Master'sOpen Access

Çok değişkenli istatistikler kullanılarak gemi gövde direnci tahmini

Is this your thesis?

This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.

2020
0 views
0 downloads

Abstract (TR)

Gemi üretimindeki en büyük maliyet, kullanılacak olan ana makine ve pervane sistemlerine aittir. Kullanılacak olan bu ekipmanların seçimi, geminin direnç değerlerine göre yapılmaktadır. Bunlar çok pahalı sistemler oldukları için, gemilerin direnç değerlerinin hassas bir şekilde belirlenmesi kritik bir öneme sahiptir. Bu sebeple, gemilerin direnç değerlerini tahmin etme üzerine bir çok çalışma yapılmıştır. Yapılan bu çalışmaların performansları, gemilerin belli bir ölçeğe göre küçültülerek model havuzlarında yapılan deney sonuçları ile kıyaslanarak ölçülmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, toplamda 58 farklı kargo gemisinin deney sonuçları incelenmiş ve veriler düzenli bir hale getirildikten sonra farklı istatistiksel yaklaşımlarla bu gemilerin gövde direnç değerleri tahmin edilmiştir. Öncelikle, genelleştirilmiş lineer modeller kullanılarak problem ele alınmış, daha sonrasında ise literatürde de bir çok kez kullanılmış olan yapay sinir ağları ile tahminler yapılmıştır. Ardından, eldeki verilerin boyuna veri yapısına sahip olması sebebiyle, lineer karma modeller kullanılarak problem ele alınmıştır. Son olarak, genelleştirilmiş lineer ve karma lineer modelin bir kombinasyonu olan genelleştirilmiş karma lineer modeller kullanılarak gövde direnç değerleri tahmin edilmiştir. Tamamlanan modeller arasında "leave one ship out cross validation" tekniği kullanılarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Ayrıca, kurulan bu modellerin sonuçları, bu alanda yaygınca kullanılan Holtrop & Mennen yöntemi ile de kıyaslanmıştır.

Author

Ahmet Pala

How to Cite

Ahmet Pala (Yüksek Lisans Tezi). Çok değişkenli istatistikler kullanılarak gemi gövde direnci tahmini, 2020, Boğaziçi University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Boğaziçi University