Aktif tendonlu yapı modeli için kontrolör parametrelerinin optimizasyonu
Optimization of controller parameters for active tendon structure model
Yazar: MERT YAHYA YILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TİRYAKİ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; PID = PID ; Tendonlar = Tendons ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Dünya nüfusunun kontrol edilemeyen artışı sonucunda yapılaşmalarda büyük problemler yaşanmıştır. Yaşanılan bu problemlerin çözülmesi için farklı çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Gelişen teknolojinin yardımıyla birlikte yapı mühendisliği alanındaki çalışmaların insanlığa önemli katkıları olmuştur. Yapıları kontrol edebilmek için farklı kontrol sistemleri geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemlerin en önemlilerinden biri olan aktif tendonlu kontrol sistemleri bu tez çalışmasında incelenmiştir. 
Yapıdaki yer değişimi minimuma indirmeyi hedefleyen bu çalışmada kontrol sisteminin parametreleri meta sezgisel algoritmalar ve yapay zekâ yöntemleri kullanılarak optimum PID parametreleri tespit edilmiştir. Tespit edilen bu parametreler yapı modeline simülasyon üzerinde uygulanılarak yapıda meydana gelen yer değiştirme incelenmiştir.
PID parametrelerinin belirlenmesinde 5 farklı meta sezgisel algoritma ve 8 farklı yapay zekâ yöntemi kullanılmıştır. Kullanılan bu 13 yöntem birçok mühendislik alanında aktif olarak kullanılmaktadır. Doğruluğu birçok kez yapılan çalışmalarla ispatlanmış çalışmalardır. Parçacık Sürüsü Optimizasyonu algoritması kuş sürülerinden esinlenilerek oluşturulmuştur. Sürü içerisindeki kuşların davranışları baz alınmıştır. Yapay Arı Kolonisi Optimizasyon algoritması arıların koloni şeklinde yemek arama hareketleri baz alınarak oluşturulmuştur. Gri Kurt Optimizasyon algoritması kurt sürülerinin avlanma hareketleri baz alınarak oluşturulmuştur. Balina Optimizasyon algoritması kambur balinaların avlanma davranışları incelenerek oluşturulmuştur. Sinüs Kosinüs Optimizasyon algoritması ise kosinüs ve sinüs fonksiyonlarının yapmış olduğu salınım hareketi temel alınarak oluşturulmuştur. Anlatılan bu 5 farklı algoritmadan PID parametreleri elde edilmiştir.
PID parametrelerinin belirlenmesi sırasında yapay zeka yöntemleri (Multi Layer Perceptron, Bagging, IBk, KStar, Additive Regression, Regression By Discretization, Random Forest, Random Tree) de kullanılarak onlardan elde edilen parametrelerde simülasyon üzerinde uygulanarak yapıda meydana gelen yer değişme incelenmiştir.
Parametreler ile yapılan kıyaslama sonucunda sistem için en uygun Random Tree olduğu belirlenmiştir. Random Tree bulunan Kp, Ki, Kd değerleri simülasyon üzerinde kullanılmakta olan kontrolcüye uygulandığında yapıda meydana gelen yer değiştirmenin minimum değerde olduğu görülmüştür.

Abstract:
As a result of the uncontrollable increase in the world population, great problems have been experienced in the constructions. Different studies have been carried out to solve these problems. With the help of developing technology, studies in the field of structural engineering have made significant contributions to humanity. Different control systems have been developed to control the structures. 
Active tendon control systems, one of the most important of these developed systems, were examined in this thesis. In this study, which aims to minimize the displacement in the structure, the parameters of the control system are determined by using metaheuristic algorithms and optimum PID parameters. These determined parameters were applied to the building model on the simulation and the displacement in the building was examined.
5 different metaheuristic algorithms were used to determine the PID parameters. These 5 algorithms are actively used in many engineering fields. They are studies that have been proven to be correct by many studies. During the determination of PID parameters, artificial intelligence methods (MultiLayer Perceptron, Bagging, IBk, KStar, Additive Regression, Regression By Discretization, Random Forest, Random Tree) were also used and the displacement in the structure was examined by applying the parameters obtained from them on simulation.
As a result of the comparison with the parameters, it was determined that the most suitable metaheuristic algorithm for the system was the Random Tree. When the Kp, Ki, Kd parameters obtained from the Random Tree are applied to the controller used on the simulation, it has been observed that the displacement in the structure is at a minimum value