KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi / 2008 / Cilt: 23 - Sayı: 1

Genetik algoritmayla vidalı kriko elemanlarının optimizasyonu

Optimization of screw shaft elements using genetic algorithm

Faruk MENDİ
M. Kemal KÜLEKCİ
Durmuş Ali BİRCAN
Tamer BAŞKAL
Sayfa
195–204
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)

Genetik algoritma, tabii seçim fikriyle çalısan, arama uzayında değiskenlerin sınır aralıkları için, amaç fonksiyonunu minimum yapmakta kullanılmıstır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalısmada, genetik algoritma ile optimum vidalı mil çapı seçimi yapılmıstır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu sekilde gelistirilmis olan algoritma, bir genetik süreç gibi en iyiyi bulma ilkesine dayandığından sınır aralıkları içinden değiskenlerin aldıkları değerler, vidalı krikonun optimum ebatlarda olmasını sağlayacaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Genetik algoritma, tabii seçim fikriyle çalısan, arama uzayında değiskenlerin sınır aralıkları için, amaç fonksiyonunu minimum yapmakta kullanılmıstır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalısmada, genetik algoritma ile optimum vidalı mil çapı seçimi yapılmıstır. Tasarımı yapılan vidalı krikonun, belirlenen sınır aralıklardaki değiskenler için optimizasyonuna gidilmistir. Bu sekilde gelistirilmis olan algoritma, bir genetik süreç gibi en iyiyi bulma ilkesine dayandığından sınır aralıkları içinden değiskenlerin aldıkları değerler, vidalı krikonun optimum ebatlarda olmasını sağlayacaktır. Genetik algoritma, tabii seçim fikriyle çalısan, arama uzayında değiskenlerin sınır aralıkları için, amaç fonksiyonunu minimum yapmakta kullanılmıstır.

Abstract

In this paper, selection of optimum screw shaft diameter has been identified using genetic algorithm. The variables of screw shaft diameters have been optimized. The developed algorithm is based on the principle of finding optimal values like a genetic process, the values from the limited range will made the screw jack to have optimum dimensions. Genetic Algorithms for variables in a boundary space that are inspired from natural selection has been used for minimization of objective function.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

MENDİ, F., KÜLEKCİ, M. K., BİRCAN, D. A., BAŞKAL, T. (2008). Genetik algoritmayla vidalı kriko elemanlarının optimizasyonu. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 1, 195–204. https://ajindex.com/articles/350369

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Akkurt,M, “Makine Elemanları Cilt 1-2”, Birsen yayınevi, Đstanbul, 2000
  2. Halowenken,A.,”Makine dizaynı”, Mcgraw-hill book company, 1993
  3. Bozacı,A., “Makine Elemanları” cilt 2: Çağlayan yayınevi, İstanbul, 2004
  4. Bircan,D.A., “Automated Process Planning System for Rotational Parts”, Ms Thesis, Institute of Natural and Applied Sciences, 12-09-2000
  5. Bayramoğlu,M., Bircan,D.A., "The Use of Genetic Algorithm in Computer Aided Process Planning of Rotational Parts", II. Makine Malzemesi ve İmalat Teknolojisi Sempozyumu, s.723-731, Manisa, 7-9 Kasım 2001
  6. Esa,T.,”Independent research projects in applied mathematics”, Applying a Genetic Algorithm in Cellular,Radio Network Optimization, 28th January 2002
  7. Heinzler,M. et all,“Tabellenbuch Metal”, Verlag Europa Lehrmittel,,Haan- Gruiten, 1994
  8. Saruhan,H, Uygur,I, “Design Optimisation of Mechanical Systems Using Genetic Algorithms” SAÜ Fen Bilimleri Dergisi, 7 (2), 2003
  9. Goldberg,D.E., “Computer Aided pipeline operation using genetic algorithms and rule learning Part 1: Genetic Algorithms in pipeline optimisations”, Engineering with Computers,1987
  10. Canyurt,O.E., “Estimation of Welded Joint Strength Using Genetic Algorithm Approch”, Int. J. Mech. Sci., 47, 1249-1261, 2005
  11. Meran,C., “Prediction of The Optimized Welding Parameters For The Joined Brass Plates Using Genetic Algorithm”, Material & Design, 27, 356-363, 2006
  12. Canyurt,O.E. “Fatigue strength estimation of adhesively bonded tubular joint using genetic algorithm approach”, Int. J. Mech. Sci., 47, 359-370, 2004
  13. Emel,G.G., Taskın,Ç., “Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanları”, Uludağ Üniversitesi Đ.Đ.B.F. Dergisi, 21(1), 129-152, 2002.