Faruk MENDİ, M. Kemal KÜLEKCİ, Tamer BAŞKAL, Durmuş Ali BİRCAN

Genetik algoritma (G.A.) yardımıyla helis dişli çarklarda optimum modül seçimi

Bu çalısmada, genetik algoritmalar yoluyla helis disli çarkların optimum modül seçimi yapılmıstır. Belirlenen sınır aralıklarındaki değiskenler için amaç fonksiyonunun optimizasyonunu gerçeklestirmek, çalısmanın temel hedefi olmustur. Bu sekilde gelistirilmis olan algoritma, bir genetik süreç gibi en iyiyi bulma ilkesine dayandığından sınır aralıkları içinden değiskenlerin aldıkları değerler, dislinin optimum modüle sahip olmasını sağlayacaktır. Genetik Algoritmalar tabii seleksiyon fikrine dayalı arama uzayında oldukça etkili bir tarama tekniğidir. Yapılan çalısma yeni bir optimizasyon yöntemi olan genetik algoritma ile en uygun modül seçimi yapılabileceğini göstermektedir.

Selecting optimum modules for helical gears using genetic algorithm

In this paper, optimum module selection has been done using genetic algorithms. The main reason of the study is the identifying the variables of range of the module. The developed algorithm is based on the principle of finding optimal values like a genetic process, so the values from the limited range will make the gear to have optimum module. Genetic Algorithms are quite efficient search techniques that are inspired from natural selection. The results of the study show that genetic algorithm method can be used in selection of optimum modules of the gears.

PDF

___

1. Esa,T,. “Independent Research Projects In Applied Mathematics Applying A Genetic Algorithm in Cellular Radio Network Optimization”, 28th January 2002.
2. Bircan,D.A., “Automated Process Planning System for Rotational Parts”, Ms Thesis, Institute of Natural and Applied Sciences, 12-09-2000.
3. Bayramoğlu,M., Bircan,D.A., "The Use of Genetic Algorithm in Computer Aided Process Planning of Rotational Parts", II. Makine Malzemesi ve Đmalat Teknolojisi Sempozyumu, s.723-731, Manisa, 7-9 Kasım 2001.
4. Goldberg,D.E., “Computer Aided Pipeline Operation Using Genetic Algorithms and Rule Learning Part 1: Genetic Algorithms In Pipeline Optimisations”, Engineering with Computers,1987.
5. Saruhan,H., Uygur,I., SAÜ Fen Bilimleri Dergisi, 7. cilt 2.sayı, (2003).
6. Bozacı,A., Makine Elemanları Cilt 2, Çağlayan Yayınevi, Đstanbul, 2004.
7. Yaman,M., “Genetik Algoritma ile Kardan Mili Tasarımı”, Yüksek Lisans Tezi, G.Ü., Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, (2007).
8. Yaman,M., Saruhan,H., Mendi,F., “Thickness Optimization Of Hollow Cardan Shaft Using Genetic Algorithm”, Universiti Teknologi Mara(UiTM)'in 14, August2006 tarih ve JTMSK37/3/2 sayılı kabul yazısı.
9. Yaman,M., Saruhan,H., Mendi,F., “Power Loss Optimization of Worm Gear Mechanism By Using Genetic Algorithm”, FIGES 11.th User's Conference For Computer Aided Engineering And System Modeling, ISBN 975-98408-2-0, 13-15, Bolu Turkey, (2006).
10. Back,T., “Optimal Mutation Rates in Genetic Search”, Proceedings of the 5. International Conferance on Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann, 2-8, Los Angelas, (1993).