Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHMET EMİN BAKTIR
Danışman: Mustafa Danacı
Özet:
Zamanın etkili kullanımı, modern dünyada gittikçe önemli hale gelen bir problemdir. Endüstriyel alanlarda ürünlerin paketlenmesi ve taşınması gibi ağırlıklarının ölçülmesi işleminin de hızlı bir şekilde yapılması gerekmektedir. Dinamik ağırlık ölçme sistemi kalite kontrolü, aşırı yük tespiti, canlı ağırlıklarının belirlenmesi, ürünlerin doldurulması ve sıralanması, vb. alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistem, birbirinden farklı işlemler için özel çözüm tekniklerinin kullanılmasını gerektirmektedir. Ağırlık ölçme sisteminin amacı, kısa süre içerisinde uygulanan kütleyi doğru bir şekilde belirlemektir. Çalışmada sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla sistemin kimliklendirilmesi ve daha az veri kullanılarak kütlenin ön tahmin işleminin iyi bir şekilde yapılması amaçlanmıştır. Bu çalışmada kullanılan dinamik ağırlık ölçme sistemi ikinci dereceden diferansiyel denklem ile tanımlanmış olup M. Danacı tarafından yapılan doktora tez çalışmasında, sisteme ait denklemlerin homojen ve özel çözümleri yapılarak az sönümlü, aşırı sönümlü, kritik sönümlü modelleri geliştirilmiştir. Nümerik bir çözüm elde etmek için öncelikle sisteme ait kütle, yay ve sönümleme katsayılarının doğru belirlenmesi amacıyla sistemi temsil eden parametrelerin doğru kimliklendirilmesi gerekmektedir. Sistemin uygun modelinin seçimi ve modele bağlı parametrelerin doğru belirlenmesi kimliklendirmenin en önemli parçası olup bu tez çalışmasında az sönümlü model kullanılmaktadır. Başlangıç şartları sıfır kabul edilerek dinamik ağırlık ölçme sisteminden gelen yer değiştirme bilgisi optimizasyon algoritmaları vasıtasıyla eğri uydurma işlemi için kullanılmaktadır. Daha önceden yapılan dinamik ağırlık ölçme sisteminin kimliklendirilmesi ve kütlenin ön tahmin ile belirlenmesi işlemlerinde eğri uydurma metotlarından regresyon teknikleri, adaptif filtreleme ve yapay sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır. Son zamanlarda sezgisel optimizasyon yöntemlerinden sürü zekası, sosyal ve evrimsel tabanlı algoritmalar dinamik sistemlerin kimliklendirilmesinde kullanılan başarılı yöntemlerden birkaçıdır. Bu çalışmada, dinamik ağırlık ölçme sisteminin kimliklendirilmesinde sezgisel optimizasyon algoritmalarından Emperyalist Yarışmacı, Ateş Böceği ve Parçacık Sürü algoritmaları kullanılmıştır. Gürültüsüz ve gürültülü sistem cevapları kullanılarak yapılan simülasyon çalışmalarında, önerilen optimizasyon algoritmaları ile ağırlık ölçme sistem parametrelerinin kimliklendirilmesi ve az sayıda veri kullanılarak kütlenin kısa sürede önceden tahmin edilmesi işlemlerinde oldukça başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Çalışma offline olarak yapılmıştır. Algoritmaların online çalışmalarda kullanılabilmesi için cevap sürelerinin iyileştirilmesi gerekmektedir. Sonraki çalışmalarda algoritmaların hızlandırılması için paralel çözüm yöntemleri kullanılabilir. Anahtar Kelimeler: Kütle Yay Sönümleme Sistemi, Dinamik Ağırlık Ölçme Sistemi, Sistem Kimliklendirme, Parametre Tahmini, Sezgisel Optimizasyon Algoritmaları, Parçacık Sürü Optimizasyon, Ateş Böceği, Emperyalist Yarışmacı Algoritma.