Tam Derinlikli Esnek Üstyapıların Katman Özelliklerinin Tahmini İçin Lig Şampiyonası Algoritması

2020-03-01
This study proposes a backcalculation tool, based on the hybrid use of League Championship Algorithm (LCA) and Artificial Neural Network (ANN), in order to predict the stiffness related layer properties of full-depth asphalt pavements. The proposed algorithm, namely LCA-ANN, is composed of two main parts; (i) an ANN forward response model, which is developed with the nonlinear finite element solution, for computing the surface deflections, and (ii) LCA search algorithm which is employed to search and provide the best set of layer moduli to the ANN model. In order to evaluate the performance of the proposed method, a synthetically generated dataset and real field data are utilized. Moreover, to assess the searching ability of LCA, well-accepted metaheuristic algorithms; Simple Genetic Algorithm (SGA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are employed for comparison purposes. Obtained results reveal that the proposed algorithm can predict the layer properties with a low order of error values and enables fast and reliable tool for backcalculation st
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi

Suggestions

Tam derinlikli esnek üstyapıların destek vektör makineleri yöntemiyle sonlu elemanlar modellemesi
Pekcan, Onur (null; 2018-09-26)
Bu çalışma kapsamında, Destek Vektör Makineleri (DVM) tekniği yardımıyla tam derinlikli esnek üstyapıların sonlu elemanlar yöntemiyle modellenmesinde, güvenilir ve hızlı çalışan bir yaklaşım sunmaktayız. Tam derinlikli esnek üstyapı modeli, doğal zemin ve üzerindeki asfalt kaplamanın eksenel simetrik olarak tasarlanması ile elde edilmektedir. Modellemede asfaltın elastik, doğal zeminin ise doğrusal olmayan (iki taraflı doğrusal) malzeme davranışına sahip olduğu kabul edilmektedir. DVM yöntemi ise, sonlu ele...
A deep learning methodology for the flow field prediction around airfoils
Duru, Cihat; Baran, Özgür Uğraş; Alemdar, Hande; Department of Mechanical Engineering (2021-9-07)
This study aims to predict flow fields around airfoils using a deep learning methodology based on an encoder-decoder convolutional neural network. Neural network training and evaluation are performed from a set of computational fluid dynamics (CFD) solutions of the 2-D flow field around a group of known airfoils at a wide range of angles of attack. Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS)-based CFD simulations are performed at a selected Mach number on the transonic regime on high-quality structured computati...
Aerodynamic design and optimization of horizontal axis wind turbines by using bem theory and genetic algorithm
Ceyhan, Özlem; Tuncer, İsmail Hakkı; Department of Aerospace Engineering (2008)
An aerodynamic design and optimization tool for wind turbines is developed by using both Blade Element Momentum (BEM) Theory and Genetic Algorithm. Turbine blades are optimized for the maximum power production for a given wind speed, a rotational speed, a number of blades and a blade radius. The optimization variables are taken as a fixed number of sectional airfoil profiles, chord lengths, and twist angles along the blade span. The airfoil profiles and their aerodynamic data are taken from an airfoil datab...
Akıllı bir Kirişin Statik Aerodinamik Yükler Altındaki Davranışı
Fatih Mutlu, Karadal; Şahin, Melin; Ömer Faruk, Kırcalı; Volkan, Nalbantoğlu; Yaman, Yavuz (2007-06-07)
Bu çalışmada sonlu elemanlar yöntemiyle modellenen akıllı bir kirişin statik aerodinamik yükler altındaki davranışı incelenmiştir. Akıllı kiriş, bir ucu tutturulmuş öteki ucu serbest bir aluminyum kirişten ve bunun her iki yüzeyine simetrik olarak yapıştırılan piezoelektrik yamalardan oluşmuştur. Çalışmanın ilk bölümünde, piezoelektrik yamaların etkisi termal benzetim yöntemi kullanılarak göz önünde tutulmuş ve akıllı kirişin sonlu elemanlar modeli elde edilmiştir. Piezoelektrik yamaların voltaj kullanılara...
A simulation study on the comparison of methods for the analysis of longitudinal count data
İnan, Gül; İlk Dağ, Özlem; Department of Statistics (2009)
The longitudinal feature of measurements and counting process of responses motivate the regression models for longitudinal count data (LCD) to take into account the phenomenons such as within-subject association and overdispersion. One common problem in longitudinal studies is the missing data problem, which adds additional difficulties into the analysis. The missingness can be handled with missing data techniques. However, the amount of missingness in the data and the missingness mechanism that the data ha...
Citation Formats
O. Pekcan, “Tam Derinlikli Esnek Üstyapıların Katman Özelliklerinin Tahmini İçin Lig Şampiyonası Algoritması,” Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, pp. 273–284, 2020, Accessed: 00, 2021. [Online]. Available: https://dergipark.org.tr/tr/doi/10.21923/jesd.693743.