27.06.2013 Views

Tam Metin

Tam Metin

Tam Metin

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

gürültüsünü azaltmaya yönelik gelecek jenerasyonların oluşturulmasını<br />

hedeflemişlerdir. Yüksek ölçekli yerleşimdeki iki ölçeği, koruma haritalama<br />

topolojisi sağlayan (SOM) ve kendini örgütleyen harita yöntemi ile analiz<br />

etmişlerdir. Çalışmanın sonunda, analiz sonuçlarına göre, ARMOGA ve SOM’un<br />

aerodinamik dizayn optimizasyonlarında iyi bir dizayn aracı olduğunu<br />

vurgulamışlardır.<br />

Caputo ve ark. [95] çalışmalarında ısı değiştiricilerde yıllık yatırım<br />

maliyetlerini etkileyen ekipmanlarının maliyetlerini ve enerji harcamalarını azaltmak<br />

için genetik algoritma ile optimum dizayna yönelik bir prosedür sunmuşlardır.<br />

Çalışmalarında hazırladıkları yöntemin yeteneğini gösterebilmek için üç durum<br />

belirlemişler ve genetik çözümleme ile maliyetleri azaltmayı hedeflemişledir.<br />

Çalışmanın sonunda, olası beklentilere bağlı olarak prosedürün uygulanması<br />

sonucunda, geleneksel dizayn edilmiş ısı değiştiricilerinde % 50 ’den daha fazla<br />

maliyet azalması olabileceğini belirtmişlerdir.<br />

Salgi ve ark. [96] çalışmalarında hidrojen taşımacılığının talep profilini<br />

inceleyen hidrojen ve tüm enerji sistem altyapıları için bir metodoloji sunmuşlardır.<br />

Bu metodolojilerinde, elektrik piyasasında elektrolizlerin çalışmasını optimize etmek<br />

için genetik algoritma ile matematiksel bir model oluşturmuşlardır.<br />

Optimizasyondan talep profillerinin, tüm enerji sistemlerinin analizlerinde elektrik<br />

piyasası ve güç denge sistemlerinin etkilerini içerdiğini belirtmişlerdir. Önerdikleri<br />

metodolojilerini Batı Danimarka’nın 2030 yıllı senaryosunu inceleyen analizlere<br />

uygulamışlardır. Çalışmanın sonunda enerji depolama çözümlerini inceleyen<br />

problemlerin optimizasyonu için genetik algoritmaların uygun araçlar olduğunu,<br />

enerji depolama sistemlerinin genetik algoritmalar ile optimizasyonuna yönelik<br />

çözümlemelerde, depolama sabitleri ve iç değişkenler gibi parametrelerin önemli<br />

olduğunu vurgulamışlardır.<br />

Literatür çalışmaları incelendiğinde; ısıl sistemlere ait endüstriyel sistemlerde<br />

elde edilen ürüne ait ekserjetik maliyetin ve sistemlerde üretilen entropiye bağlı<br />

kayıpların maliyetine yönelik bir değerlendirmeye rastlanmamıştır. Ayrıca<br />

31

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!