DENİZE DEŞARJ YAPILARININ ÖĞRETME VE ÖĞRENME TABANLI ALGORITMAYLA OPTİMUM TASARIMI

Yıl 2018, Cilt: 13 Sayı: 3, 235 - 242, 23.07.2018

Nurcan Öztürk , Hasan Tahsin Öztürk

Öz

Atıksuların denize deşarj sistemleriyle
seyreltilerek uzaklaştırılması ülkemizde ve dünyada sıklıkla uygulanan bir
yöntemdir. Gittikçe artan malzeme ve işçilik maliyetlerine karşın kaynakların
sınırlı olması nedeniyle yapılar yeterli dayanıma sahip bir şekilde
tasarlanırken maliyetin de minimum düzeyde olması sağlanmalıdır. Bu çalışmada,
deniz deşarjı sistemlerinin minimum maliyetle optimum tasarımı Öğretme ve
Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (ÖÖTO) adıyla bilinen sezgisel bir algoritmayla
gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen optimum tasarımda deşarj hattı çapı ve
boyu, difüzörün boyu ile çapı gibi değişkenler dikkate alınmıştır. Ayrıca
optimizasyon probleminde difüzördeki geriye akış durumu, atıksu jetleri
arasındaki girişim durumu ve boru hattı stabilitesi de incelenmiştir. 

Anahtar Kelimeler

Optimizasyon, Denize Deşarj, Seyrelme, Minimum Maliyet, ÖÖTO Algoritması

Kaynakça

• [1] Tate, P.M., Scaturro, S., and Cathers, B., (2016). Marine Outfalls. In Springer Handbook of Ocean Engineering, Springer International Publishing, pp:711-740.
• [2] Öztürk, İ., (2011). Deniz Deşarjı Tesisleri Tasarımı. Su Vakfı Yayınları, ss:458.
• [3] Öztürk, H.T., (2016). İstinat Duvarlarının Öğretme ve Öğrenme Tabanlı Algoritmayla Optimum Tasarımı. Zemin Mekaniği ve Geoteknik Mühendisliği 16. Ulusal Kongresi, ss:813-822.
• [4] Dede, T., (2014). Application of Teaching-Learning-Based-Optimization Algorithm for the Discrete Optimization of Truss Structures. KSCE Journal of Civil Engineering, Volume:18, Number:6, pp:1759-1767.
• [5] Dede, T. and Ayvaz, Y., (2015). Combined Size and Shape Optimization of Structures with a New Meta-heuristic Algorithm. Applied Soft Computing, Volume:28, pp:250-258.
• [6] Bayram, A., Uzlu, E., Kankal, M., and Dede, T., (2015). Modeling Stream Dissolved Oxygen Concentration Using Teaching– Learning Based Optimization Algorithm. Environmental Earth Sciences, Volume:73, Number:10, pp:6565–6576.
• [7] Fettaka, S. and Thibault, J., (2013). Pipeline Optimization Using a Novel Hybrid Algorithm Combining Front Projection and The Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (FP-NSGA-II). IEEE Congress on Evolutionary Computation, ss:697-704.
• [8] Botros, K.K., Sennhauser, D., Jungowski, K.J., Poissant, G., Golshan, H., and Stoffregen, J., (2004). Multi-objective Optimization of Large Pipeline Networks Using Genetic Algorithm. Proceedings of the 5th Biennial International Pipeline Conference, ss:2005-2015.
• [9] Xie, X., Zeng, B., Nachabe, M., Harrington, W., and Powell, R., (2013). Water Distribution System Nitrification Control Via Optimized Flushing. Distribution Systems Symposium Conference and Exposition, 30 p.
• [10] Rao, R.V., Savsani, V.J., and Vakharia, D.P., (2011). Teaching–Learning-Based Optimization: A Novel Method for Constrained Mechanical Design Optimization Problems. Computer-Aided Design, Volume:43, Number:3, pp:303-315.
• [11] Rao, R.V., Savsani, V.J., and Vakharia, D.P., (2012). Teaching–Learning-Based Optimization: An Optimization Method for Continuous Non-linear Large Scale Problems. Information Sciences, Volume:183, Number:1, ss:1-15.
• [12] Kuzeyboru, (2017). Plastik Boru ve Ek Parçalar Fiyat Listeleri. http://www.kuzeyboru.com.tr/SF/631/Hdpe%20Boru%20Fiyat%20Listesi%20Hdpe%20Pipe%20Price%20List%202017.pdf