AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThese robust methods have increasingly recognized and applied in many applications.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This paper presents a brief study of the information from the published literatüre and author's works regarding rotor-bearing systems analysis with respect to optimization. The main goal of this work is to motivate and give an idea to designers who are willing to deal with optimization of rotor-bearing sytems. The results obtained and presented in this study are to provide a comparison with numerical optimum design methods such as gradient-based method, and to show the potential of genetic algorithms in optimization of rotor-bearing systems. Genetic algorithms have been used as optimization problem solving techniques. They are parameter search procedures based on the idea of natural selection and genetics. These robust methods have increasingly recognized and applied in many applications.
Özet
Bu makale rotor-rulman sistemlerinin analizi ve optimizasyonunu göz önüne alarak yazarın çalışmaları ile birlikte literatürden kısa bir bilgi sunumu mahiyetinde bir çalışmadır. Çalışmayla, rotor-rulman sistemlerinin optimizasyonu alanında çalışmak isteyen tasarımcıya bir motivasyon ve fikir verme amaç edinilmiştir. Çalışmada genetik algoritmalar methoduyla elde edilen sonuçlar numerik metodla elde edilen sonuçlarla kıyas edilerek genetik algoritmaların kabiliyeti gösterilmiştir. Genetik algoritmalar tabii seleksiyon (seçim) tekniğini kullanarak tanımlanan sınırlar içinde tarama yapan ve genetik fikrine dayalı uygun araştırma teknikleridirler. Günümüzde genetik algoritmalar bir çok alanda kullanılmaktadır.