TY  - JOUR
TT  - Bozkurt Optimizasyon Yöntemi Kullanarak Basınç Yaylarının Minimum Hacme Göre Optimum Tasarımı
AU  - Şahin, İsmail
AU  - Dörterler, Murat
AU  - Gökçe, Harun
PY  - 2017
DA  - August
Y2  - 2017
JF  - Gazi Journal of Engineering Sciences
JO  - GJES
PB  - Parantez Teknoloji
WT  - DergiPark
SN  - 2149-9373
SP  - 21
EP  - 27
VL  - 3
IS  - 2
KW  - Compression spring
KW  - grey wolf optimizer
N2  - Makine elemanlarının optimizasyonu mühendislikte hem önemli bir problem hemde yoğun bir çalışma alanıdır. Basınç yaylarının minimum hacme veya ağırlığa göre tasarımı bu alandaki örnek problemlerden birisidir. Parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritma gibi çeşitli optimizasyon yöntemleri bu probleme uygulanmıştır. Doğadan esinlenen algoritmaların sonuncularından Bozkurt Optimizasyonu (BO) yöntemi, bozkurtların avlanmaları ve liderlik hiyerarşisinden esinlenmiştir. Bu yöntem, mühendislik uygulamalarındaki başarılı performansıyla kısa sürede dikkatleri çekmiştir. Bu çalışmada BO, basınç yaylarının asgari hacme göre tasarımına uygulanmıştır. BO’nun performansı önceki çalışmalarda aynı problemin çözümü için kullanılan optimizasyon yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları BO’nun basınç yaylarının asgari hacme göre tasarımında başarılı sonuçlar verdiğini göstermiştir.
CR  - [1] Rao, R.V., Savsani, V.J. ve Vakhaira, D.P. (2011).Teaching–learning-based optimization: A novel method for constrained mechanical design optimization problems. Computer Aided Design, 43, 303-315.
CR  - [2] Arora, J.S. (2004). Introduction to Optimum Design, Waltham: Elsevier.
CR  - [3] Coello, C. A. (2002). Theoretical and numerical constraint-handling techniques used with evolutionary algorithms: a survey of the state of the art. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 191(11–12), 1245–1287.
CR  - [4] Deb, K. ve Goyal, M. (1997). Optimizing engineering designs using a combined genetic search. In: Seventh International Conference on Genetic Algorithms, Ed. I. T. Back, 512–528.
CR  - [5] Jayakumar, N. Subramanian, S. Ganesan, S. Ve Elanchezhian, E.B. (2016). Grey wolf optimization for combined heat and power dispatch with cogeneration systems. Electrical Power and Energy Systems, 74, 252-264.
CR  - [6] Lampinen, J. ve Zelinka, I. (1999) Mixed integer-discrete-continuous optimization by differential evolution. In: Proceedings of the 5th International Conference on Soft Computing, 71–76.
CR  - [7] Mirjalili, S., Mirjalili, S.M. ve Lewis, A. (2014). Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering Software, 69, 46-61.
CR  - [8] Mirjalili, S., Saremia, S., Mirjalili, S.M ce Coelho, L.S. (2016). Multi-objective grey wolf optimizer: A novel algorithm for multi-criterion optimization, Expert System with Application, 47, 106-119.
CR  - [9] S. He., E. Prempain ve Wu, Q. H. (2004). An improved particle swarm optimizer for mechanical design optimization problems. Engineering Optimization, 36 (5), 585-605, DOI: 10.1080/03052150410001704854
CR  - [10] Sandgren, E. (1990). Nonlinear integer and discrete programming in mechanical design optimization. Journal of Mechanical Design, 112, 223–229.
CR  - [11] Trabelsi, H., Yvars, P. A., Louati, J ve Haddar, M. (2015). Interval computation and constraint propagation for the optimal design of a compression spring for a linear vehicle suspension system. Mechanism and Machine Theory, 67–89.
CR  - [12] Yokota, T., Taguchi ve Gen, M. (1997). A solution method for optimal weight design problem of helical spring using genetic algorithms. Computers Ind. Engineering, 33, 71–76.
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/gmbd/issue//336825
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/338938
ER  -