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

Genetik algoritmayla vidalı kriko elemanlarının optimizasyonu

Bu çalısmada, genetik algoritma ile optimum vidalı mil çapı seçimi yapılmıstır. Tasarımı yapılan vidalı krikonun, belirlenen sınır aralıklardaki değiskenler için optimizasyonuna gidilmistir. Bu sekilde gelistirilmis olan algoritma, bir genetik süreç gibi en iyiyi bulma ilkesine dayandığından sınır aralıkları içinden değiskenlerin aldıkları değerler, vidalı krikonun optimum ebatlarda olmasını sağlayacaktır. Genetik algoritma, tabii seçim fikriyle çalısan, arama uzayında değiskenlerin sınır aralıkları için, amaç fonksiyonunu minimum yapmakta kullanılmıstır.

Optimization of screw shaft elements using genetic algorithm

In this paper, selection of optimum screw shaft diameter has been identified using genetic algorithm. The variables of screw shaft diameters have been optimized. The developed algorithm is based on the principle of finding optimal values like a genetic process, the values from the limited range will made the screw jack to have optimum dimensions. Genetic Algorithms for variables in a boundary space that are inspired from natural selection has been used for minimization of objective function.

PDF

___

1. Akkurt,M, “Makine Elemanları Cilt 1-2”, Birsen yayınevi, Đstanbul, 2000.
2. Halowenken,A.,”Makine dizaynı”, Mcgraw-hill book company, 1993.
3. Bozacı,A., “Makine Elemanları” cilt 2: Çağlayan yayınevi, İstanbul, 2004.
4. Bircan,D.A., “Automated Process Planning System for Rotational Parts”, Ms Thesis, Institute of Natural and Applied Sciences, 12-09-2000.
5. Bayramoğlu,M., Bircan,D.A., "The Use of Genetic Algorithm in Computer Aided Process Planning of Rotational Parts", II. Makine Malzemesi ve İmalat Teknolojisi Sempozyumu, s.723-731, Manisa, 7-9 Kasım 2001.
6. Esa,T. ,”Independent research projects in applied mathematics”, Applying a Genetic Algorithm in Cellular,Radio Network Optimization, 28th January 2002.
7. Heinzler,M. et all,“Tabellenbuch Metal”, Verlag Europa Lehrmittel,,Haan- Gruiten, 1994.
8. Saruhan,H, Uygur,I, “Design Optimisation of Mechanical Systems Using Genetic Algorithms” SAÜ Fen Bilimleri Dergisi, 7 (2), 2003.
9. Goldberg,D.E., “Computer Aided pipeline operation using genetic algorithms and rule learning Part 1: Genetic Algorithms in pipeline optimisations”, Engineering with Computers,1987.
10. Canyurt,O.E., “Estimation of Welded Joint Strength Using Genetic Algorithm Approch”, Int. J. Mech. Sci., 47, 1249-1261, 2005.
11. Meran,C., “Prediction of The Optimized Welding Parameters For The Joined Brass Plates Using Genetic Algorithm”, Material & Design, 27, 356-363, 2006.
12. Canyurt,O.E. “Fatigue strength estimation of adhesively bonded tubular joint using genetic algorithm approach”, Int. J. Mech. Sci., 47, 359-370, 2004.
13. Emel,G.G., Taskın,Ç., “Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanları”, Uludağ Üniversitesi Đ.Đ.B.F. Dergisi, 21(1), 129-152, 2002.