Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/8247
Title: Tasarım optimizasyon problemlerinin çözümü için çok amaçlı arama tabanlı bir sistemin geliştirilmesi
Other Titles: Development of a multi objective search based system for solving of design optimization problems
Authors: Öztürk, Ferruh
Yıldız, Ali Rıza
Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Makina Mühendisliği Anabilim Dalı.
Keywords: Optimizasyon
Çok amaçlı optimizasyon
Taşıt elemanlarının optimizasyonu
Genetic algoritmalar
Taguchi metodu
Emin tasarım
Hibrid yöntem
Optimization
Multi-objective optimization
Optimization of vehicle elements
Genetic algorithms
Taguchi method
Robust design
Hybrid method
Issue Date: 6-Jul-2006
Publisher: Uludağ Üniversitesi
Citation: Yıldız, A. R. (2006). Tasarım optimizasyon problemlerinin çözümü için çok amaçlı arama tabanlı bir sistemin geliştirilmesi. Yayınlanmamış doktora tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Abstract: Ürün maliyetlerin yüksek olması nedeniyle rekabet etmede zorluklarlakarşılaşılması, endüstriyel işletmeleri kısa sürede, düşük maliyetli yüksek kaliteli vegüvenilir ürünler üretmeye yönlendirmiş ve bu amaca ulaşabilmek için optimizasyonyöntemleri geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemler başlangıçta gereksinimlerikarşılamasına rağmen karmaşık yapıdaki problemlerle karşılaşıldığında bu tekniklerinyetersiz kalması yeni yöntemlerin geliştirilmesini zorunluluk haline getirmiştir.1980'li yıllardan itibaren araştırmacılar optimum noktaya daha hızlı ve dahadoğru bir şekilde ulaşmada doğada mevcut canlı yaşam, beslenme ve üremefelsefelerinden yararlanmaya başlamışlardır. Genetik algoritmalar son yıllarda yaygınolarak kullanılan doğadan esinlenen yöntemlerden birisidir.Bu tez çalışmasının amacı mevcut yöntemler incelenerek bir yöntemineksikliğini o yönü üstün olan diğer bir yöntemle giderme ve mevcut yöntemlerin üstünözelliklerini kullanmaya dayanan bütünleşik tasarım optimizasyon yöntemigeliştirmektir.Bu tez kapsamında kısıt içeren problemlerin ve çok amaçlı test ve mühendislikproblemlerinin çözülmesi ile taşıt elemanlarının optimum tasarlanması için evrimteorisine dayanan genetik algoritmalar ile Japon mühendis Genichi Taguchi'nin robustdesign yaklaşımı entegre edilerek yeni bir bütünleşik (hybrid) optimizasyon metodugeliştirilmiş ve geliştirilen yöntemi doğrulamak için literatürde bulunan tek amaçlı veçok amaçlı test ve mühendislik optimizasyon problemleri çözülmüş ve geliştirilenyöntem üç adet taşıt elemanının çok amaçlı optimum tasarımı çalışmasınauygulanmıştır.Önerilen yöntem ile bulunan sonuçların şu ana kadar literatürde geliştirilenyöntemler ile bulunan sonuçlardan daha iyi olması bu tez kapsamında geliştirilen yeniyöntemin doğruluğunu kanıtlamaktadır.
The facing of the difficulties due to high product costs at competition forcedindustrial institutions to produce low-priced, high quality and reliable products in a shorttime and various methods are developed as a solution. Although these developedmethods were not able to meet the needs at first, insufficiency of these techniques whenit is met with complex structure problems, made it obligatory to develop new methods.Since 1980 the researcher have been using living and eating and reproductionprocesses of living to reach to optimum results. The second stage in developingprocesses of optimization is methods which use natural process as genetic algorithms, toreach optimum results.The last stage in optimization process is hybrid methods which are integradetwo or more methods.In this study, a new hybrid method is proposed to solve single and multiobjective test problems and to design vehicle elements which have optimum properties.The proposed new hybrid method based on genetic algorithms and Taguchi?s robustdesign approach.According to the proposed method, It was thought that optimum results couldbe achieved by the use of levels and level intervals of the design parameters that wereobtained as a result of developted single response taguchi approach while formingstarting population in genetic algorithms.Since the results which were found with proposed method are better than theresults which were found in literature the proposed method can use to solve single andmulti-objective optimization problems.
URI: http://hdl.handle.net/11452/8247
Appears in Collections:Doktora Tezleri / PhD Dissertations

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
183816.pdf1.05 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons