İç Mekân Aydınlatma Sistemlerinde Ortalama Aydınlık Düzeyinin Yapay Sinir Ağları İle Tahmini
Estimation of The Average Illuminance Level of Interior Lighting Systems By Using Artificial Neural Networks
Yazar: Şahin, Mustafa
Dergi: Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 19 No. 2, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Lighting Systems,Average Illuminance Level,Maintenance Period,Artificial Neural Networks ; Aydınlatma Sistemleri,Ortalama Aydınlık Düzeyi,Bakım Periyodu,Yapay Sinir Ağları

Bir aydınlatma sistemi ilk kurulum aşamasında nekadar iyi tasarlanırsa tasarlansın, zamana bağlı olarak ortam içerisindekiaydınlık düzeyi azalmaktadır. Bu azalmanın başlıca sebepleri; aydınlatmaelemanlarındaki ışık akısı azalması, lambaların arızalanması, aydınlatmaelemanlarındaki kirlenmeler, duvar yüzeylerindeki kirlenmeler ve tozlanmalarşeklinde sıralanabilir. Aydınlık düzeyindeki bu azalma yavaş yavaş ve sürekliolduğu için gözle fark edilmez. Söz konusu azalmalar belirli bir düzeyeindiğinde ise görme yeteneği azalmakta ve buna bağlı olarak ta iş kazaların artmaktadır. Tüm buolumsuzluklara engel olabilmek için aydınlatma sistemine doğru zamanda müdahaleedilerek gereken bakımın yapılması şarttır. Bakım zamanın belirlenmesi için iseortam içerisinde çok sayıda noktada aydınlık düzeylerinin ölçümünün yapılmasıgerekmektedir. Bu ölçümlerden faydalanılarak ortalama aydınlık düzeyi (Eort) hesaplanır ve bakım zamanını gelip gelmediğine karar verilir. Bubilgiler doğrultusunda çalışmada,  Eort değerinintahmini için Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılmıştır. Yapılan tahminler sayesindehem bakım zamanının tespiti kolaylaşmış hem de ışığa dönüşmeyen enerji yüzdesi kolaylıklasaptanmıştır. Bu sayede aydınlatma sistemine zamanında müdahale olanağısağlanmış ve iyileştirilmelere gidilmiştir. Yapılan bu iyileştirmeler neticesindeışığa dönüşmeyen enerji kaybının önüne geçilmiştir.

No matter how welldesigned is the initial installation phase of an illumination system, the levelof luminousness in an environment decreases depending on the time. The majorreasons of this decrease can be listed as the decrease in the luminous flux inlighting equipments, failures in lamps, getting dirty of lighting equipments,dirtiness and dust on wall surfaces. This decrease in the level of luminousnessis not visible to eyes since it is slow and continuous. When this decreasereaches to a particular level, the ability to see decreases, as well and theamount of occupational accidents increase accordingly. In order to preventthese unfavorable things, illumination system should be responded in time andnecessary maintenance should be performed. In order to determine maintenanceperiod, level of lighting should be measured in several spots. By utilizingthese measurements, average lighting level (E_ort ) is measured and whether itis the maintenance date or not is determined. In accordance with thisinformation, in this study, artificial neural network (ANN) is used to estimatethe E_ort value. Through these estimations, the determination of maintenancedate got easier and the percentage of the energy that is transformed into lightwas determined easily. In this way, the chance to respond to illuminationsystem in time was provided and improvements were performed. As a result ofthese improvements, energy loss that is not transformed into light wasprevented.