Gemi yanaşma manevralarının yapay sinir ağları yöntemiyle gerçeklenmesi
Ship berthing by using artificial neural network
Yazar: MURAT ERAY KORKMAZ
Danışman: PROF. DR. ERCAN KÖSE
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yük gemileri = Cargo vessels

Özet:
Gemi manevraları içerisinde yanaşma manevraları önemli bir yer tutmaktadır. Çok fazla parametrenin etkin olduğu, gemi kaptanının bilgi ve tecrübeleri ile gerçekleştirdiği yanaşma manevraları, gemi kullanımının en karmaşık ve zor problemlerini barındırmaktadır. 

İnsan beynini simüle edebilen yapay sinir ağları (YSA), insanlar gibi öğrenebilen, öğrendiği veriyi yorumlayabilen ve bu bilgileri kullanarak sonuç üretebilen sistemlerdir. Bu noktada da bünyesinde çok fazla girdi-çıktı parametresi barındıran, gerçekleştirilebilmesi için bilgi ve tecrübe gerektiren yanaşma manevralarının otomatikleştirilebilmesi için yapay sinir ağları bu problemlerin çözümü için en uygun sistemler haline gelmiştir.

Bu tez kapsamında da YSA kullanılarak Singapur Limanı'na yaklaşan sabit adım pervaneli bir konteyner gemisinin rıhtıma yanaşma manevralarının gerçeklenmesi sağlanmıştır. Farklı rüzgar şartları için manevralar uzak yol kaptan yeterliliğine ve köprü üstü simülasyonları tecrübesine sahip bir uzman tarafından gerçekleştirilmiş olup elde edilen verilerle çok katmanlı algılayıcı modeli kullanan bir ağ levenberg-marquardt öğrenme algoritmasıyla eğitilmiştir. Eğitilmiş ağ kullanılarak da geminin yeni/farklı rüzgar koşulu için yanaşma manevrası gerçekleştirmesi sağlanmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde gemi yanaşma manevralarında yapay sinir ağlarının kullanımının mümkün olduğu görülmüştür.

Abstract:
Ship berthing has an important place in ship handling. It is the most complex and difficult problems of ship handling. Maneuvers performed by the captain's knowledge and experience, need to control a lot of parameters that are effective. As of there is lots of uncertainty, these are the most complicated and difficult problems of ship handling.

Artificial neural networks (ANN), which can simulate the biological brain, are systems that can learn as humane, interpret the data they learn and produce results by using this information. At this point, ANN has become the most suitable systems for the solution of these kinds of problems.

Within the scope of this thesis, a neural network model has been designed for a fixed step propeller container vessel which approached and berthing to Singapore Port by using artificial neural networks. The berthing maneuvers for different wind conditions have been carried out by the ship's captain (also a specialist on a full mission bridge simulator). With the data obtained from that berthing maneuvers, a neural network that using the Multi-Layer Perceptron model is trained by using the Levenberg-Marquardt learning algorithm. By using the trained neural network, the ship is provided to perform the berthing maneuver for a different wind condition that the network never seen. When the results are evaluated, it is seen that ANN can be used in ship berthing maneuvers.