Makine mühendisliği problemlerinin metasezgisel algoritmalarla çözülmesi ve sonuçlarının karşılaştırılması
Solving mechanical engineering problems with metaheuristic algorithms and comparing the results
Yazar: SAMET PANDA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT KILIÇARSLAN
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Optimizasyon problemi = Optimization problem

Özet:
Optimizasyonun amacı, bir dizi öncelikli koşul veya kısıtlamaya göre "en iyi" tasarımı elde etmektir. Bunlar arasında üretkenlik, güç, güvenilirlik, uzun ömür, verimlilik ve kullanım gibi faktörlerin en üst düzeye çıkarılması yer alır. Optimizasyon tekniklerinden biri olan metasezgisel algoritmalar, çözüm bulmadaki basitlikleri ve hızlılıkları nedeniyle son yıllarda mühendislik tasarımında giderek artan bir önem kazanmıştır. Bu durum, söz konusu metasezgisellerin yaygınlaşmasına ve yeni algoritmalar geliştirme eğiliminin artmasına yol açmıştır.
Bu tez çalışmasıda, metasezgisel optimizasyon yöntemlerinden Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi, Salp Sürü Algoritması ve Sinüs Kosinüs Algoritması ile makine mühendisliği alanındaki gerçek dünya problemlerinden Basınçlı Kap Tasarımı, Robot Kavrayıcı Problemi, Makaralı Rulman Tasarım Problemi, Kademeli Konik Kasnak Problemi, Germe Sıkıştırma Yayı Tasarımı, Üç Çubuklu Kafes Kiriş Tasarım Problemi, Hız Düşürücüsünün Ağırlık Minimizasyonu ve Kaynaklı Kiriş Tasarımı'nın ele alınması ve bu metasezgisellerin performans analizlerinin yapılması konusunda bir araştırma yapılmıştır. Deneysel çalışmalarda, çeşitli sayıdaki yineleme ve popülasyon parametrelerine göre aşamalı olarak altı farklı senaryo belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, bu türdeki problemler için en uygun yöntemin hangisi olduğuna karar verilmiştir.

Abstract:
The goal of optimization is to achieve the "best" design according to a set of prior conditions or constraints. These include maximizing factors such as productivity, power, reliability, longevity, efficiency and availability. Metaheuristic algorithms, one of the optimization techniques, have gained increasing importance in engineering design in recent years due to their simplicity and rapidity in finding solutions. This has led to the proliferation of these metaheuristics and an increased tendency to develop new algorithms.
In this thesis, Ant Colony Optimization, Artificial Bee Colony, Salp Swarm Algorithm and Sine Cosine Algorithm, which are metaheuristic optimization methods, and Pressure Vessel Design, Robot Gripper Problem, Roller Bearing Design Problem, Gradual Conical Pulley Problem, Tension Compression Spring, which are real-world problems in the field of mechanical engineering, are used. A research has been conducted on Design, Three-Bar Truss Design Problem, Weight Minimization of Speed Reducer and Welded Beam Design and performance analysis of these metaheuristics. In experimental studies, six different scenarios were gradually determined according to various numbers of iterations and population parameters. According to the results obtained, it was decided which method is the most suitable for this type of problems.