Otonom hava taşıtları ile kapalı alanlarda taşımacılık probleminin optimizasyon eğilimli modellenmesi ve depolar için optimal taşımacılık uygulaması
Optimization based modelling of autonomous air vehicles operated in indoor warehouses and optimal transportation application of drones for indoor warehouses
Yazar: FURKAN YANIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ RIFAT BOYNUEĞRİ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ EREN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Depolar = Warehouses ; Drone = Drone ; Kondansatör = Capacitor ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles ; İnsansız araçlar = Unmanned vehicles

Özet:
Son yıllarda, ürünlerin depolanmasının yanı sıra üretim sürecinin her aşamasında sabit maliyetleri (çalışan sayısı, araç sayısı vb.) azaltmak şirketler için önemli bir hedef haline gelmiştir. Bu şekilde kapalı depolarda faaliyet gösteren otonom insansız hava araçlarına sıklıkla değinilmiştir. Emek, harcanan zaman ve iş güvenliği açısından depolama sorununa alternatif bir çözüm sunarlar. Bu tez çalışmasında, yükü depolama pozisyonlarına taşımak ve atanan görevleri yerine getirmek için insansız hava aracı filosunu çalıştırmanın üç alternatif yöntemi önerilmiştir. İlk yöntemde, insansız hava aracı operasyon için belirli bölgelere atandığından bölge tabanlı bir yaklaşım sunulmuştur. Ardından, insansız hava aracı operasyonunu belirli bölgelerle sınırlamadan Yöntem-2&3 ile optimal bir çerçeve sağlanmıştır. Yöntem-2, gelen teslimat kalemini görevin enerji tüketimini göz önünde bulundurarak filodan en uygun araç ile eşleştirecek şekilde değerlendirir. Prosedür, bir sonraki madde ve kalan eşsiz hava araçları dikkate alınarak tekrarlanır. Ayrıca, Yöntem-3'te, teslimat kalemlerinin iki ayrı seti ile insansız hava aracı filosu arasındaki optimizasyon formülü toplu olarak ele alınmıştır. Bu yöntemde, setler arasındaki tüm uygun eşleşmeler maliyet fonksiyonu ile simüle edilmiş ve görev, en uygun çifte atanmıştır. Daha sonra prosedür, tüm elemanlar bire bir olarak eşleştirilene kadar depo edilmiş kümelerle tekrarlanmıştır. Simülasyon çalışmaları MATLAB® ortamında gerçekleştirilmiş ve her bir yöntemin sonuçları karşılaştırılmıştır. Optimizasyon prosedürlerinin uygulanabilirliği, işletme süresi ve enerji gereksinimleri açısından ortaya konulmuştur.

Abstract:
In present, it has become a significant target for companies to reduce the fixed costs (number of workers, number of vehicles, etc.) on each level of the production process as well as storing the products. In this manner, the autonomous drones operating in closed warehouses have been often addressed. They provide an alternative solution to the storage problem in terms of effort, time spent, and occupational safety. In this manuscript, we have provided three alternative methods of operating the drone fleet to achieve assigned duties to carry the payload to the storage positions. The first method presents a zone-based approach as the drones are assigned to specific zones for operation. Then, we have provided an optimal framework by Method-2&3 without limiting the drone operation to specific zones. Method-2 considers the incoming delivery item to match the most proper drone from the fleet by considering the cost of the mission. The procedure is reiterated as considering the next item and remaining unmatched drones. Besides, Method-3 deals the optimization formula between the two discrete sets of the delivery items and the drone fleet as a collective manner. In this method, all the proper matching between the sets are simulated by the cost function, and the duty is assigned to the most proper pair. Then the procedure is repeated with depopulated sets until all the elements are paired as one-to-one correspondence. The simulation studies have been realized in MATLAB® and the results of each method are compared. The feasibility of the optimization procedures has been revealed in terms of the operational time and energy requirements.