KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Technological Applied Sciences / 2026 / Cilt: 13 Sayı: 3

DENİZE DEŞARJ YAPILARININ ÖĞRETME VE ÖĞRENME TABANLI ALGORITMAYLA OPTİMUM TASARIMI

Nurcan Öztürk(KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2907-5941
Hasan Tahsin Öztürk(KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8479-9451
Sayfa
235–242
Yayın Tarihi
2018-07-23
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ayrıca optimizasyon probleminde difüzördeki geriye akış durumu, atıksu jetleri arasındaki girişim durumu ve boru hattı stabilitesi de incelenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Atıksuların denize deşarj sistemleriyle seyreltilerek uzaklaştırılması ülkemizde ve dünyada sıklıkla uygulanan bir yöntemdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Gittikçe artan malzeme ve işçilik maliyetlerine karşın kaynakların sınırlı olması nedeniyle yapılar yeterli dayanıma sahip bir şekilde tasarlanırken maliyetin de minimum düzeyde olması sağlanmalıdır.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca optimizasyon probleminde difüzördeki geriye akış durumu, atıksu jetleri arasındaki girişim durumu ve boru hattı stabilitesi de incelenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Optimizasyon · Denize Deşarj · Seyrelme

Özet

Atıksuların denize deşarj sistemleriyle seyreltilerek uzaklaştırılması ülkemizde ve dünyada sıklıkla uygulanan bir yöntemdir. Gittikçe artan malzeme ve işçilik maliyetlerine karşın kaynakların sınırlı olması nedeniyle yapılar yeterli dayanıma sahip bir şekilde tasarlanırken maliyetin de minimum düzeyde olması sağlanmalıdır. Bu çalışmada, deniz deşarjı sistemlerinin minimum maliyetle optimum tasarımı Öğretme ve Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (ÖÖTO) adıyla bilinen sezgisel bir algoritmayla gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen optimum tasarımda deşarj hattı çapı ve boyu, difüzörün boyu ile çapı gibi değişkenler dikkate alınmıştır. Ayrıca optimizasyon probleminde difüzördeki geriye akış durumu, atıksu jetleri arasındaki girişim durumu ve boru hattı stabilitesi de incelenmiştir.

Abstract

Atıksuların denize deşarj sistemleriyle seyreltilerek uzaklaştırılması ülkemizde ve dünyada sıklıkla uygulanan bir yöntemdir. Gittikçe artan malzeme ve işçilik maliyetlerine karşın kaynakların sınırlı olması nedeniyle yapılar yeterli dayanıma sahip bir şekilde tasarlanırken maliyetin de minimum düzeyde olması sağlanmalıdır. Bu çalışmada, deniz deşarjı sistemlerinin minimum maliyetle optimum tasarımı Öğretme ve Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (ÖÖTO) adıyla bilinen sezgisel bir algoritmayla gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen optimum tasarımda deşarj hattı çapı ve boyu, difüzörün boyu ile çapı gibi değişkenler dikkate alınmıştır. Ayrıca optimizasyon probleminde difüzördeki geriye akış durumu, atıksu jetleri arasındaki girişim durumu ve boru hattı stabilitesi de incelenmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Öztürk, N., Öztürk, H. T. (2018). DENİZE DEŞARJ YAPILARININ ÖĞRETME VE ÖĞRENME TABANLI ALGORITMAYLA OPTİMUM TASARIMI. Technological Applied Sciences, Cilt: 13 Sayı: 3, 235–242. https://ajindex.com/articles/1659345

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Tate, P.M., Scaturro, S., and Cathers, B., (2016). Marine Outfalls. In Springer Handbook of Ocean Engineering, Springer International Publishing, pp:711-740.
  2. Öztürk, İ., (2011). Deniz Deşarjı Tesisleri Tasarımı. Su Vakfı Yayınları, ss:458.
  3. Öztürk, H.T., (2016). İstinat Duvarlarının Öğretme ve Öğrenme Tabanlı Algoritmayla Optimum Tasarımı. Zemin Mekaniği ve Geoteknik Mühendisliği 16. Ulusal Kongresi, ss:813-822.
  4. Dede, T., (2014). Application of Teaching-Learning-Based-Optimization Algorithm for the Discrete Optimization of Truss Structures. KSCE Journal of Civil Engineering, Volume:18, Number:6, pp:1759-1767.
  5. Dede, T. and Ayvaz, Y., (2015). Combined Size and Shape Optimization of Structures with a New Meta-heuristic Algorithm. Applied Soft Computing, Volume:28, pp:250-258.
  6. Bayram, A., Uzlu, E., Kankal, M., and Dede, T., (2015). Modeling Stream Dissolved Oxygen Concentration Using Teaching– Learning Based Optimization Algorithm. Environmental Earth Sciences, Volume:73, Number:10, pp:6565–6576.
  7. Fettaka, S. and Thibault, J., (2013). Pipeline Optimization Using a Novel Hybrid Algorithm Combining Front Projection and The Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (FP-NSGA-II). IEEE Congress on Evolutionary Computation, ss:697-704.
  8. Botros, K.K., Sennhauser, D., Jungowski, K.J., Poissant, G., Golshan, H., and Stoffregen, J., (2004). Multi-objective Optimization of Large Pipeline Networks Using Genetic Algorithm. Proceedings of the 5th Biennial International Pipeline Conference, ss:2005-2015.
  9. Xie, X., Zeng, B., Nachabe, M., Harrington, W., and Powell, R., (2013). Water Distribution System Nitrification Control Via Optimized Flushing. Distribution Systems Symposium Conference and Exposition, 30 p.
  10. Rao, R.V., Savsani, V.J., and Vakharia, D.P., (2011). Teaching–Learning-Based Optimization: A Novel Method for Constrained Mechanical Design Optimization Problems. Computer-Aided Design, Volume:43, Number:3, pp:303-315.
  11. Rao, R.V., Savsani, V.J., and Vakharia, D.P., (2012). Teaching–Learning-Based Optimization: An Optimization Method for Continuous Non-linear Large Scale Problems. Information Sciences, Volume:183, Number:1, ss:1-15.
  12. Kuzeyboru, (2017). Plastik Boru ve Ek Parçalar Fiyat Listeleri. http://www.kuzeyboru.com.tr/SF/631/Hdpe%20Boru%20Fiyat%20Listesi%20Hdpe%20Pipe%20Price%20List%202017.pdf