÖNİŞLEM EDA Tasarım Analiz Mühendislik 1. Kapsam Kabuk Bölgeleri Oluşturma Çözümağındaki Elemanların Normal Yönlerini Kontrol Etme Çözümağında

Detaylı

Yetenekler Ve Mühendislik/Danışmanlık Hizmetleri. Ağustos 2014

Yetenekler 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

Detaylı

Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri

Google 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

Detaylı

HAKKIMIZDA AFA TEKNOLOJİ ARGE MÜHENDİSLİK OLARAK;

HAKKIMIZDA AFA TEKNOLOJİ ARGE MÜHENDİSLİK OLARAK; S a y f a 1 HAKKIMIZDA OLARAK; 2015 yılında KÜTAHYA TASARIM TEKNOKENT YÖNETİCİ A.Ş bünyesinde kurulan ARGE MÜHENDİSLİK SANAYİ VE TİCARET LTD. ŞTİ. Bir KOSGEB projesi ile faaliyetlerine başladı. Madencilik

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM 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

Detaylı

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI

OPTİMUM 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

Detaylı

Endüstriyel Yatık Tip Redüktör Seçim Kriterleri

Endüstriyel 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

Detaylı

P-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 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

Detaylı

ATLAS-SAHA VE ARAZİ GÖREVLERİNE YÖNELİK, MODÜLER VE YÜKSEK FAYDALI YÜK ORANLI MİKRO SINIFI BİR İHA TASARIMI, ÜRETİMİ VE TESTLERİ

ATLAS-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

Detaylı

2000 ÖSS. 7. Üç basamaklı 9KM sayısı iki basamaklı KM sayısının 31 katıdır. Buna göre, K+M toplamı. İşleminin sonucu kaçtır? kaçtır?

2000 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

Detaylı

BlueFan Yüksek performans. Enerji tasarruflu. Akıllı tasarım. Uzun ömür.

BlueFan Yüksek performans. Enerji tasarruflu. Akıllı tasarım. Uzun ömür. BlueFan Yüksek performans. Enerji tasarruflu. Akıllı tasarım. Uzun ömür. Climate for Growth YÜKSEK PERFORMANS ENERJİ VERİMLİ AKILLI TASARIM UZUN ÖMÜR Bugüne dek yüksek performanslı duvar fanları ile enerji

Detaylı

UZAKTAN OKUMA EDM/MDM SİSTEMLERİ IDSPECTO, ENERJİ MARKETİNİN MEVCUT VE GELECEKTEKİ TÜM UYGULAMALARI İÇİN EKSİKSİZ BİR YAZILIM ÇÖZÜMÜDÜR

UZAKTAN 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

Detaylı

NComputing Erişim Cihazları Maksimum Esneklik ve Tasarruf

NComputing 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

Detaylı

Dr. Erdal Oktay ın Kısa Özgeçmişi:

Dr. 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

Detaylı

TC KİMLİK NO SMS GÖNDERİM XML API

TC 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...

Detaylı

Online teknik sayfa FLOWSIC60 AKIŞ HIZI ÖLÇÜM CIHAZI

Online 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

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Ders 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

Detaylı

CAEeda TM OM6 KANADI MODELLEME. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda TM OM6 KANADI MODELLEME. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM OM6 KANADI MODELLEME EDA Tasarım Analiz Mühendislik 1. Kapsam Kanat Sınırlarını Çizme Taban Kanat Profilinin Hücum ve Firar Kenarları Sınırlarını Çizme Kanat Profilini Dosyadan (.txt) Okuma Geometrik

Detaylı

AERODİNAMİK KUVVETLER

AERODİNAMİK KUVVETLER AERODİNAMİK KUVVETLER Prof.Dr. Mustafa Cavcar Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu, 26470 Eskişehir Bir uçak üzerinde meydana gelen aerodinamik kuvvetlerin bileşkesi ( ); uçağın etrafından

Detaylı

«MAGMASOFT ile Döküm Tasarım ve Parametrelerinin Otomatik Optimizasyonu» «Optimization of Casting Design and Parameters with MAGMASOFT»

«MAGMASOFT ile Döküm Tasarım ve Parametrelerinin Otomatik Optimizasyonu» «Optimization of Casting Design and Parameters with MAGMASOFT» «MAGMASOFT ile Döküm Tasarım ve Parametrelerinin Otomatik Optimizasyonu» «Optimization of Casting Design and Parameters with MAGMASOFT» Birgi Özçelik (Magma Bilişim) 6.Oturum: Süreçler ve Kontrol 6th Session:

Detaylı

Atılım Üniversitesi Bilgi & Đletişim Teknolojileri Müdürlüğü Sistem Yönetim Uzmanı Görev Tanımı

Atılım Üniversitesi Bilgi & Đletişim Teknolojileri Müdürlüğü Sistem Yönetim Uzmanı Görev Tanımı Atılım Üniversitesi Bilgi & Đletişim Teknolojileri Müdürlüğü Sistem Yönetim Uzmanı Görev Tanımı Formal Doküman Detayları Hazırlanma Tarihi 17 Eylül 2012 Yayın Taslak Hazırlayan Ersun Ersoy Doküman Numarası

Detaylı

Yaşanmış Tecrübe Paylaşımı Önce Test Et Sonra Kodla XP Pratiği

Yaşanmış 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

Detaylı

Türbin modeli : LARUS45. Güç: 45 kw. (Maksimum) Kanat çapı: 15,6 m., 3 kanat.

Türbin modeli : LARUS45. Güç: 45 kw. (Maksimum) Kanat çapı: 15,6 m., 3 kanat. TEKNİK BİLGİLER Türbin modeli : LARUS45 Güç: 45 kw. (Maksimum) Kanat çapı: 15,6 m., 3 kanat. Kule : Bakım ve kurulum eğilmesi yapılabilen, hidrolik piston monte edilebilen, galvanizli çelik kule. Yükseklik

Detaylı

25. 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?

25. 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? ) ) )

Detaylı

Gaz Türbinli Uçak Motorları

Gaz 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

Detaylı

NComputing Erişim Cihazları Maksimum Esneklik ve Tasarruf Eylül 2010

NComputing 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

Detaylı

BÜYÜK ORANDA ŞEKİL DEĞİŞTİREBİLEN KANAT YÜZEYLERİNİN AERODİNAMİK YÜKLER ALTINDAKİ DAVRANIŞLARI

BÜYÜK 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

İŞ SIRALAMA. İş Sıralamanın Amaçları. İş Sıralama Türleri - 1. İş Sıralama. İş Sıralama Türleri - 2

İŞ SIRALAMA. İş Sıralamanın Amaçları. İş Sıralama Türleri - 1. İş Sıralama. İş Sıralama Türleri - 2 İş Sıralamanın Amaçları İŞ SIRALAMA İşleri zaman içinde işlemciye yerleştirmek Sistem hedeflerine uygun olarak: İşlemci verimi Cevap süresi (response time) Debi (throughput) 23 İş Sıralama İş Sıralama

Detaylı

BÜYÜK ORANDA ŞEKİL DEĞİŞTİREBİLEN KANATLARIN ÖN TASARIM SÜRECİNDE AERODİNAMİK VE YAPISAL ANALİZLERİNİN EŞLENMESİ

BÜYÜK ORANDA ŞEKİL DEĞİŞTİREBİLEN KANATLARIN ÖN TASARIM SÜRECİNDE AERODİNAMİK VE YAPISAL ANALİZLERİNİN EŞLENMESİ IV. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 12-14 Eylül 2012, Hava Harp Okulu, İstanbul BÜYÜK ORANDA ŞEKİL DEĞİŞTİREBİLEN KANATLARIN ÖN TASARIM SÜRECİNDE AERODİNAMİK VE YAPISAL ANALİZLERİNİN EŞLENMESİ D. Sinan

Detaylı

SAYISAL KARARLILIK. Zaman Uzayı Sonlu Farklar Yöntemi

SAYISAL KARARLILIK. Zaman Uzayı Sonlu Farklar Yöntemi Dr. Serkan Aksoy SAYISAL KARARLILIK Sayısal çözümlerin kararlı olması zorunludur. Buna göre ZUSF çözümleri de uzay ve zamanda ayrıklaştırma kapsamında kararlı olması için kararlılık koşullarını sağlaması

Detaylı

VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi

VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi 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 olarak,

Detaylı

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER Yazılımı ve Genel Özellikleri Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Kablosuz Ağların Modellemesi ve Analizi 1 OPNET OPNET Modeler, iletişim sistemleri ve

Detaylı

TR-Grid Oluşumu (TR-Grid Altyapısı ve AB Projeleri)

TR-Grid Oluşumu (TR-Grid Altyapısı ve AB Projeleri) TR-Grid Oluşumu (TR-Grid Altyapısı ve AB Projeleri) www.grid.org.tr Grid nedir? Günümüzde TR-Grid altyapısı için Grid = Kümelerin kümesi Dev sanal süperbilgisayar + Paylaşım kültürü Coğrafi olarak dağıtık

Detaylı

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan

Detaylı

HPFBU. MADX III (Methodical Accelerator Design) Yöntemli Hızlandırıcı Tasarımı Programı

HPFBU. MADX III (Methodical Accelerator Design) Yöntemli Hızlandırıcı Tasarımı Programı MADX III (Methodical Accelerator Design) Yöntemli Hızlandırıcı Tasarımı Programı Dr. Öznur METE University of Manchester The Cockcro: Ins

Detaylı

BİRİNCİ BASIMA ÖN SÖZ

BİRİNCİ BASIMA ÖN SÖZ BİRİNCİ BASIMA ÖN SÖZ Varlıkların kendilerinde cereyan eden olayları ve varlıklar arasındaki ilişkileri inceleyerek anlamak ve bunları bilgi formuna dökmek kimya, biyoloji, fizik ve astronomi gibi temel

Detaylı

Dünya da, Türkiye de, ODTÜ de Grid Oluşumuna Bakış

Dünya da, Türkiye de, ODTÜ de Grid Oluşumuna Bakış Dünya da, Türkiye de, ODTÜ de Grid Oluşumuna Bakış İçerik Giriş: tanımı, evrimi, geleceği Avrupa Grid projeleri TR-Grid yapısı ve ODTÜ ODTÜ deki araştırma çalışmaları Önemi 2/38 Grid nedir? Grid = Cluster

Detaylı

KATMANLI KOMPOZİT KİRİŞLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU

KATMANLI KOMPOZİT KİRİŞLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU KATMANLI KOMPOZİT KİRİŞLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU Fatih Karaçam ve Taner Tımarcı Trakya Üniversitesi, MMF Makine Mühendisliği Bölümü 030 Edirne e-mail: tanert@trakya.edu.tr Bu çalışmada

Detaylı

İşlem Yönetimi (Process Management)

İşlem Yönetimi (Process Management) İşlem Yönetimi (Process Management) 2 Bir işletim sisteminde, temel kavramlardan bir tanesi işlemdir. İş, görev ve süreç kelimeleri de işlem ile eşanlamlı olarak kullanılabilir. Bir işlem temel olarak

Detaylı

w Güneşe dön TR - Issue 001 - V006 Trifold - EU - BC - D170e - DUAL A ÇİFT XIS SOLAR EKSENLİ TRACKING SY GÜNEŞ TAKİP STEM SİSTEMİ

w 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.

Detaylı

info@ph1istanbul.com

info@ph1istanbul.com 0216 693 08 08 info@ph1istanbul.com DİJİTAL DÜNYA YA DAİR NE VARSA.. Mevcut Durum Analizi Algı Yönetimi Sürdürülebilir İlişkiler Hedef Kitle Analizi Dijital Strateji Kurulumu Marka Konumlandırma Rakip

Detaylı

KİRİŞLERDE PLASTİK MAFSALIN PLASTİKLEŞME BÖLGESİNİ VEREN BİLGİSAYAR YAZILIMI

KİRİŞLERDE PLASTİK MAFSALIN PLASTİKLEŞME BÖLGESİNİ VEREN BİLGİSAYAR YAZILIMI IM 566 LİMİT ANALİZ DÖNEM PROJESİ KİRİŞLERDE PLASTİK MAFSALIN PLASTİKLEŞME BÖLGESİNİ VEREN BİLGİSAYAR YAZILIMI HAZIRLAYAN Bahadır Alyavuz DERS SORUMLUSU Prof. Dr. Sinan Altın GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ

Detaylı

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 6

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 6 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 6 İçerik Fonksiyonlar Tek Satır Fonksiyonlar Karakter Fonksiyonlar Sayısal Fonksiyonlar Tarih ve Saat Fonksiyonları Dönüştürücü Fonksiyonlar Çoklu Satır Fonksiyonlar

Detaylı

TEKNİK BÜLTEN. VERİ MERKEZİ Alabushevo/Rusya. 14 MW Toplam Kurulu Soğutma Kapasitesi

TEKNİK BÜLTEN. VERİ MERKEZİ Alabushevo/Rusya. 14 MW Toplam Kurulu Soğutma Kapasitesi Hava Koşullandırma Haber Bülteni / Sayı 91 Ocak 2015 / Sayı 72 TEKNİK BÜLTEN VERİ MERKEZİ Alabushevo/Rusya Yüksek Enerji Tasarrufu Yüksek Güvenilirlik Yeşil Bir Veri Merkezi İçin Modern Çözüm 14 MW Toplam

Detaylı

Yenilikler LogiKal VERSİYON 7

Yenilikler LogiKal VERSİYON 7 Yenilikler LogiKal VERSİYON 7 Yenilikler Versiyon 7 Sayfa 1 İÇERİK YENİ KULLANICI ARAYÜZÜ...4 ANA MENÜ...4 PROJE YÖNETİCİSİ...5 PROJE MERKEZİ...6 PROJE GİRİŞİ...7 PROJE YÖNETİCİSİ...8 MENÜ İŞLEVİ YAPILANDIRMASI...8

Detaylı

CAEeda TM. NACA0012 KANADI ÜZERİNDE FAPeda ÇÖZÜMÜ UYGULAMASI EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda TM. NACA0012 KANADI ÜZERİNDE FAPeda ÇÖZÜMÜ UYGULAMASI EĞİTİM NOTU. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM NACA0012 KANADI ÜZERİNDE FAPeda ÇÖZÜMÜ UYGULAMASI EĞİTİM NOTU EDA Tasarım Analiz Mühendislik 1. Simülasyon Tanımlama Öncesi 1. Yeni bir proje oluşturmak için menü çubuğu üzerinden Dosya > Çözümağı

Detaylı

11.DERS Yazılım Testi

11.DERS Yazılım Testi 11.DERS Yazılım Testi 1 Yazılım Testi Bir programda hata bulma amacıyla icra edilen bir süreçtir. İyi bir test koşulu henüz ortaya çıkarılmamış bir hatayı tespit eden test koşuludur. Yazılım testinin önemi

Detaylı

İŞ SIRALAMA. İş Sıralama 6. İşletim Sistemleri

İŞ SIRALAMA. İş Sıralama 6. İşletim Sistemleri 6 İŞ SIRALAMA İş Sıralama Çok programlı ortamlarda birden fazla proses belirli bir anda bellekte bulunur Çok programlı ortamlarda prosesler: işlemciyi kullanır bekler giriş çıkış bekler bir olayın olmasını

Detaylı

2009 ÖSS MAT 1 Soruları

2009 ÖSS MAT 1 Soruları 009 ÖSS MAT Soruları. c mc m + 6 6 A) ) C) D) 6 E) 6. c + m c m ifadesi aşağıdakilerden hangisine eşittir? A) 4 ) 6 C) 9 D) E) 8. 0, 00, 00, 0, A) 8 ) 8,9 C) 9 D) 9,9 E) 0, 6. A + = 7 + C = 9 C + D = olduğuna

Detaylı

YALIN PERVANE VE KANAL İÇİ PERVANE SİSTEMİNİN SAYISAL VE DENEYSEL OLARAK KARŞILAŞTIRILMASI

YALIN PERVANE VE KANAL İÇİ PERVANE SİSTEMİNİN SAYISAL VE DENEYSEL OLARAK KARŞILAŞTIRILMASI V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 8-10 Eylül 2014, Erciyes Üniversitesi, Kayseri YALIN PERVANE VE KANAL İÇİ PERVANE SİSTEMİNİN SAYISAL VE DENEYSEL OLARAK KARŞILAŞTIRILMASI Onur Önal *, Zafer Öznalbant

Detaylı

AJANS İLETİŞİM API XML API v1.0.2. İçindekiler. 1. AMAÇ - Sayfa 2

AJANS İLETİŞİM API XML API v1.0.2. İçindekiler. 1. AMAÇ - Sayfa 2 AJANS İLETİŞİM API XML API v1.0.2 İçindekiler 1. AMAÇ - Sayfa 2 2. KULLANIM ŞEKLİ - Sayfa 2 2.1 Genel - Sayfa 2 2.2 Uyarılar - Sayfa 2 2.3 Hata Kodları - Sayfa 3 3. KULLANICI BİLGİLERİ KONTROLÜ - Sayfa

Detaylı

Kurumsal Yönetim Sistemleri Sistemleri

Kurumsal Yönetim Sistemleri Sistemleri Yazılım Danışmanlık Ltd. Şti. Kurumsal Yönetim Sistemleri Sistemleri Yönetim Kurumsal Yönetim Sistemleri Kurumsal Yönetim Sistemleri Kurumsal Akosis, sektörel olarak farklılık gösteren dinamikler ve iş

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Daha önce incelediğimiz testler, normal dağılmış ana kütleden örneklerin

Detaylı