İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI"

Transkript

1 İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI Hamdi DEMİREL (a), Halil SAVURAN (b), Murat KARAKAYA (c) (a) Mühendisli Faültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü, Atılım Üniversitesi İnce/ANKARA (b) Mühendisli Faültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü, Atılım Üniversitesi İnce/ANKARA, (c) Mühendisli Faültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Atılım Üniversitesi İnce/ANKARA, ÖZET İnsansız Hava Araçları (İHA) için en büyü rislerden birisi düşman hava savunma radarları tarafından tespit edilme olduğundan; görevini başarılı bir şeilde icra edebilmesi için İHA nın hedef notalara ısa ve güvenilir bir rota üzerinden gitmesi geremetedir. Bu nedenle İHA rota planlamasında radarların aplama alanlarından açınma ço önemlidir. Anca hesaplanaca olan rotaların İHA ların toplam uçuş sürelerini artırması mümündür. Bu çalışmada eşif veya taarruz amaçlı ullanılan İHA için görev planlamasında en az rota mesafesini ve en az radar aplama alanı ihlali sağlayaca olan rotanın hesaplanması amacıyla Parçacı Sürü Optimizasyon metodu (Particle Swarm Optimization: PSO) ullanılara bir algoritma geliştirilmiş ve simülasyon ile başarısı ölçülmüştür. Anahtar Kelimeler: Parçacı Sürü Optimizasyonu, insansız hava aracı, güvenli rota hesaplama, dinami rota hesaplama, rota optimizasyonu ABSTRACT Wherefore one of the biggest riss to the UAV is to be detected by the enemy air defense radars; Unmanned Aerial Vehicles (UAV) has to be able to reach the targets through the shortest and secure route in order to perform the tas successfully. Therefore, it is very important to avoid from the radar detection areas while planning mission route for the UAV. But it is possible to increase the flight time of the UAV by routes to be calculated. In this paper an algorithm has been developed by using particle swarm optimization (PSO) to calculate a route that will provide maximum distance and minimum discoverability for UAV used for reconnaissance or assault and success measured with simulation. Key Words: Particle Swarm Optimization, unmanned aerial vehicles, shortest and safest route calculation, dynamic route calculation

2 1. GİRİŞ Günümüz hareât ortamında İnsansız Hava Araçları (İHA) eşif ve taarruz amaçlı olara yaygın bir şeilde ullanılmatadır [1, 2, 3, 4]. Üstlendileri roller onusunda gelecete insanlı hava araçlarının yerini almaya aday olan bu sistemlerin, hareât ortamında havada alış süreleri, eşfedilmelerinin zorluğu ve maliyet/etin ullanım ömürleri İHA ların ullanım potansiyelini daha da artırmatadır [2]. Artan bu ullanım olanaları, sınırlı menzil ile masimum sayıda görev icrası, radar aplama alanlarından açınara görev planlama ve sınırlı sayıdai İHA nın en etin biçimde ullanılması gibi çözülmesi gereen ve İHA ların görev başarısını doğrudan etileyen bazı problemleri de beraberinde getirmiştir [2, 5]. Bu çalışmanın amacı, etin görev planlamanın temelini oluşturan en ısa ve güvenli rotanın hesaplanması için Parçacı Sürü Optimizasyonu (PSO) tabanlı bir algoritmanın geliştirilmesidir [6, 7, 8, 9, 10, 11] Problemin Tanımı: Düşman hareât sahasında eren ihbar ve silah sistemlerine ait radarlar bulunmatadır. İHA ullanımı için menzil ve gizlili açısından son derece önemli olan radar aplama alanlarına girmeden veya açınma mümün değilse en az girere hedefe ulaşan en ısa rotayı hesaplama geremetedir Algoritma: Algoritma, ço sayıdai ullanılabilir rota içerisinden örneleme yapara parçacı sürü optimizasyon işlemini başlatmatadır. Örnelenen rotalar arasından ısalı ve radar aplama alanı ihlaline (KAİ) göre en iyi rotalar seçilir. Kaplama alanı ihlali; İHA nın radar aplama alanından geçmesi durumunda aplama içerisinde at ettiği yol mitarı adardır. Sonrai aşamalarda ise PSO algoritması urallarına göre yapılan terarlı adımlarla [9]; örne rotalar, seçilen uygun rotalara benzetilere ısalı ve görünmezli (radar aplama alanlarından açınma) açısından en ideal rota oluşturulur. Şeil 1. Radar aplama alanları, ontrol notaları ve muhtemel rota örneleri.

3 Herhangi bir rotaya ait ontrol notasının 1 radar aplama alanına girmesi durumunda, ihlal mitarı ile problemin illendirme parametrelerinden olan Ceza atsayısı (CK) çarpımı sonucunda elde edilen değer rotanın uzunluğuna Ceza puanı (CP) olara elenir (Denlem 1). Örne rota, radar ve ontrol notaları şeil 1 de gösterilmiştir. Ceza puanı hesaplanıren, radarlar tarafından tespit edilebilirliğin; radar RF enerjisi ile doğru orantılı olduğu ve RF enerji yayılımının uzalığın, aresi ile ters orantılı olduğu [12] diate alınmıştır. Çalışma algoritmasına ilişin detaylı açılama 3. Bölümde verilmiştir. CP = KİP CK (1) 2. METOD SEÇİMİ Bu çalışmada; rota hesaplama işlemi için sezgisel bir algoritma olan PSO ullanılmıştır [6, 7, 8, 9, 10, 11]. Sezgisel algoritma ullanılmasının sebebi hareât sahasında İHA nın hedefe ulaşabileceği ço sayıda (teori olara sonsuz) muhtemel rota bulunmasıdır. Ayrıca üzerinde pasif radar algılayıcı bulunan İHA lar hareetli düşman radarlarından açınma için hesapladıları rotaları görev esnasında dinami olara değiştirme durumunda alabilirler. Lineer yöntemler ile yapılaca olan bu tip hesaplamaların İHA nın havadai görev zamanı içerisinde sonuca ulaşmasının neredeyse imânsız olduğu değerlendirilmetedir. 3. ROTA HESAPLAMA ALGORİTMASI Rota hesaplama algoritması Parçacı Sürü Optimizasyon (PSO) metoduna dayanan sezgisel yalaşımlı bir çözüm şelidir. Genel olara değişenlerden oluşan bir fonsiyonun masimize veya minimize edilmesi üzerine uruludur. Uygun rotanın hesaplanması ise rotaya ait uzunlu ve radar aplama alanı ihlalinin minimum değerlerde tutulması olara abul edilebilir. Sürü optimizasyon metodu genel olara şu şeilde çalışmatadır. Öncelile çözüm uzayında parçacı olara adlandırılan ve sayısı önceden belirlenmiş rastgele çözüm örneleri oluşturulur. Her parçacı; uzaydai endi onum bilgisine (fonsiyonun çözüm değerine), öncei terarlarda hesaplanmış endisine ait en iyi onum bilgisine ve tüm parçacılar içinde ulaşılmış en iyi onum bilgisine sahiptir. Parçacı her terarda aşağıda verilen formüllere göre endi onum bilgisini günceller [9]. v id +1 = wv id + c 1 r 1 pbest id x +1 id = x id + v id +1 (3) x id + c 2 r 2 gbest d x id v: parçacı hızı : terar sayısı x: parçacığın onumu c: öğrenme atsayıları d: boyut r: rastgele sayı (2) 1 Kontrol notaları; rotaları oluşturan alt notalardır. Örnelenen tüm rotalarda eşit sayıda ontrol notası mevcuttur.

4 i: parçacı indisi W: her parçacığın öncei hızından etilenme mitarıdır. (Eylemsizli) pbest: parçacığa ait o ani terara adar ulaşılmış en iyi onum bilgisi gbest: tüm parçacılar arasında o ani terara adar ulaşılmış en iyi onum bilgisi Birim zamanda alınan yolun yani hızın (Denlem 2) esi onum bilgisine elenmesi ile (Denlem 3) yeni bir onum bilgisi oluşturulmatadır. Parçacığın birim zamandai hızını etileyen üç ana fatör vardır. Bunlar; endisine ait öncei hız bilgisi (v id ), öncei terarlarda endisinin ulaşmış olduğu en iyi onum bilgisi (c 1 r 1 pbest id x id ) ve tüm parçacılar arasında en son terara adar ulaşılmış en iyi onum bilgisidir (c 2 r 2 gbest d x id ). c atsayıları ise parçacığın diğer parçacılardan ne adar etileneceğini belirleyen ve tecrübe ile hesaplanan at sayılardır. Yuarıda ısaca özetlenen yöntemin tanımladığımız rota hesaplama problemine uyarlaması ise her rotanın çözüm uzayındai bir parçacı olara değerlendirilmesi ile yapılmıştır. En ısa uzunlu ve en az radar aplama alanı ihlal değerine sahip rotalar diğer parçacıların (rotaların) benzemeye çalıştıları rotalar olara seçilirler. Yapılan ço sayıdai terardan sonra en ısa olan ve en az radar aplama alanı ihlali yapan rota görev planlaması için en uygun rota olara seçilir. İHA göreve başlamadan önce PSO illendirme parametreleri 2 ullanıcı tarafından görev bilgisayarına girilir. Bu parametreler gidilece olan bölgedei radarların sayısı, onumu, yarıçapları ve görev bilgisayarının işlem hızı ile ilgili olara önceden oluşturulan parametre setlerinden hızlı bir şeilde yülenebilir. Görev bilgisayarı rotayı hesapladıtan sonra İHA yı hesaplanan ontrol notalarından geçece şeilde yönlendirmeye başlar. İHA, yer ontrol istasyonundan veya endi pasif sensörleri yardımı ile radarların durumlarında (sayı, onum, yarıçap vb.) bir değişili algılarsa yeni rotayı en ısa zamanda hesaplayara devreye soar. Hesaplama sırasında radar aplamalarını esmeden geçen ve İHA nın menzili içerisinde alan uygun uzunluta bir rota bulunamazsa, radar aplamalarından geçen en uygun (mümün olan en ısa ve en az radar aplama alanı ihlali yapan) rota hesaplanır. Bu işlem algoritma tarafından otomati olara gerçeleştirilmetedir. 4. SİMÜLASYON TASARIMI VE DENEY SONUÇLARI Simülasyon üç farlı örne problem için ayrı ayrı yapılmıştır. Her deney için parametreler belirlenmiş ve başarımının (B) tespiti için yapılan 100 ölçümün ortalaması alınmıştır. Örnelerden ili 7 adet düzgün yerleştirilmiş radar arasından geçece olan En Kısa Rotanın (EKR) algoritma ve manüel yöntemlerle hesaplanara başarımının arşılaştırmalı olara testi için hazırlanmıştır. İinci örnete ise radar aplama alanı ihlali yapılmadan rota planlamasının mümün olmadığı durumlarda en az ihlal yapılaca şeilde rota planlaması yapılmasının 2 PSO algoritmasına işleme başlamadan önce girilmesi gereen parametrelerdir.

5 başarımı test edilmiştir. Son örnete de rastgele yerleştirilen 30 adet radar arasından geçece olan rotanın algoritma tarafından hesaplanması sağlanmıştır Varsayımlar: Her İHA sınırlı bir menzile sahiptir ve örne çözümler te bir İHA için ii nota arasında yapılmıştır. Radar yarıçapları ve hareât sahası ölçüsü olara birim belirlenmiştir. Radar sayısı ullanıcı tarafından belirlenece olup radar yarıçapları ise belirlenen masimum yarıçaptan (R max ) büyü olmayaca şeilde bu çalışma için rastgele seçilmiştir. Hareât sahasının boyu 900, genişliği ise 380 birim olara belirlenmiştir. Anca hesaplama algoritmasında saha boyutları ile ilgili olara herhangi bir sınırlama bulunmamatadır. Hesaplamalar ii boyutlu düzlemde yapılaca olup yüseli değeri ullanılmayacatır Parametreler Masimum Yarıçap (R max): Örne çözümlerde radar yarıçapları belirtilen masimum yarıçaptan büyü olmama aydı ile rastgele seçilir. Radar Sayısı (RS): Görev icra edilece alandai radar sayısı. Bir ve üzerindei sayıları için hesaplama yapılabilir. Parçacı Sayısı (PS): Çözüm uzayında başlangıçta oluşturulaca örne rota sayısını belirtir. Kontrol Nota Sayısı (KNS): Her çözümün (rotanın) sahip olduğu ırılma notalarını belirtir. Tüm rotalarda eşit sayıda seçilir. Ceza Katsayısı (CK): Rotaya ait herhangi bir ontrol notasının radar aplamasını ihlal etmesi durumunda rotaya uygulanaca olan ceza mitarını belirleyen atsayıdır. Öğrenme Katsayıları (c1 ve c2): Her bir rotanın diğer rotalardan ne adar etileneceğini belirleyen atsayılardır. Deneysel tecrübeler ile probleme özel olara belirlenirler. (İllendirme değeri: c1:0.01, c2:10) Eylemsizli (w): İterasyon boyunca her rotanın endisine ait geçmiş onum ve hız bilgileri ile endi değişimini ne adar sürdüreceğini belirleyen atsayıdır. (İllendirme değeri: 0,9) Terar Sayısı: Hesaplama işleminin aç terarla yapılacağını belirtir Başarım : Seçilen rotanın hesaplanan toplam puanı (TP); rota uzunluğuna (M), ceza atsayısına (CK) ve ceza puanına (CP: Denlem 1) bağlı olara Denlem 4 yardımı ile hesaplanmatadır. TP = M + CK CP (4) Toplam puanın düşü olması başarımın yüse olmasını sağlamatadır. Başarım ise Denlem 5 yardımı hesaplanmatadır. B = 100 (TP EKR)/EKR (5) 4.4. Simülasyon Platformu: Yazılım Visual Studio 2010 yazılım geliştirme ortamında Visual BASIC dilinde odlanmış ve Intel Core 2 CPU 2,13 Ghz işlemci, 4 GB 800 Mhz RAM a sahip bir bilgisayar ile test edilmiştir Deney Sonuçları: Örne olara 900x380 birim boyutunda bir hareat sahasına yerleştirilmiş; sayıları, yarıçapları ve simülasyon parametreleri Çizelge 1 de verilmiş olan radarlar için önerdiğimiz algoritma ullanılara hesaplanan rotalara ait sonuçlar aşağıda özetlenmiştir. Çizelge 1. Deneyler için parametre değerleri. Örne R max RS PS KNS CK C1 C2 W Terar

6 , , , Deney - 1 Bu deney, algoritmanın başarımını manüel yöntemle bulunan sonuçla arşılaştırma üzere tasarlanmıştır. Şeil 3 te gösterilen radar yerleşim planına göre manüel yöntemlerle hesaplanan en ısa rota 931,20 birim olara bulunmuştur. Çizelge 1 de Deney-1 için verilen parametre değerleri ullanılara önerilen algoritma 100 ez çalıştırılmış ve elde edilen sonuçlardan rastgele seçilmiş on rota Çizelge 2 de verilmiştir. Çizelge 2. Deney 1 e ait sonuçlardan rastgele seçilen on rotaya ve ortalamaya ait bilgiler. Sıra Süre (Sn) M (Birim) CP TP B (%) 1 1, , ,331 99,99 2 1, , ,939 99,92 3 1, , ,655 99,63 4 1, ,740 0, ,879 99,93 5 1, ,996 0, ,393 99,87 6 1, ,018 0, ,832 98,32 7 1, , ,539 98,25 8 1, , ,990 99,92 9 1, , ,926 99, , , ,063 99, ölçüm için ortalama: 1, ,287 0, ,361 % 99,767 Çizelge 2 de verilen sonuçlar incelendiğinde önerilen algoritmanın 7 radarın olduğu bir hareât ortamında 1,5 sn gibi ısa bir hesaplama süresinde en ısa rotaya %99,767 oranında yalaştığı görülmüştür. Ayrıca Şeil 3 te de radar yerleşim planı ve bulunan rotalardan örne bir rota gösterilmiştir. Şeil 3. Algoritma tarafından örne 1 için hesaplanan rota Deney - 2

7 Bu örnete radar aplama alanı ihlali yapılmadan uygun bir rotanın bulunmasının mümün olmadığı durumlarda algoritmanın İHA nın görevine devam edebilmesi için en az ihlal yapılara hedefe ulaşılabilece olan rotayı belirlemesi test edilmiştir. Deney ile ilgili olara; Şeil 4 tei radar yerleşim planına göre en ısa rota manüel olara ölçülmüş ve uzunluğu 923,221 birim olara bulunmuştur. Çizelge 1 de deney-2 için verilen parametre değerleri ullanılara önerilen algoritma 100 ez çalıştırılmış ve elde edilen sonuçlardan rastgele seçilmiş 10 sonuç Çizelge 3 te verilmiştir. Rotanın aplam [13]a ihlali yapma mitarı manüel olara ölçülemediğinden başarım sadece rota uzunluğu üzerinden hesaplanmıştır. Anca Şeil 4 incelendiğinde algoritma tarafından oluşturulan rotanın uygulanabilir bir rota olduğu görülecetir. Çizelge 3. Örne 2 ye ait sonuçlardan rastgele seçilen 10 rotaya ait bilgiler. Sıra Süre (Sn) M (Birim) CP TP B (%) 1 1, ,259 45, ,966 99,89 2 1, ,024 45, ,890 99,59 3 1, ,224 45, ,848 99,35 4 1, ,791 46, ,854 99,94 5 1, ,622 45, ,388 99,52 6 1, ,524 45, ,164 99,97 7 1, ,750 45, ,456 99,73 8 1, ,129 46, ,264 99,47 9 1, ,040 46, ,335 99, , ,019 46, ,969 99, ölçüm için ortalama: 1, ,703 45, ,634 99,541 Çizelge 3 te verilen sonuçlar ve şeil 4 incelendiğinde; önerilen algoritmanın, 7 radarın olduğu bir hareât sahasında, aplama ihlali yapılmadan uygun bir rota oluşturulmasının mümün olmadığı bir durumda 1,3 sn gibi ısa bir zamanda en ısa rotaya ortalama %99,541 oranında yalaştığı görülmüştür. Şeil 4. Algoritma tarafından örne 2 için hesaplanan rota Deney - 3

8 Bu deneyde ise İHA nın 30 radarın bulunduğu arışı bir hareât sahasında, uygun rotayı hesaplaması test edilmiştir. Örnetei radar sayısının diğer örnelere göre fazla olması (yalaşı 4 at) hesaplamaların manüel olara yapılamamasına sebep olduğundan manuel başarım testi yapılamamıştır. Çizelge 1 de deney-3 için verilen parametre değerleri ullanılara önerilen algoritma 10 ez çalıştırılmış, elde edilen sonuçlar Çizelge 4 te verilmiş, en iyi ve en ötü sonuç işaretlenmiştir. Çizelge 4. Örne 3 e ait sonuçlar. Sıra Süre (Sn) M (Birim) CP TP B (%) 1 17, , , , , , , , , , , , , ,030 1, , , , , , , , , , , , , , , , ölçüm için ortalama: 17, ,438 0, ,566 Algoritma tarafından hesaplanan rotalardan rastgele seçilmiş bir rota Şeil 5 te verilen radar yerleşim planına göre yorumlandığında uygulanabilir bir rota olduğu görülecetir. Şeil 5. Algoritma tarafından örne 3 için hesaplanan rotalardan birisi (M= , CP =0, TP= ).

9 5. SONUÇ Hareât sahasında görevin icrası için ısalı ve eşfedilebilirdi açısından en uygun rotanın mümün olan en ısa zamanda hesaplanması ile ilgili olara yapılan bu çalışma sonucunda; PSO metodu ullanılara ısa bir zaman içerisinde (30 radarın bulunduğu deney 3 için masimum değerinde ortalama 17 saniye) en uygun rota planlanmıştır. Birinci deneyde -başarım oranının manüel yöntemlerle de ölçülebilir olması sebebiyleincelendiğinde bulunan sonuçlardai başarım oranının % 99 un üzerinde (Çizelge 2) olduğu görülmetedir. İinci deneyde en uygun rota her ne adar manüel yöntemler ile ölçülemese de rota uzunluğu manüel olara hesaplanmış (ihlal mitarı manüel olara hesaplanamamıştır) ve algoritmanın bulduğu değerler ile arşılaştırılmıştır. Çizelge 3 incelendiğinde rota uzunluğu için başarım oranının % 99 un üzerinde olduğu görülecetir. Ayrıca Şeil 4 e baıldığında hesaplanan rotanın radar aplamalarının en az olduğu bölgeden geçtiği görülecetir. Üçüncü deneyde ise 30 radarın bulunduğu bir hareât sahasında İHA için uygun bir rota hesaplanmıştır. Başarım oranı -manüel yöntemler ile arşılaştırma yapılamadığından- ölçülememiştir. Anca; Çizelge 4 ve Şeil 5 incelendiğinde ortalama değerlere sahip bir rotanın bile (en iyi rota değil) İHA için son derece uygulanabilir bir rota olduğu görülecetir. Sonuç olara; tanımlanan rota planlaması probleminde optimizasyon algoritmalarının gelecetei görev bilgisayarlarının yazılımlarına gömülme suretiyle rota ve görev planlamasında yaygın bir şeilde ullanılabileceği gösterilmiştir. Ayrıca çalışmanın sonrai aşamasında birden ço hedefin bulunduğu bir ortamda en ısa rotanın hesaplanması ile ilgili olara bir çalışma yapılması planlanmıştır [13]. 6. KAYNAKÇA [1] L. R., Unmanned Aviation - A Brief History Unmanned Aerial Vehicles, Virginia: American Institute of Aeronautics And Astronautics Inc., [2] " The Economist Newspaper Limited 2013, 14 Temmuz [Online]. Available: [Accessed ]. [3] D. Glade, "Unmanned aerial vehicles: Implications for military opearations.," Air Univ. Press Maxwell Afb Al., 2000.

10 [4] J. Everaerts, "THE USE OF UNMANNED AERIAL VEHICLES (UAVS) FOR REMOTE SENSING AND MAPPING," The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 37, , Belgium, [5] C. G. C. Ercan, "DİNAMİK İNSANSIZ HAVA SİSTEMLERİ ROTA PLANLAMASI LİTERATÜR ARAŞTIRMASI VE İNSANSIZ HAVA SİSTEMLERİ ÇALIŞMA ALANLARI," Pamuale Üniversitesi Mühendisli Bilimleri Dergisi, Vols. Cilt 19, Sayı2 2013, pp , [6] J. K. a. R. Eberhart, Particle Swarm Optimization, [7] L. X. a. T. Stentz, A Fast Traversal Heuristic and Optimal Algorithm. [8] S. Taluder, Mathematical Modelling and Applications of Particle Swarm Optimization, [9] Tongliao, Analysis of Particle Swarm Optimization Algorithm, China: Qinghai Bai College of Computer Science and Technology Inner Mongolia University for Nationalities, [10] J. Z. M. I. a. W.-n. C. Wen-liang Zhong, A Novel Discrete Particle Swarm Optiization to Solve Travelling Salesman Problem., [11] C. K. Seçin TAMER, Parçacı Sürü Optimizasyonu, [12] D. C. SCHLEHER, Bilgi Çağında Eletroni Harp, Doru Yayın Evi, [13] M. KARAKAYA, "En Az Sayıda İnsansız Hava Aracı Kullanara Sabit Hedeflerin Gözetlenmesinin Planlanması," in 15. Otomati Kontrol Ulusal Toplantısı ve Sergisi (TOK2013), 2013.

) ile algoritma başlatılır.

) ile algoritma başlatılır. GRADYANT YÖNTEMLER Bütün ısıtsız optimizasyon problemlerinde olduğu gibi, bir başlangıç notasından başlayara ardışı bir şeilde en iyi çözüme ulaşılır. Kısıtsız problemlerin çözümü aşağıdai algoritma izlenere

Detaylı

Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri

Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri Ders : MATLAB ile Matris İşlemleri Kapsam Vetörlerin ve matrislerin tanıtılması Vetör ve matris operasyonları Lineer denlem taımlarının çözümü Vetörler Vetörler te boyutlu sayı dizileridir. Elemanlarının

Detaylı

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES Mehmet YÜCEER, İlnur ATASOY, Rıdvan BERBER Anara Üniversitesi Mühendisli Faültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan- 0600 Anara (berber@eng.anara.edu.tr)

Detaylı

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. 28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan: ELEKTRĠK PĠYASASI DENGELEME VE UZLAġTIRMA YÖNETMELĠĞĠ

Detaylı

Ufuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey

Ufuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0156 ENGINEERING SCIENCES Yavuz Ünal Received: October 010 Ufu Eim Accepted: January 011 Murat Kölü Series

Detaylı

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği MADENCİLİK Haziran June 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 2 Açı işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinami Programlama Teniği A Three Dimensional Dynamic Programming Technique for Open Pit Design Ercüment YALÇE\(*)

Detaylı

DİNAMİK ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİ İÇİN YENİ BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ 1 A NOVEL APPROACH FOR SOLUTION OF DYNAMIC VEHICLE ROUTING PROBLEMS

DİNAMİK ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİ İÇİN YENİ BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ 1 A NOVEL APPROACH FOR SOLUTION OF DYNAMIC VEHICLE ROUTING PROBLEMS Süleyman Demirel Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi Y.2017, C.22, S.3, s.807-823. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2017,

Detaylı

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206 99 EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3- Yıl: 99-6 İKİNCİ MERTEBEDEN BİR DİFERENSİYEL DENKLEM SINIFI İÇİN BAŞLANGIÇ DEĞER PROBLEMİNİN DİFERENSİYEL DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE TAM ÇÖZÜMLERİ THE

Detaylı

GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇAPRAZLAMANIN SÖZDE RASSAL POPULASYONLARA ETKİSİ

GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇAPRAZLAMANIN SÖZDE RASSAL POPULASYONLARA ETKİSİ GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇARAZLAMANIN SÖZDE RASSAL OULASYONLARA ETKİSİ ınar SANAÇ Ali KARCI Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Mühendisli Faültesi Fırat Üniversitesi 239 Elazığ ÖZET Geneti

Detaylı

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon Shigley s Mechanical Engineering Design Richard G. Budynas and J. Keith Nisbett Malzeme Bağıyla Konstrüsiyon Hazırlayan Prof. Dr. Mehmet Fırat Maine Mühendisliği Bölümü Saarya Üniversitesi Çözülemeyen

Detaylı

SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM

SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM Celal YAŞAR 1 Salih FADIL 2 M.Ali TAŞ 3 13 Dumlupınar Üniversitesi Mühendisli

Detaylı

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılarak Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılarak Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılara Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi Derviş Karaboğa 1 Selçu Ödem 2 1,2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Erciyes Üniversitesi,

Detaylı

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm TİMAK-Tasarım İmalat Analiz Kongresi 6-8 Nisan 006 - BALIKESİR RSM TEKNİĞİ UYGULANARAK DERLİN MALZEMESİNİN OPTİMUM AŞINMA DEĞERİNİN TAHMİN EDİLMESİ Aysun SAĞBAŞ 1, F.Bülent YILMAZ ve Fatih ALTINIŞIK 3

Detaylı

KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ

KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ 8. Türiye Eonometri ve İstatisti Kongresi 24-25 Mayıs 2007 İnönü Üniversitesi Malatya KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ Hasan SÖYLER 1 Timur KESKİNTÜRK 2 Özet: Karınca olonisi

Detaylı

OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS)

OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS) ÖZET/ABSTRACT DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 2 sh. 49-54 Mayıs 2000 OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE

Detaylı

DALMIŞ YÜZEYLERDEKİ KUVVETLER

DALMIŞ YÜZEYLERDEKİ KUVVETLER 9 DALMIŞ YÜZEYLERDEKİ KUVVETLER Kalınlığı olmayan bir yüzeyi göz önüne alalım. Sıvı içine almış bir yüzeye Arşimet Prensipleri geçerli olmala birlite yüzeyinin her ii tarafı aynı sıvı ile oluruluğuna uvvet

Detaylı

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri) ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMLI GRUPLARDA ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr BAĞIMLI İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASINA

Detaylı

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Deney : Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) & Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Amaç Bu deneyin amacı Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Giriş Bir öncei deneyde ayrı-zamanlı

Detaylı

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr.

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr. MAK3 MAKİNA EEMANARI I. Yarıyıl içi imtihanı /0/0 Müddet: 90 daia Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Himet Kocabas, Doç.Dr. Cemal Bayara. (0 puan) Sıı geçmelerde sürtünme orozyonu nasıl ve neden meydana gelir? Geçmeye

Detaylı

PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

PARÇACIK 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.

Detaylı

Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0

Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0 SİERPİNSKİ ÜÇGENİ Polonyalı matematiçi Waclaw Sierpinsi (1882-1969) yılında Sierpinsi üçgeni veya Sierpinsi şapası denilen bir fratal tanıttı. Sierpinsi üçgeni fratalların il örneğidir ve tremalarla oluşturulur.

Detaylı

DENEY 3. HOOKE YASASI. Amaç:

DENEY 3. HOOKE YASASI. Amaç: DENEY 3. HOOKE YASASI Amaç: ) Herhangi bir uvvet altındai yayın nasıl davrandığını araştırma ve bu davranışın Hooe Yasası ile tam olara açılandığını ispatlama. ) Kütle yay sisteminin salınım hareeti için

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org FUZZY Control Strategy Adapting to ISPM-15 Standarts Aydın Mühürcü 1, Gülçin Mühürcü 2 1 Saarya University, Electrical-Electronical

Detaylı

DERS III ÜRETİM HATLARI. akış tipi üretim hatları. hat dengeleme. hat dengeleme

DERS III ÜRETİM HATLARI. akış tipi üretim hatları. hat dengeleme. hat dengeleme DERS ÜRETİM HATLAR ÜRETİM HATLAR Üretim hatları, malzemenin bir seri işlemden geçere ürün haline dönüştürülmesini sağlayan bir maineler ve/veya iş istasyonları dizisidir. Bir üretim hattı üzerinde te bir

Detaylı

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi M. Ozan AKI Yrd.Doç Dr. Erdem UÇAR ABSTRACT: Bu çalışmada, sıvıların seviye ölçümünde dalgalanmalardan aynalı meydana

Detaylı

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON 01 Mayıs VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON KİRİŞTE BURUŞMA 1-03 Güven KUTAY Semboller ve Kaynalar için "1_00_CeliKonstrusiyonaGiris.doc" a baınız. Koordinat esenleri "GENEL GİRİŞ" de belirtildiği gibi DIN 18800

Detaylı

BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI

BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s. 96-115. 96 BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI ÖZ Arzu ORGAN* İrfan ERTUĞRUL**

Detaylı

FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ

FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ ESRA BOSTANCIOĞLU 1, EMEL DÜZGÜN BİRER 2 ÖZET Bir binanın fonsiyon ve performansının değerlendirilmesinde; diğerlerinin yanında maliyet önemli bir parametredir.

Detaylı

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm BİLİŞİM TEKOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 1, SAYI: 1, OCAK 2008 23 Geneti Algoritma ile Mirofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması Erem Çontar, Hasan Şair Bilge Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Gazi

Detaylı

GEMİYE KONUŞLU İNSANSIZ HAVA ARACININ HEDEFLERE ROTALANMASININ OPTİMİZASYONU

GEMİYE KONUŞLU İNSANSIZ HAVA ARACININ HEDEFLERE ROTALANMASININ OPTİMİZASYONU GEMİYE KONUŞLU İNSANSIZ HAVA ARACININ HEDEFLERE ROTALANMASININ OPTİMİZASYONU Halil SAVURAN (a), Hamdi DEMİREL (b), Murat KARAKAYA (c) (a) Atılım Üniversitesi, Yazılım Müh. Böl., Ankara, halil.savuran@atilim.edu.tr

Detaylı

BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm

BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm Tufan İNAÇ 1, Cihan KARAKUZU 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Bilecik Şeyh Edebali

Detaylı

BİR FONKSİYONUN FOURİER SERİSİNE AÇILIMI:

BİR FONKSİYONUN FOURİER SERİSİNE AÇILIMI: FOURIER SERİERİ GİRİŞ Elastisite probleminin çözümünde en büyü zorlu sınır şartlarının sağlatılmasındadır. Bu zorluğu gidermenin yollarından biride sınır yülerini Fourier serilerine açmatır. Fourier serilerinin

Detaylı

(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl.

(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl. ED Sistemleri için Etin Darbe Ayrıştırma ve Tehdit Kimlilendirme Algoritması Geliştirilmesi Development of Effective Pulse Deinterleaving and Threat Identification Algorithm for ESM Systems Ortaovalı H.

Detaylı

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa ELECO '2012 Eletri - Eletroni ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 ralı 2012, Bursa Lineer Olmayan Dinami Sistemlerin Yapay Sinir ğları ile Modellenmesinde MLP ve RBF Yapılarının Karşılaştırılması

Detaylı

AutoLISP KULLANILARAK ÜÇ KOLLU ROBOTUN HAREKET SİMÜLASYONU

AutoLISP KULLANILARAK ÜÇ KOLLU ROBOTUN HAREKET SİMÜLASYONU PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K Bİ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : 6 : : -7 AutoLISP

Detaylı

İnsansız Hava Sistemleri için Güzergâh Optimizasyonu Route Optimization for Unmanned Aerial Systems

İnsansız Hava Sistemleri için Güzergâh Optimizasyonu Route Optimization for Unmanned Aerial Systems International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'6) İnsansız Hava Sistemleri için Güzergâh Optimizasyonu Route Optimization for Unmanned Aerial Systems Hicran Yılmaz Mekatronik

Detaylı

MOBİL ROBOTLARIN BİNA İÇİ KOŞULLARDA ULAŞMA ZAMANI KULLANILARAK KABLOSUZ LOKALİZASYONU

MOBİL ROBOTLARIN BİNA İÇİ KOŞULLARDA ULAŞMA ZAMANI KULLANILARAK KABLOSUZ LOKALİZASYONU ÖHÜ Müh. Bilim. Derg. / OHU J. Eng. Sci. ISSN: 2564-6605 doi: 10.28948/ngumuh.364850 Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendisli Bilimleri Dergisi, Cilt 7, Sayı 1, (2018), 99-119 Omer Halisdemir University

Detaylı

ANKARA İLİ DELİCE İLÇESİ KÖPRÜSÜNÜN CPM METODU İLE MÜHENDİSLİK KRİTERLERİNİN BELİRLENMESİ

ANKARA İLİ DELİCE İLÇESİ KÖPRÜSÜNÜN CPM METODU İLE MÜHENDİSLİK KRİTERLERİNİN BELİRLENMESİ P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D İ S L İ K B İ L İ M L E R İ D E R

Detaylı

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi Douz Eylül Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi, Cilt:6, Sayı:, Yıl:, ss.39-49. olletif Ris Modellemesinde anér Yöntemi ervin BAYAN İRVEN Güçan YAAR Özet Hayat dışı sigortalarda, olletif

Detaylı

RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK

RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK 4. İzmir Rüzgâr Sempozyumu // 28-30 Eylül 2017 // İzmir RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK Prof. Dr. Barış Özerdem İzmir Ekonomi Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü baris.ozerdem@ieu.edu.tr

Detaylı

Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler

Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler MADENCİLİK Aralı December 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 4 Dinami Programlama Teniğindei Gelişmeler Developments in Dynamic Programming Technique Ercüment YALÇIN (*) ÖZET Bu yazıda, optimum nihai açı işletme

Detaylı

Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi

Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part:C, Tasarım Ve Tenoloji GU J Sci Part:C 4(3):97-102 (2016) Hızlı Ağırlı Belirleme İçin Yü Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Zehan KESİLMİŞ 1,, Tarı BARAN 2 1 Osmaniye

Detaylı

Cahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008

Cahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008 Cahit Arf Liseler Arası Matemati Yarışması 2008 İinci Aşama 11 Mayıs 2008 Notlar: Birnci tasla. 1. Tamsayılardan gerçel sayılara tanımlı fonsiyonlar ümesi üzerinde şöyle bir operatörü tanımlayalım: f(x)

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Ocak 2011

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Ocak 2011 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Oca 2011 STOKASTİK KULLANICI DENGESİ TRAFİK ATAMA PROBLEMİNİN SEZGİSEL METOTLAR KULLANILARAK ÇÖZÜLMESİ (HEURISTIC METHODS

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ

GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ TEKNOLOJİ, Cilt 7, (2004), Sayı 3, 407-414 TEKNOLOJİ GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ ÖZET Himet DOĞAN Mustafa AKTAŞ Tayfun MENLİK

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Ocak 2003

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Ocak 2003 DEÜ MÜENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Oca 00 PERDE ÇERÇEVELİ YAPILARDA a m PERDE KATKI KATSAYISININ DİFERANSİYEL DENKLEM YÖNTEMİ İLE BULUNMASI VE GELİŞTİRİLEN BİLGİSAYAR

Detaylı

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators * MIXED EGESYON TAHMİN EDİCİLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI The Comparisions o Mixed egression Estimators * Sevgi AKGÜNEŞ KESTİ Ç.Ü.Fen Bilimleri Enstitüsü Matemati Anabilim Dalı Selahattin KAÇIANLA Ç.Ü.Fen Edebiyat

Detaylı

Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi

Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Fırat Üniv. Fen Bilimleri Dergisi Fırat Unv. Journal of Science 25(), 7-76, 23 25(), 7-76, 23 Matris Unutma Fatörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Özet Cener BİÇER * Esin KÖKSAL

Detaylı

SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ

SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 08 BİLDİRİLER KİTABI SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ Fevzi ŞENLİTÜRK, Fuat ALARÇİN ÖZET Bu çalışmada

Detaylı

Gezgin Satıcı Probleminin Karınca Kolonisi ve Genetik Algoritmalarla Eniyilemesi ve Karşılaştırılması

Gezgin Satıcı Probleminin Karınca Kolonisi ve Genetik Algoritmalarla Eniyilemesi ve Karşılaştırılması Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Suleyman Demirel University Journal of Natural andappliedscience 18(1), 8-13, 2014 Gezgin Satıcı Probleminin Karınca Kolonisi ve Genetik Algoritmalarla

Detaylı

ANKARA İLİ DELİCE İLÇESİ KÖPRÜSÜNÜN CPM METODU İLE MÜHENDİSLİK KRİTERLERİNİN BELİRLENMESİ

ANKARA İLİ DELİCE İLÇESİ KÖPRÜSÜNÜN CPM METODU İLE MÜHENDİSLİK KRİTERLERİNİN BELİRLENMESİ PAMUKKALE ÜNÝVERSÝTESÝ MÜHENDÝSLÝK YIL FAKÜLTESÝ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING CÝLT COLLEGE MÜHENDÝSLÝK BÝLÝMLERÝ SAYI DERGÝSÝ JOURNAL OF ENGINEERING SAYFA SCIENCES : 1995 : 1 : 2-3 : 95-103 ANKARA

Detaylı

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARININ ROTA OPTİMİZASYONU

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARININ ROTA OPTİMİZASYONU VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli İNSANSIZ HAVA ARAÇLARININ ROTA OPTİMİZASYONU Muharrem Selim CAN 1 ve Pınar ÇİVİCİOĞLU 2 Erciyes Üniversitesi/Havacılık

Detaylı

MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, *

MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, * Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) 168-182 (2009) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ

Detaylı

TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ

TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYNN BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ Cen GEZEGİN Muammer ÖZDEMİR Eletri Eletroni Mühendisliği Bölümü Mühendisli Faültesi Ondouz Mayıs Üniversitesi, 559, Samsun e-posta:

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

Çoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme

Çoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt 33, Sayı, 7 Erciyes University Journal of Natural and Applied Sciences Volume 33, Issue, 7 Çolu Unutma Fatörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin

Detaylı

Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi

Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi Bulanı Programlama Yöntemi ile Süre-- Eniyilemesi Eran Karaman, Serdar Kale BAÜ Mühendisli Mimarlı Faültesi, 045, Çağış, Balıesir Tel: (266) 62 94 E-posta: earaman@baliesir.edu.tr sale@baliesir.edu.tr

Detaylı

KARINCA 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 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

Detaylı

En Az Sayıda İnsansız Hava Aracı Kullanarak Sabit Hedeflerin Gözetlenmesinin Planlanması

En Az Sayıda İnsansız Hava Aracı Kullanarak Sabit Hedeflerin Gözetlenmesinin Planlanması En Az Sayıda İnsansız Hava Aracı Kullanarak Sabit Hedeflerin Gözetlenmesinin Planlanması Murat KARAKAYA 1 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Atılım Üniversitesi, Ankara kmkarakaya@atilim.edu.tr Özetçe Bu

Detaylı

ANALİZ CEBİR. 1. x 4 + 2x 3 23x 2 + px + q denkleminin kökleri (a, a, b, b) olacak şekilde. ikişer kökü aynı ise ise p ve q kaçtır?

ANALİZ CEBİR. 1. x 4 + 2x 3 23x 2 + px + q denkleminin kökleri (a, a, b, b) olacak şekilde. ikişer kökü aynı ise ise p ve q kaçtır? ANALİZ CEBİR. x + x x + px + q denleminin öleri a, a, b, b) olaca şeilde iişer öü aynı ise ise p ve q açtır? x + x x + px + q = x - a) x - b) = x ax + a )x bx + b ) = x a+b)x +a +ab+b )x aba+b)x +a b a

Detaylı

Heterojen Filoya Sahip Elektrikli Araçların Rota Optimizasyonu

Heterojen Filoya Sahip Elektrikli Araçların Rota Optimizasyonu Heterojen Filoya Sahip Eletrili Araçların Rota Optimizasyonu İler Küçüoğlu 1 *, Nursel Öztür 2 1 Uludağ Üniversitesi, Mühendisli Faültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 0 224 294 20 91, iucoglu@uludag.edu.tr

Detaylı

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Küme Sayısının Belirlenmesi Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Küme Sayısının Belirlenmesi Yasin Ortakcı 1, Cevdet Göloğlu 2 1 Karabük Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Karabük 2 Karabük Üniversitesi, Makine Mühendisliği

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

Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003

Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003 Türiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındai Nedenselli İlişisi: 1984-2003 The Causal Relationship Between Exchange Rates and Inflation in Turey:1984-2003 Yrd.Doç.Dr. Erem GÜL* Yrd.Doç.Dr. Ayut EKİNCİ**

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

SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ

SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİ SLİK FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİSLİK B İ L İ MLERİ DERGİSİ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 006 : : : 7-6 SAKARYA HAVZASI

Detaylı

Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi

Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi 9-11 Aralı 2009 Ço Yüse Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardai OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi İstanbul Üniversitesi Eletri-Eletroni Mühendisliği Bölümü {myalcin, aan}@istanbul.edu.tr Sunum İçeriği Giriş

Detaylı

Standart Maliyet Uygulamaları Standart Reçete Maliyetlerinin Hesaplanması Maliyet Periyotları

Standart Maliyet Uygulamaları Standart Reçete Maliyetlerinin Hesaplanması Maliyet Periyotları Standart Reçete Maliyetlerinin Hesaplanması Standart maliyet kullanımı ve hesaplamaları; gerçek maliyet rakamları ile planlanan maliyet rakamları ara Standart maliyetler belli bir periyot bazında girilir

Detaylı

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.istatisticiler.org İstatistiçiler Dergisi (008) 68-79 İstatistiçiler Dergisi BAĞIMLI RİSKLER İÇİ TOPLAM HASAR MİKTARII DAĞILIMI Mehmet PIRILDAK Hacettepe Üniversitesi Fen Faültesi, Atüerya Bilimleri

Detaylı

Available online at JTL. Journal of Transportation and Logistics 3 (1), Received : December 16, 2017 Accepted : March 05, 2018

Available online at   JTL. Journal of Transportation and Logistics 3 (1), Received : December 16, 2017 Accepted : March 05, 2018 Available online at www.iujtl.com 3 (1), 2018 Received : December 16, 2017 Accepted : March 05, 2018 http://dx.doi.org/10.26650/.2018.03.01.03 A Proposed Approach For Solving Asymmetric Travelling Salesman

Detaylı

ile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε

ile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε Farlı Malzemelerin Dieletri Sabiti maç Bu deneyde, ondansatörün plaalarına uygulanan gerilim U ile plaalarda birien yü Q arasındai ilişiyi bulma, bu ilişiyi ullanara luğun eletri geçirgenli sabiti ı belirleme,

Detaylı

Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması Eğitimde ve Psiolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 200, (), -8 Farlı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farlı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması Halil YURDUGÜL * Hacettepe Üniversitesi

Detaylı

Makine Öğrenmesi 2. hafta

Makine Öğrenmesi 2. hafta Makine Öğrenmesi 2. hafta Uzaklığa dayalı gruplandırma K-means kümeleme K-NN sınıflayıcı 1 Uzaklığa dayalı gruplandırma Makine öğrenmesinde amaç birbirine en çok benzeyen veri noktalarını aynı grup içerisinde

Detaylı

Parçacık Sürü Optimizasyonu İle Küme Sayısının Belirlenmesi

Parçacık Sürü Optimizasyonu İle Küme Sayısının Belirlenmesi Parçacık Sürü Optimizasyonu İle Küme Sayısının Belirlenmesi Yasin ORTAKCI 1, Cevdet GÖLOĞLU 2 1 Karabük Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Karabük 2 Karabük Üniversitesi, Makine Mühendisliği

Detaylı

Tek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi

Tek 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

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamuale Üniversitesi Mühendisli Bilimleri Dergisi Pamuale University Journal of Engineering Sciences Baca gazlarının eserji analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi Exergy analysis of flue gases

Detaylı

Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması

Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması Politeni Dergisi Cilt:3 Sayı: 3 s. 09-3, 00 Journal of Polytechnic Vol: 3 No: 3 pp. 09-3, 00 Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması Tevfi GÜLERSOY, Numan

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİSİYLE ÇALIŞAN ISI POMPASININ DENEYSEL İNCELENMESİ EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF THE HEAT PUMP RUNNING WITH SOLAR ENERGY

GÜNEŞ ENERJİSİYLE ÇALIŞAN ISI POMPASININ DENEYSEL İNCELENMESİ EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF THE HEAT PUMP RUNNING WITH SOLAR ENERGY Isı Bilimi ve Teniği Dergisi, 6,, 3-8, 6 J. of Thermal Science and Technology 6 TIBTD Printed in Turey ISSBN 3-365 GÜNEŞ ENERJİSİYLE ÇALIŞAN ISI POMPASININ DENEYSEL İNCELENMESİ adir BAIRCI* ve Bedri YÜSEL**

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞI İLE GÖLBAŞI BÖLGESİNİN KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ

YAPAY SİNİR AĞI İLE GÖLBAŞI BÖLGESİNİN KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ YAPAY SİNİR AĞI İLE GÖLBAŞI BÖLGESİNİN KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ Gülden CEYLAN Ayşen DEMİRÖREN Eletri Mühendisliği Bölümü Eletri-Eletroni Faültesi İstanbul Teni Üniversitesi, 34469, Masla, İstanbul Anahtar

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SANAL ARTIRILMIŞ VE AKILLI TEKNOLOJİLER (SAAT) LABORATUVARI SAAT Laboratuvarı Koordinatör: Yrd. Doç. Dr. Gazi Erkan BOSTANCI SAAT

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

BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ. ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE AĞIRLIKLANDIRILMIġ ĠSTATĠSTĠKSEL MODEL SEÇĠMĠ MURAT BARKAN UÇAR

BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ. ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE AĞIRLIKLANDIRILMIġ ĠSTATĠSTĠKSEL MODEL SEÇĠMĠ MURAT BARKAN UÇAR BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE AĞIRLIKLANDIRILMIġ ĠSTATĠSTĠKSEL MODEL SEÇĠMĠ MURAT BARKAN UÇAR YÜKSEK LĠSANS TEZĠ 2015 ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ İLETİŞİM KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 KÜÇÜK ÖLÇEKLİ SÖNÜMLEME SÖNÜMLEMENİN MODELLENMESİ İçeri 3 Sönümleme yapısı Sönümlemenin modellenmesi Anara Üniversitesi, Eletri-Eletroni Mühendisliği Sönümleme Yapısı 4 Küçü ölçeli

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ 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

Detaylı

KONTEYNER YÜKLEME PROBLEMLERİ İÇİN KARINCA KOLONİSİ OPTİMİZASYONU YAKLAŞIMI

KONTEYNER YÜKLEME PROBLEMLERİ İÇİN KARINCA KOLONİSİ OPTİMİZASYONU YAKLAŞIMI Gazi Üniv. Müh. Mim. Fa. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 5, No 4, 881-894, 010 Vol 5, No 4, 881-894, 010 KONTEYNER YÜKLEME PROBLEMLERİ İÇİN KARINCA KOLONİSİ OPTİMİZASYONU YAKLAŞIMI Türay DERELİ

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA 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.

Detaylı

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI *Mehmet YÜCEER, **Erdal KARADURMUŞ, *Rıdvan BERBER *Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan - 06100

Detaylı

PI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ

PI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ PI ONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ ONTROLÖR İLE TASARIM ontrolör Taarım riterleri Taarım riterleri genellile itemine yapmaı geretiğini belirtme ve naıl yaptığını değerlendirme için ullanılır. Bu riterler her bir

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

Sigma 27, 190-196, 2009 Research Article / Araştırma Makalesi EFFECT OF INSULATION MATERIAL THICKNESS ON THERMAL INSULATION

Sigma 27, 190-196, 2009 Research Article / Araştırma Makalesi EFFECT OF INSULATION MATERIAL THICKNESS ON THERMAL INSULATION Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendisli ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 7, 19-19, 9 Research Article / Araştırma Maalesi EFFECT OF INSULATION MATERIAL THICKNESS ON THERMAL INSULATION Derya

Detaylı

Uluslararası Yavuz Tüneli

Uluslararası Yavuz Tüneli Uluslararası Yavuz Tüneli (International Yavuz Tunnel) Tünele rüzgar kaynaklı etkiyen aerodinamik kuvvetler ve bu kuvvetlerin oluşturduğu kesme kuvveti ve moment diyagramları (Aerodinamic Forces Acting

Detaylı

CİDAR ISITMASININ DÜZ BİR LEVHA ÜZERİNDEKİ SINIR TABAKA GEÇİŞİ ÜZERİNE ETKİLERİ EFFECTS OF WALL HEATING ON BOUNDARY LAYER TRANSITION OVER A FLAT PLATE

CİDAR ISITMASININ DÜZ BİR LEVHA ÜZERİNDEKİ SINIR TABAKA GEÇİŞİ ÜZERİNE ETKİLERİ EFFECTS OF WALL HEATING ON BOUNDARY LAYER TRANSITION OVER A FLAT PLATE Isı Bilimi ve Teniği Dergisi, 35, 1, 59-68, 215 J. of Thermal Science and Technology 215 TIBTD Printed in Turey ISSN 13-3615 CİDAR ISITMASININ DÜZ BİR LEVHA ÜZERİNDEKİ SINIR TABAKA GEÇİŞİ ÜZERİNE ETKİLERİ

Detaylı

KAYNAK BAĞLANTILARI SAKARYA ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNE ELEMANLARI-I DERS NOTU

KAYNAK BAĞLANTILARI SAKARYA ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNE ELEMANLARI-I DERS NOTU KAYNAK BAĞLANTILARI MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNE ELEMANLARI-I DERS NOTU Kayna Bağlantıları Kayna, çözülemez bağlantı şeilleri içinde en yaygın ullanım alanına sahip bağlama yöntemidir. Kayna işleminin

Detaylı

BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ

BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ Güneş Günü Sempozyumu 99-28 Kayseri, 2-27 Haziran 1999 BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ Hüsamettin BULUT Çukurova Üni. Müh.

Detaylı

DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ

DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ ABSTRACT Şürü Ertie 1, Deniz Yıldırım 2, Efe Turhan 3, Taha Taner İnal 4 İstanbul Teni Üniversitesi, Eletri Mühendisliği

Detaylı

SEZGİSEL 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. 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

Detaylı

Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh.

Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh. Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh. AMACIMIZ Yenilenebilir enerji kaynaklarının tesis edilmesi ve enerji üretimi pek çok araştırmaya konu olmuştur. Fosil yakıtların giderek artan maliyeti ve giderek tükeniyor

Detaylı

BURSA İLİNDEKİ BİR KONUTUN ISITILMASINDA KLİMA SİSTEMLERİNİN KULLANILMASININ İNCELENMESİ

BURSA İLİNDEKİ BİR KONUTUN ISITILMASINDA KLİMA SİSTEMLERİNİN KULLANILMASININ İNCELENMESİ TESKON 2017 / BİNALARDA ENERJİ PERFORMANSI SEMPOZYUMU Bu bir MMO yayınıdır MMO bu yayındai ifadelerden, fiirlerden, toplantıda çıan sonuçlardan, teni bilgi ve basım hatalarından sorumlu değildir. BURSA

Detaylı