DOĞAL GAZ & ENERJİ YÖNETİMİ BİLDİRİLER KİTABI
|
|
- Nesrin Tekeli
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI İİ DOĞAL GAZ & ENERJİ YÖNETİMİ KONGRE ve SERGİSİ BİLDİRİLER KİTABI GAZİANTEP EYLÜL 2001
2 TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASİ Sümer Sok. 36/1-A Uemirtepc /ANKARA Tel : 0(312) r-ıx: e-posta:mıııo&mmo. org.tr YAYIN NO: E / 2001/273 ISBN : Bu yapıtın yayın hakkı Makina Mühendisleri Odasına aittir. Kitabın hiçbir bölümü değiştirilemez. MMO'nun izni olmadan kitabın hiçbir bölümü elektronik, mekanik vb. yolllarla kopya edilip kullanılamaz. Kaynak gösterilmek kaydı ile alıntı yapılabilir. Eylül 2001/Gaziantep II
3 DOĞALGAZ & ENERJİ YÖNETİMİ KONGRE VE SERGİSİ TMMÖB Maltına Mühendisleri Odası Gaziantep Şubesi, Gaziantep, Eylül 2001 DOĞAL GAZ DAĞITIM AĞLARININ TASARIM OPTİMİZASYONU Y. Samim Ünlüsoy, O. Cahit Eralp, Dursun Öner Orta Doğu Teknik Üniversitesi ÖZET Doğal gaz dağıtım ağlarının tasarımı, öncelikle yapısal planın belirlenmesi ve daha sonra da uygun boru çaplarının seçilmesini içerir. İncelenen problem genelde bir kısıtlı optimizasyon problemidir. Amaç, tüketim noktalarında kabul edilebilir basınç düzeylerinin altına inmeden ve sistemdeki tüm borularda önceden belirlenen bir en yüksek hız değerini aşmadan, mevcut en uygun boru çaplarını kullanmaktır. Ancak, uygulamada boru çaplarının kısıtlı sayıda olduğu ve sadece verilen çapların kullanılması gereksinimi gözönüne alındığında, standart optimizasyon yöntemlerinin kullanılmasında bazı problemler ortaya çıkmaktadır. Bu bildiride, yapısal planı belirlenen doğal gaz dağıtım ağları için, çekiş değerlerine göre en uygun boru çaplarının seçilmesinde "Sezgisel Optimizasyon" ve "Genetik Algoritma" yaklaşımlarının uygulanması anlatılmaktadır. Anılan yöntemler, yapısal planın oluşturulması ve analizinde kullanılan bilgisayar programlarına eklendiğinde, programlara optimum tasarım yetenekleri de kazandırmaktadır. GİRİŞ Doğal gazın kaynağından kullanılacağı yere kadar getirilmesi için kullanılan ana hatlara İletim Hatları, kullanılacağı yerde ana hattan alınarak çekiş noktalarına dağıtılması için oluşturulan hatlar ise Dağıtım Hatları olarak tanımlanır. İletim hatları genelde ağaç dalları, dağıtım hatları ise ağ örgüsü biçiminde oluşturulur. Özellikle kentiçi ve organize sanayi bölgelerinde uygulanan doğal gaz dağıtım ağlarının tasarımı kapsamlı çalışma gerektiren bir süreçtir. Bu sürecin önemli bölümlerinden biri de, dağıtım ağının tasarımıdır. Bu tasarım iki aşamadan oluşur. Birinci aşama yapısal planın hazırlanmasıdır. Bu aşamada doğal gazın çekiş noktalarına ulaştırılması için gerekli ağ yapısı (çekiş noktalarına yapılan boru bağlantıları) ve bu yapı içerisinde basınç regülatörlerinin yerleri belirlenir [1]. İkinci aşama ise ağı oluşturan boruların çaplarının seçilmesidir. Karmaşık bir ağ yapısına sahip doğal gaz dağıtım hatlarında, borulardan geçen akışların ve belirlenen çekiş noktalarındaki basınçların hesaplanması oldukça karmaşık bir işlemdir. Örneğin, ağı oluşturan yüzlerce borudan bir veya birkaç borunun çapında yapılacak değişiklik tüm ağın dengesini değiştirebilir. Sonuç olarak değişikliğin yapıldığı bölgenin dışında da akışların ve basınçların önemli ölçüde değişmesi olasıdır. Bu nedenle sözkonusu ağların analizinde özel olarak hazırlanmış bilgisayar programları kullanılır. Deneyimli bir tasarımcı gerektiğinde, belirlenen bir ağın sadece analizini yapabilen bir program kullanarak, belli sayıda yinelemeyle kabul edilebilir düzeyde bir tasarıma ulaşabilir. Ancak, tasarım süresinin 120
4 azaltılması ve optimizasyonu için, bilgisayar programına optimum tasarım yeteneğinin de eklenmesi önemlidir. Pratik nedenlerle, elde edilen çözüm üzerinde hala bir kaç yineleme analizi yapılması gerekebilir. Ancak optimum tasarım yeteneği olan bir bilgisayar programının kullanılması ile, son çözümün elde edilme süresi azalacak ve optimuma en yakın çözüm elde edilebilecektir. Doğal Gaz Dağıtım Ağlarının Çözümü Doğal gaz dağıtım ağları yapısal planı karmaşık bir şekilde birbirine bağlanmış kaynak noktası (noktaları), borular, çekiş noktaları ve regülatör(ler)den oluşur. Ağ yapısı, üç basınç düzeyinde kısımları içerebilir. 1. Yüksek basınç (7 barın üstü). 2. Orta basınç (75 milibar ve 7 bar arası). 3. Düşük basınç (0 ve 75 milibar arası). Çözüm, sürekli rejimde, tüm borulardaki akış ve tüm çekiş noktalarındaki basınç değerlerinden oluşur. Literatürde, sürekli rejim gaz akışını modelleyen temel akış denkleminden başlayarak, herbiri değişik basınç düzeyleri için geliştirilmiş çok sayıda akış denklemi bulunmaktadır [2]. Doğal gaz dağıtım ağlarının hesaplarında en yaygın olarak kullanılan ve uygunluğu denenmiş olan akış denklemleri aşağıda verilmiştir. 1. Lacey eşitliği (düşük basınç) 2. Polyflo eşitliği (orta basınç) (1) rpç T M X 2 3 j-,2 n4.848 «4. Panhandle A eşitliği (yüksek basınç) j-o T P 2 _ P 2 _ v 7 T rt*m D* Ağ yapısının geometrisi, çekiş noktalarını simgeleyen düğüm noktaları ve bu noktalan birleştiren boruları simgeleyen doğrular tarafından belirlenir ve birbirine bağlı halkalar ve/veya ağaç dalı şeklinde olabilir, Şekil
5 Şekil 1. Ağ yapısı. Doğal gaz ağlarının sürekli rejim çözümünün formülasyonunda iki farklı yaklaşım söz konusudur [3]. 1. Düğüm noktaları basınç formülasyonu 2. Halka akış formülasyonu Birinci yaklaşımda düğüm noktalarındaki basınçlar, ikincisinde ise halka akış değerleri çözülür. İlk yaklaşım daha kolay programlanabilir, ancak yakınsama özelliği zayıftır. İkinci yaklaşım ise programlama açısından daha zor olmakla birlikte, başlangıç değerlerine hassas olmayan ve hızla çözüme yakınsayan özelliktedir ve genellikle tercih edilir. Bir düğüm noktasında başlayan ve aynı noktada biten bir halkayı oluşturan borularda, gelişigüzel seçilen bir dönme yönüne göre pozitif veya negatif alınan akış değerlerine göre hesaplanan basınç düşümlerinin toplamı sıfır olacağından, tüm halkalar gözönüne alınırsa : [B]{AP}={0} (4) Borudaki basınç düşümü, borudaki akışın bir fonksiyonu olduğuna göre : = {0} (5) Halka akış formülasyonunda, (5) numaralı eşitlik çözülerek tüm borulardaki akışlar bulunur. Borulardaki akışlar için tahmini değerler alınırsa, (5) eşitliğinin sağlanmayacağı açıktır. Bu durumda daha iyi yeni değerler bulabilmek için ilk akış değerlerine, her halka için bir q akış düzeltmesi eklenir. Elde edilen her yeni akış değeri için halkalarda oluşan hata değerleri, (6) /i (0P 02» 0t) / 2 (0ı t) (7) /t (01.02» 0*)_ {F({q})} vektörüne yerleştirilirse eşitliği elde edilir. (9) numaralı denklem kullanılarak : Çözümü bulmak için bu aşamada {q} vektörünün başlangıç değerleri gereklidir. Daha sonra her yinelemede kullanılarak bulunan yeni değerlerle, hata değerleri belli bir değerin altına düşünceye kadar devam edilir. Her yinelemede 8q değeri (12) numaralı eşitliğin çözümüdür. 122
6 (11) (12) Optimum Tasarım Doğal gaz dağıtım ağlarının optimizasyonunda temel amaç kullanılacak boruların toplam maliyetinin en aza indirgenmesidir. Amaca ulaşırken iki önemli kısıtın sağlanması gereklidir. i) Çekiş noktalarındaki basınçlar belirlenen "minimum tasarım basıncı"nın altına düşmemelidir. ii) Gazın borulardaki akış hızı belirlenen "maksimum tasarım hızı"nı aşmamalıdır. Bu durumda optimum tasarı problemi amaç fonksiyonunu, her boru için geçerli ^C,. (13) Pı -P^Z 0 (14) V maks -V i >Q (15) kısıtlarıyla en aza indirgemek olarak tanımlanır. Tanımlanan optimum tasarım probleminin standart optimizasyon algoritmaları ile çözülmesinde bazı problemler ortaya çıkmaktadır. Özellikle dikkat edilmesi gereken nokta, çözümün, yani boru çaplarının standart boru listelerinde yer alması gereksinimidir. Bu nedenle geçmişte "Sezgisel Optimizasyon" yöntemleri yaygın olarak kullanılmıştır [4]. Yakın geçmişte geliştirilen "Genetik Algoritma" ve "Simulated Annealing" yöntemleri ise yukarda belirtilen problemin çözümüne uygundur [5, 6]. Sezgisel Optimizasyon Sezgisel optimizasyon yöntemleri, optimizasyon probleminin sistematik matematiksel çözümünden çok, en iyi sonuca yaklaşılmasını sağlayacağı düşünülen bazı kuralların uygulanması esasına dayanmaktadır. Bu uygulamalarda mevcut yaklaşımlardan biri aşağıda özetlenmiştir [4]. 1. Dağıtım ağı üzerinde, tüm düğüm noktalarından geçecek ancak hiçbir şekilde halka oluşturmayacak şekilde borular (Şekil 1. de koyu olarak gösterilen borular gibi) seçilir. Düğüm noktalarındaki çekişlerden başlayarak ve kaynağa doğru giderek, seçilen tüm borulardaki çekişler hesaplanır. 123
7 1 Bu boruların çapları, maksimum tasarım hıa listesinden seçilir. Seçilmeyen boruların çapları için ise en küçük standart çap alınabilir. 3. Sistemin hidrolik analizi yapılarak düğüm noktalarındaki basınçlar ve borulardaki akışlar hesaplanır. Tüm düğüm noktaları ve borular için kısıtlar sağlanıyorsa, tasarım tamamlanmıştır. 4. Basınç değerlerinin minimum tasarım basıncının altına düştüğü (varsa) düğüm noktalan belirlenir. Benzer şekilde boru akış hızının, maksimum tasarım akış hızını geçtiği borular kaydedilir. 5. Tüm borular gözönüne alınarak, ağın ortalama birim uzunlukta basınç düşümü değeri hesaplanır. Birim uzunlukta basınç düşümü ortalama değere göre en yüksek olan borularda kullanılanın bir üstü standart çap seçilir, 3. adıma geri dönülür. 6. En büyük standart çap kullanıldığı halde, minimum tasarım basıncı ve/veya maksimum tasarım akış hızı kısıtları sağlanamıyorsa, hazırlanan yapısal plan gözden geçirilmelidir. Yukarda açıklanan yaklaşımla elde edilecek tasarım, tekrar gözden geçirildikten sonra genellikle birkaç ufak düzeltme ile son hale getirilebilir. Genetik Algoritma Genetik Algoritma temelli optimizasyon teknikleri; bir değerlendirme, seçim ve üretim döngüsü içeren ve genetik kavramlarına dayanan arama yöntemleridir [7]. Genetik Algoritma uygulamasında tek tek çözümler yerine, bir çözümler topluluğu üzerinde çalışılır. Uygulanan algoritma aşağıda özetlenmiştir. 1. Her bireyi bir çözüm adayı olan, çözümler topluluğu üretilir ve kodlanır. Kodlamada topluluğun bireyleri ile ilgili bilgiler kromozom adlı ikili dizelere işlenir. 2. Amaç fonksiyonunun değerleri hesaplanır. Bu değerlere göre her kromozoma bir başarı puanı verilir. Dağıtım ağının herhangi bir düğüm noktasında negatif basınç değerlerinin oluşmasına neden olan kromozomların puanı sıfır olarak değerlendirilir. 3. Rulet Seçim tekniği kullanılarak iki kromozom seçilir ve düzgün çaprazlama tekniği kullanılarak yeni kromozomlar elde edilir. 4. Yine Rulet Seçim tekniği kullanılarak seçilen kromozomlar mutasyona tabi tutulur ve en iyi kromozom topluluğun sonuna eklenir. Böylece yeni bir nesil elde edilir ve 2. adıma dönülür. 5. Bu süreç belirlenen sayıda yinelenir. Algoritmanın uygulanmasında kullanılan teknikler de aşağıda özetlenmiştir. 124
8 Rulet Seçim Tekniği 1. Tüm topluluk üyelerinin başarı puanları toplanarak toplam başarı puanı elde edilir. 2. Sıfır ile toplam başarı puanı arasında gelişigüzel (random) bir sayı üretilir. 3. Başarı puanı kendisinden önceki kromozomların başarı puanları toplamına eklendiğinde, üretilen sayıdan büyük olan ilk kromozom seçilir. Düzgün Çaprazlama 1. Seçilen iki kromozom gelişigüzel olarak bölümlere ayrılır. 2. Ayrılan bölümler iki kromozomda çaprazlanarak (karşılıklı birbirlerine aktarılarak) iki yeni kromozom üretilir. İkili Mutasyon 1. Topluluktaki tüm kromozomlar birbirine eklenir. 2. Bir ile (kromosom uzunluğu*topluluk üye sayısı) arasında gelişigüzel bir sayı seçilir. 3. Bu sayıdan başlanarak, her eleman (bit) mutasyon hızında değiştirilir. Örnek Uygulama Şekil 2'de sadece bir halkası olan, göreceli olarak küçük fakat gerçek bir orta basınç doğal gaz dağıtım ağının yapısal planı, üzerine işlenen boru uzunlukları ve çekişler ile beraber gösterilmiştir. Mevcut standart boru çapları ve normalize edilmiş birim maliyetleri ise Tablo l'de sunulmaktadır. Kaynak 1400 [m 3 /saat] I O ıo 3100 [nvvsaat] 250 [nrvsaat] 35 m Şekil 2. Örnek uygulamanın yapısal planı ve girdiler Sezgisel Optimizasyon ve Genetik Algoritma yöntemlerinin uygulanması sonucu elde edilen boru çapları Tablo 2'de sunulmaktadır. Görüldüğü gibi Genetik Algoritma uygulaması, Sezgisel Optimizasyon'a göre oldukça önemli kazançlar sağlayabilmektedir.
9 Tablo 1. Standart boru çaplan v normaliie edilmip birim mûyâm Dış Çap [mm] Et Kalınlığı [mm] Birim Maliyet Tablo 2. Sezgisel optimizasyon ve genetik algoritma kullanılarak yapılan tasanmlar Boru Maliyet V m aks (boru no.) P min (düğüm no.) Seçilen Standart Boru çapı [mm] V maks <25 [m/s] V maks <25 [m/s], P min <3.8 [bar] Sezgisel Optimizasyon GasNet v (17) 2.0(18) Genetik Algoritma OptiNet vl.o (7) 1.5(18) Sezgisel Optimizasyon GasNet v (1) 3.82(18) Genetik Algoritma OptiNet vl.o (3) 3.81(18) 126
10 SONUÇ Doğal gaz dağıtım ağlarının tasarımı, yoğun emek, bilgisayar desteği ve pek çok yineleme nedeni ile de azımsanmayacak süreler gerektiren bir süreçtir. Tasarımcının deneyimine bağlı olarak değişebilen tasarım süresi ve kalitesi bilgisayar desteği ile kısaltılabilir ve yükseltilebilir. Bu kapsamda analiz yeteneğine ek olarak optimum tasarım yeteneği olan bilgisayar programları, yineleme gereksinimini azaltarak tasarım süresinin kısaltılmasına yardım etmekte, aynı zamanda optimuma en yakın tasarımların elde edilmesine olanak sağlamaktadır. SİMGELER AF B CI DI Ei Li K i Pi QI s T Z [ ] { } KAYNAKLAR Amaç fonksiyonu Halka matrisi Maliyet, ağırlık, vb. Boru iç çapı [mm] Boru verim katsayısı Boru uzunluğu [m] Sabit sayı Mutlak basınç [bar] Akış [nvvsaat] Gazın özgül ağırlığının havanın özgül ağırlığına oranı Gaz akış sıcaklığı [K] Sıkıştırılabilirlik katsayısı Matris Vektör [1] Eralp, O. C. ve Ünlüsoy, Y. S., "Organize Sanayi Bölgeleri ve Kentsel Doğal Gaz Dağıtım Şebekelerinin Tasarımı", Doğalgaz & Enerji Yönetimi Kongre ve Sergisi, TMMOB Makina Mühendisleri Odası Gaziantep Şubesi, Gaziantep, Eylül [2] Eralp, O. C, "Pipeline Engineering", Ders notlan, Makina Müh. Bölümü, ODTÜ, [3] Osaidacz, A. J., Simulation and Analysis of Gas Networks, E.&F.N. Spon, London, [4] GasNet v.2.0a for Windows, Design and Analysis of Natural Gas Distribution Systems, User Manual, ODTÜ, Ankara, [5] Durgut, İ. ve Leblebicioğlu, K., "Doğal Gaz Ağlarının Optimum Tasarımında Simulated Annealing ve Genetik Algoritmaların Uygulanması ve Karşılaştırılması, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK'96, İstanbul, Mart [6] Öner, D., "Optimization of Natural Gas Distribution Networks, Yüksek Lisans tezi, Makina Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, [7] Davis, L., "Handbook of Genetic Algorithms", Van Nostrand Reinhold, New York,
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
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
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
DetaylıDOĞAL GAZ & ENERJİ YÖNETİM BİLDİRİLER KİTABI
TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI DOĞAL GAZ & ENERJİ YÖNETİM KONGRE ve SERGİSİ BİLDİRİLER KİTABI GAZİANTEP EYLÜL 2001 TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI Sümer Sok. 36/l-A Demirtepc /ANKARA Tel: 0(312) 231 31
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.
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
DetaylıSU DAĞITIM ŞEBEKELERİNİN MODELLENMESİ
TMMOB İNŞAAT MÜHENDİSLERİ ODASI ANKARA ŞUBESİ SU DAĞITIM ŞEBEKELERİNİN MODELLENMESİ Gençer Gençoğlu 1 Giriş Su Dağıtım Şebekeleri, Su Temin Sistemleri nin bileşenlerinden biridir. Amacı ise istenilen miktarda
DetaylıSimpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):
DP SİMPLEKS ÇÖZÜM Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir
DetaylıSynergi Water. Gelişmiş Akıllı Su Şebekeleri. İçmesuyu dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT
Synergi Water Gelişmiş Akıllı Su Şebekeleri İçmesuyu dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT 1 Giriş Synergi Su içmesuyu dağıtım şebekelerinde yer alan hatlar, vanalar, pompalar,
Detaylı3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem
3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü 3.2.1. Primal Simpleks Yöntem Grafik çözüm yönteminde gördüğümüz gibi optimal çözüm noktası, her zaman uygun çözüm alanının bir köşe noktası ya da uç noktası
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.
Detaylı1. Aşağıda verilen fiziksel büyüklüklerin dönüşümünde? işareti yerine gelecek sayıyı bulunuz.
Şube Adı- Soyadı: Fakülte No: NÖ-A NÖ-B Kimya Mühendisliği Bölümü, 2016/2017 Öğretim Yılı, 00323-Akışkanlar Mekaniği Dersi, 2. Ara Sınavı Soruları 10.12.2016 Soru (puan) 1 (20) 2 (20) 3 (20) 4 (20) 5 (20)
DetaylıBu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
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.
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
DetaylıKısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon
OPTİMİZASYON Bu bölümde çok değişkenli kısıtsız optimizasyon problemlerinin çözüm yöntemleri incelenecektir. Bu bölümde anlatılacak yöntemler, kısıtlı optimizasyon problemlerini de çözebilmektedir. Bunun
DetaylıKISITLI OPTİMİZASYON
KISITLI OPTİMİZASYON SİMPLEKS YÖNTEMİ Simpleks Yöntemi Simpleks yöntemi iteratif bir prosedürü gerektirir. Bu iterasyonlar ile gerçekçi çözümlerin olduğu bölgenin (S) bir köşesinden başlayarak amaç fonksiyonunun
DetaylıSynergi Gas. Gelişmiş Hidrolik Modelleme. Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT
Synergi Gas Gelişmiş Hidrolik Modelleme Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT 1 Giriş Doğalgaz dağıtım ve iletim şebekelerinde günlük ve uzun dönemli işletme ihtiyaçlarının
DetaylıEŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER
EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER LAGRANGE YÖNTEMİ Bu metodu incelemek için Amaç fonksiyonu Min.z= f(x) Kısıtı g(x)=0 olan problemde değişkenler ve kısıtlar genel olarak şeklinde gösterilir. fonksiyonlarının
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
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:
DetaylıGENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (III)
GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (III) Nedim TUTKUN Düzce Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü nedimtutkun@duzce.edu.tr Düzce Üniversitesi Elektrik&Elektronik Mühendisliği Bölümü Konuralp 81620
DetaylıTemelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey
Doğrusal Programlamanın Temelleri Doç.Dr.Ali Argun Karacabey Doğrusal Programlama Nedir? Bir Doğrusal Programlama Modeli doğrusal kısıtlar altında bir doğrusal ğ fonksiyonun değerini ğ maksimize yada minimize
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
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
DetaylıLineer Programlama. Doğrusal terimi, hem amaç hem de kısıtları temsil eden matematiksel fonksiyonların doğrusal olduğunu gösterir.
LİNEER PROGRAMLAMA Giriş Uygulamada karşılaşılan birçok optimizasyon problemi kısıtlar içerir. Yani optimizasyon probleminde amaç fonksiyonuna ilave olarak çözümü kısıtlayıcı ek denklemler mevcuttur. Bu
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
DetaylıHİDROLİK MAKİNALAR YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI
HİDROLİK MAKİNALAR YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI HİDROLİK TÜRBİN ANALİZ VE DİZAYN ESASLARI Hidrolik türbinler, su kaynaklarının yerçekimi potansiyelinden, akan suyun kinetik enerjisinden ya da her ikisinin
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - II
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - II Araş. Gör. Murat SARI 1/35 I Giriş Biri diğerini izleyen ve karşılıklı etkileri olan bir dizi kararın bütünüyle ele alındığı problemler için geliştirilen karar modelleri ve bunların
DetaylıBİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ
BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ Özgür ARMANERİ Dokuz Eylül Üniversitesi Özet Bu çalışmada, bir montaj hattı
DetaylıFonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi
07-04-006 Ümit Akıncı Fonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi İçindekiler Fonksiyon Minimizasyonu Metropolis Algoritması. Algoritma.......................................... Bir boyutlu
DetaylıYEREL KAYIPLAR. Borudaki yerel fiziki şekil değişimleri akımın yapısını mansaba doğru uzunca bir mesafe etkileyebilir.
YEREL KAYIPLAR Bir boru hattı üzerinde akımı rahatsız edebilecek her çeşit yerel değişim bir miktar enerjinin kaybolmasına sebep olur. Örneğin boru birleşimleri, düğüm noktaları, çap değiştiren parçalar,
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri
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
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME
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
DetaylıENDÜSTRİYEL TESİSLERDE BORU ÇAPI HESAP ESASALARI. Doç. Dr. Ahmet ARISOY İ.T.Ü. MAKİNA FAKÜLTESİ
ENDÜSTRİYEL TESİSLERDE BORU ÇAPI HESAP ESASALARI Doç. Dr. Ahmet ARISOY İ.T.Ü. MAKİNA FAKÜLTESİ 11 KASIM 1991 ORTA VE YÜKSEK BASINÇ GAZ DAĞITIM HATLARINDA BORU HESABI " Doç. Dr. Ahmet ARISOY.- - * GENEL
Detaylıdoğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik biçiminde verilmesi durumunda amaca
DetaylıMAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: SORULAR-CEVAPLAR
MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: 1- (24 Puan) Şekildeki 5.08 cm çaplı 38.1 m uzunluğunda, 15.24 cm çaplı 22.86 m uzunluğunda ve 7.62 cm çaplı
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları
DetaylıDİNAMİK - 7. Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi. Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü
DİNAMİK - 7 Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü 7. HAFTA Kapsam: Parçacık Kinetiği, Kuvvet İvme Yöntemi Newton hareket
DetaylıİLETİM TEKNOLOJİLERİ KONGRE ve SERGİSİ-2003
tmmob makina mühendisleri odası İLETİM TEKNOLOJİLERİ KONGRE ve SERGİSİ2003 BİLDİRİLER KİTABI 1518 Ekim 2003 İSTANBUL Yayın No: E/2003/335 tmmob makina mühendisleri odası Sümer Sok. No: 3/1 A Kızılay /
DetaylıPARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN 1995 yılında Dr.Eberhart ve Dr.Kennedy tarafından geliştirilmiş popülasyon temelli sezgisel bir optimizasyon tekniğidir.
DetaylıİKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ
İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ Yapı Statiği nde incelenen sistemler çerçeve sistemlerdir. Buna ek olarak incelenen kafes ve karma sistemler de aslında çerçeve sistemlerin
DetaylıULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
DetaylıNÖ-A NÖ-B. Şube. Alınan Puan. Adı- Soyadı: Fakülte No: 1. Aşağıda verilen fiziksel büyüklüklerin eşit olduğunu gösteriniz. 1/6
Şube NÖ-A NÖ-B Adı- Soyadı: Fakülte No: Kimya Mühendisliği Bölümü, 2015/2016 Öğretim Yılı, 00323-Akışkanlar Mekaniği Dersi, Bütünleme Sınavı Soru ve Çözümleri 20.01.2016 Soru (puan) 1 (20) 2 (20) 3 (20)
Detaylı8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği
MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği 2007 Güz Bu materyallerden alıntı yapmak ya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için
DetaylıYöneylem Araştırması II
Yöneylem Araştırması II Öğr. Gör. Dr. Hakan ÇERÇİOĞLU cercioglu@gazi.edu.tr BÖLÜM I: Doğrusal Programlama Tekrarı Doğrusal Programlama Tanımı Doğrusal Programlama Varsayımları Grafik Çözüm Metodu Simpleks
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
DetaylıEM302 Yöneylem Araştırması 2 Çok değişkenli DOP ların çözümü. Dr. Özgür Kabak
EM302 Yöneylem Araştırması 2 Çok değişkenli DOP ların çözümü Dr. Özgür Kabak Doğrusal olmayan programlama Tek değişkenli DOP ların çözümü Uç noktaların analizi Altın kesit Araması Çok değişkenli DOP ların
DetaylıAHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler
DetaylıEEM211 ELEKTRİK DEVRELERİ-I
EEM211 ELEKTRİK DEVRELERİ-I Prof. Dr. Selçuk YILDIRIM Siirt Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Kaynak (Ders Kitabı): Fundamentals of Electric Circuits Charles K. Alexander Matthew N.O. Sadiku
DetaylıBORU ÇAPI HESABI. Doç. Dr. Selahattin ÇELİK Makine Mühendisliği Bölümü
BORU ÇAPI HESABI Doç. Dr. Selahattin ÇELİK Makine Mühendisliği Bölümü 24.10.2017 Sıcak Sulu Isıtma Sistemlerinde Boru Çaplarının Belirlenmesi Ve Pompa Seçiminin Yapılması Tesisatta kullanılan boru çaplarının
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 7 İç Kuvvetler Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C. Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 7. İç Kuvvetler Bu bölümde, bir
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Hessien Matris-Quadratik Form Mutlak ve Bölgesel Maksimum-Minimum Noktalar Giriş Kısıtlı ve kısıtsız fonksiyonlar için
DetaylıMETASEZGİSEL YÖNTEMLER
METASEZGİSEL YÖNTEMLER Ara sınav - 30% Ödev (Haftalık) - 20% Final (Proje Sunumu) - 50% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn: Zaman çizelgeleme, en kısa yol bulunması,
DetaylıEM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak
EM302 Yöneylem Araştırması 2 Dr. Özgür Kabak TP Çözümü TP problemlerinin çözümü için başlıca iki yaklaşım vardır kesme düzlemleri (cutting planes) dal sınır (branch and bound) tüm yaklaşımlar tekrarlı
DetaylıEv Tipi Yenilenebilir Hibrit Sistem İçin Mikro-Genetik Algoritma ile Optimal Yük Planlaması
Ev Tipi Yenilenebilir Hibrit Sistem İçin Mikro-Genetik Algoritma ile Optimal Yük Planlaması Özay CAN, Nedim TUTKUN Düzce Üniversitesi Elektrik/Elektronik Mühendisliği Kapsam Giriş Hibrit Sistem ve Güç
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik (Eşitlik Kısıtlı Türevli Yöntem) Bu metodu incelemek için Amaç fonksiyonu Min.z= f(x) Kısıtı g(x)=0 olan problemde
DetaylıISI DEĞİŞTİRİCİLERİN TASARIMI [1-4]
ISI DEĞİŞTİRİCİLERİN TASARIMI [1-4] KAYNAKLAR 1. J.M. Coulson, J.F. Richardson ve R.K. Sinnot, 1983. Chemical Engineering V: 6, Design, 1st Ed., Pergamon, Oxford. 2. M.S. Peters ve K.D. Timmerhaus, 1985.
DetaylıYAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN
YAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN Yapı Sistemleri: İzostatik (Statikçe Belirli) Sistemler : Bir sistemin tüm kesit tesirlerini (iç kuvvetlerini) ve mesnet reaksiyonlarını
DetaylıEŞANJÖR (ISI DEĞİŞTİRİCİSİ) DENEYİ FÖYÜ
EŞANJÖR (ISI DEĞİŞTİRİCİSİ) DENEYİ FÖYÜ Giriş Isı değiştiricileri (eşanjör) değişik tiplerde olup farklı sıcaklıktaki iki akışkan arasında ısı alışverişini temin ederler. Isı değiştiricileri başlıca yüzeyli
DetaylıOkut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.
Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Giriş 1 Amaç : Mühendislik problemlerinin bilgisayar ortamında çözümünü mümkün kılacak
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5
DetaylıALAN ARAŞTIRMASI II. Oda Raporu
tmmob makina mühendisleri odası TMMOB SANAYİ KONGRESİ 2009 11 12 ARALIK 2009 / ANKARA ALAN ARAŞTIRMASI II Türkiye de Kalkınma ve İstihdam Odaklı Sanayileşme İçin Planlama Önerileri Oda Raporu Hazırlayanlar
DetaylıGENETİK ALGORİTMA İLE RÜZGAR TÜRBİNİ KANAT SAYISI SEÇİMİ
VI. Ulusal Temiz Enerji Sempozyumu UTES 2006 25 27 Mayıs 2006, Isparta Sf.756 764 GENETİK ALGORİTMA İLE RÜZGAR TÜRBİNİ KANAT SAYISI SEÇİMİ Nida Nurbay ve Ali Çınar Kocaeli Üniversitesi Tek. Eğt. Fak. Makine
DetaylıKONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I
KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I 1/19 İçerik Yöneylem Araştırmasının Dalları Kullanım Alanları Yöneylem Araştırmasında Bazı Yöntemler Doğrusal (Lineer) Programlama, Oyun Teorisi, Dinamik Programlama, Tam Sayılı
DetaylıVerilenler: a) TS EN standardından XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisi için belirlenen kriterler:
ÖRNEK: Endüstriyel bölgede yapılacak bir betonarme yapı için TS EN 06-1 standardına göre XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA sınıfı zararlı kimyasallar etkisine karşı dayanıklı akıcı kıvamda bir beton karışım
DetaylıAlınan Puan NOT: Yalnızca 5 soru çözünüz, çözmediğiniz soruyu X ile işaretleyiniz. Sınav süresi 90 dakikadır. SORULAR ve ÇÖZÜMLER
Gıda Mühendisliği Bölümü, 2016/2017 Öğretim Yılı, Bahar yarıyılı 0216-Akışkanlar Mekaniği Dersi, Dönem Sonu Sınavı Soru Çözümleri 30.05.2017 Adı- Soyadı: Soru (puan) 1 (20) 2 (20) 3 (20) 4 (20) 5 (20)
DetaylıULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
DetaylıAna Boru Çapı ve Pompa Birimi
BASINÇLI BORU SİSTEMLERİNİN TASARIMI (POMPAJ VE CAZİBE İÇİN) (TEK HAT VE DALLI SİSTEMLER İÇİN) (KRİTİK HAT VE YAN DALLAR İÇİN) (DOĞRUSAL PROGRAMLAMA YÖNTEMİ, KELLER YÖNTEMİ, İZİN VERİLEN YÜK KAYBI YAKLAŞIMI,
DetaylıMKT 204 MEKATRONİK YAPI ELEMANLARI
MKT 204 MEKATRONİK YAPI ELEMANLARI 2013-2014 Bahar Yarıyılı Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mekatronik Mühendisliği Bölümü Yrd. Doç. Dr. Egemen Avcu Makine Bir veya birçok fonksiyonu (güç iletme,
DetaylıYATAY UÇUŞ SEYAHAT PERFORMANSI (CRUISE PERFORMANCE)
YATAY UÇUŞ SEYAHAT PERFORMANSI (CRUISE PERFORMANCE) Yakıt sarfiyatı Ekonomik uçuş Yakıt maliyeti ile zamana bağlı direkt işletme giderleri arasında denge sağlanmalıdır. Özgül Yakıt Sarfiyatı (Specific
DetaylıSelf Organising Migrating Algorithm
OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ Self Organising Migrating Algorithm Kendini Organize Eden Göç/Geçiş Algoritması MELİH HİLMİ ULUDAĞ Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü İletişim: www.melihhilmiuludag.com
DetaylıJEODEZİK AĞLARIN OPTİMİZASYONU
JEODEZİK AĞLARIN OPTİMİZASYONU Jeodezik Ağların Tasarımı 10.HAFTA Dr.Emine Tanır Kayıkçı,2017 OPTİMİZASYON Herhangi bir yatırımın gerçekleştirilmesi sırasında elde bulunan, araç, hammadde, para, işgücü
Detaylı5/3/2017. Verilenler: a) TS EN standardından XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisi için belirlenen kriterler:
ÖRNEK: Endüstriyel bölgede yapılacak bir betonarme yapı için TS EN 206-1 standardına göre XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisine karşı dayanıklı akıcı kıvamda bir beton karışım
DetaylıSİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı
Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı ENM53 Doğrusal Programlamada İleri Teknikler SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS, 6 AÇIKLAMA Bu sununun
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
Detaylı8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği
MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği 2007 Güz Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için
DetaylıGEOMETRİK PROGRAMLAMADA GEOMETRİK-HARMONİK ORTALAMA EŞİTSİZLİGİNİN ROLÜ VE FONKSİYONEL
M.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Prof.Dr.Kenan ERKURAL'a Armağan Yıl:J998, Cilt: XIV, Say. ı:2, s.53-59. GEOMETRİK PROGRAMLAMADA GEOMETRİK-HARMONİK ORTALAMA EŞİTSİZLİGİNİN ROLÜ VE FONKSİYONEL 1-GİRİŞ DÖNÜŞÜMLER Tuncay
DetaylıGÜZ DÖNEMİ ARASINAV SORULARI. 1. Sayısal çözümleme ve fonksiyonu tanımlayarak kullanıldığı alanları kısaca açıklayınız?
MAK 05 SAYISAL ÇÖZÜMLEME S Ü L E Y M A N D E M Ġ R E L Ü N Ġ V E R S Ġ T E S Ġ M Ü H E N D Ġ S L Ġ K F A K Ü L T E S Ġ M A K Ġ N A M Ü H E N D Ġ S L Ġ Ğ Ġ B Ö L Ü M Ü I. öğretim II. öğretim A şubesi B
Detaylı7. Kafes sistem sayısal örnekleri
7. Kafes sistem sayısal örnekleri 7. Düzlem kafes sistem sayısal örneği Şekil 7. deki kafes sistem elastisite modülü.. 5 N/mm olan çelik borulardan imal edilmiştir. a noktasındaki kuvvetlerinden oluşan:
Detaylıİkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.
ISLE 403 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERS 3 NOTLAR DP Modellerinin Standart Biçimde Gösterimi: İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız. Gepetto Marangozhanesi için DP modeli
DetaylıGÜZ YARIYILI CEV3301 SU TEMİNİ DERSİ TERFİ MERKEZİ UYGULAMA NOTU
2018-2019 GÜZ YARIYILI CEV3301 SU TEMİNİ DERSİ TERFİ MERKEZİ UYGULAMA NOTU Su alma kulesinin dip kısmında çıkılacak olan iletim borusuyla Q max 1,31 m 3 /sn olan su, kıyıdaki pompa istasyonuna getirilecektir.
DetaylıDOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ
DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ TRANSPORTASYON (TAŞIMA, ULAŞTIRMA) TRANSİT TAŞIMA (TRANSSHIPMENT) ATAMA (TAHSİS) TRANSPORTASYON (TAŞIMA) (ULAŞTIRMA) TRANSPORTASYON Malların birden fazla üretim (kaynak,
DetaylıPROSES TASARIMINA GİRİŞ [1-4]
PROSES TASARIMINA GİRİŞ [1-4] KAYNAKLAR 1. J.M. Coulson, J.F. Richardson ve R.K. Sinnot, 1983. Chemical Engineering V: 6, Design, 1st Ed., Pergamon, Oxford. 2. M.S. Peters ve K.D. Timmerhaus, 1985. Plant
DetaylıBÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok
8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)
DetaylıTek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi
OPTİMİZASYON Gerçek hayatta, çok değişkenli optimizasyon problemleri karmaşıktır ve nadir olarak problem tek değişkenli olur. Bununla birlikte, tek değişkenli optimizasyon algoritmaları çok değişkenli
DetaylıSEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ. Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr.
SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr. Harun Uğuz * Rüzgâr kaynaklı enerji üretimi, yenilenebilir enerji kaynakları
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan
DetaylıMAKİNA İMALAT SANAYİ SEKTÖR ARAŞTIRMASI ODA RAPORU
tmmob makina mühendisleri odası MAKİNA İMALAT SANAYİ SEKTÖR ARAŞTIRMASI ODA RAPORU Hazırlayan Yavuz BAYÜLKEN Mart 2010 Yayın No:... MMO/2010/532 tmmob makina mühendisleri odası Meşrutiyet Caddesi No: 19
Detaylı23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması
. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması Sonlu elemanlar metodu el hesapları için değil, bilgisayarda yazılımlar ile kullanılması için geliştirilmiştir.
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
DetaylıKATMANLI 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
Detaylıİmalatta İşlenebilirlik Kriterleri
Bölüm 24 TALAŞLI İŞLEMEDE EKONOMİ VE ÜRÜN TASARIMINDA DİKKAT EDİLECEK HUSUSLAR Talaşlı işlenebilirlik Toleranslar ve Yüzey Kesme Koşullarının Seçimi konuları İmalatta İşlenebilirlik Kriterleri Takım ömrü-
DetaylıHESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR
HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR Kısıtlı ve kısıtsız fonksiyonlar için maksimum veya minimum (ekstremum) noktalarının belirlenmesinde diferansiyel hesabı kullanarak çeşitli
DetaylıTedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler
Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Doç.Dr.Mehmet Hakan Satman mhsatman@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi 2014.10.22 Doç.Dr.Mehmet Hakan Satmanmhsatman@istanbul.edu.tr Tedarik Zinciri
Detaylı