Makine mühendisliği tasarım problemlerinin metasezgisel yöntemler kullanılarak çözümlenmesi ve performans sonuçlarının karşılaştırılması
Solving mechanical engineering design problems using metaheuristic methods and comparing performance results
Yazar: OĞUZHAN DİLBER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT KILIÇARSLAN
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Ana Bilim Dalı / Mekatronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Optimizasyon problemi = Optimization problem

Özet:
Bir sistem veya süreç gibi bir şeyin mümkün olduğunca etkili ve verimli çalışmasını sağlama sürecine optimizasyon denir. Optimizasyon, maliyetleri azaltabilir, verimliliği artırabilir ve çıktıların kalitesini artırabilirken aynı zamanda bir sistemin, sürecin veya modelin performansını artırmaya da yardımcı olabilmesi bakımından önemlidir. Makine mühendisliğinin tasarım problemleri, geometrik, kinematik koşullar ve malzeme direnci üzerindeki eşitlik ya da eşitsizlikler ve genellikle doğrusal olmayan kısıtlamalar gibi farklı türdeki hedeflerden ve değişen zorluk düzeylerinden meydan gelmektedir. Bu tür problemleri çözmek için metasezgisel adı verilen özel bir algoritma türü kullanılmaktadır. Bu algoritmalar, özellikle bilgilerin yetersiz olduğu veya bilgisayar kapasitesinin kısıtlı olduğu durumlardaki optimizasyon problemleri için yeterince iyi bir çözüm bulmayı amaçlar.
Bu tez çalışmasında, makine mühendisliği tasarım problemlerinin çözülmesi amacıyla literatürde iyi bilinen Ateşböceği Algoritması, Gri Kurt Optimizasyon Algoritması, Yol Bulucu Algoritması ve Parçaçık Sürü Optimizasyonu algoritması kullanılmıştır. Bu algoritmalar, yineleme sayısı ve popülasyon sayısına bağlı olarak altı farklı senaryoda gerçek-dünya problemleri (Dört Kademeli Dişli Kutusu Problemi, Gaz İletim Kompresörü Tasarımı, Dişli Takımı Tasarım Problemi, Himmelblau Fonksiyonu, Hidrostatik Baskı Yatağı Tasarımı Problemi, Çoklu Disk Kavramalı Fren Tasarım Problemi, Endüstriyel Soğutma Sisteminin Optimal Tasarımı ve Planet Dişli Zinciri Tasarım Problemi) ile test edilmiş ve elde edilen sonuçlara göre, metasezgisel algoritmaların performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır.

Abstract:
The process of ensuring that something, such as a system or process, works as effectively and efficiently as possible is called optimization. Optimization is important because it can reduce costs, increase efficiency, and improve the quality of outputs, while also helping to improve the performance of a system, process, or model. Design problems in mechanical engineering arise from different types of objectives and varying levels of difficulty, such as equations or inequalities and often non-linear constraints on geometric, kinematic conditions and material resistance. A special type of algorithm called metaheuristics is used to solve such problems. These algorithms aim to find a good enough solution for optimization problems, especially when information is insufficient or computer capacity is limited.
In this thesis study, Firefly Algorithm, Gray Wolf Optimization Algorithm, Pathfinder Algorithm and Particle Swarm Optimization algorithm, which are well known in the literature, were used to solve mechanical engineering design problems. These algorithms solve real-world problems in six different scenarios depending on the number of iterations and the number of population (Four-Stage Gearbox Problem, Gas Transmission Compressor Design, Gear Train Design Problem, Himmelblau Function, Hydrostatic Thrust Bearing Design Problem, Multiple Disc Clutch Brake Design Problem, Optimal Design of Industrial Cooling System and Planetary Gear Chain Design Problem) and according to the results obtained, the performances of the metaheuristic algorithms were compared with each other