Genel kargo gemileri için yapay sinir ağları ile ana makine güç tahmini

Gemilerin fiziksel inşasına başlamadan önce, ön tasarım aşamasında birkaç temel parametrenin belirlenmesi çok önemlidir. Geleneksel olarak, ana makine gücünü ve diğer temel gemi parametrelerini belirlemek için hidrodinamik model testleri kullanılmaktadır. Bu testler güvenilir olsa da, doğası gereği zaman alıcı ve pahalıdır. Bu çalışmada, genel kargo gemileri için ana makine gücünün tahmini, geleneksel yaklaşıma alternatif olarak yapay sinir ağı (YSA) yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. YSA modelinde, geminin toplam uzunluğu, genişliği, gros tonajı, detveyt (DWT) ve servis hızı dahil olmak üzere kapsamlı bir girdi parametresi kümesi kullanmıştır. Zengin bir veri seti kullanılan çalışmada verilerin %70'i model eğitimi, %15'i doğrulama ve kalan %15'i test için ayrılmıştır. YSA modelinin güvenilirliğini ve genelleştirme kabiliyetini artırmak için, her çalışmada farklı sayıda gizli nöron rastgele atanarak toplam 1000 alternatif model oluşturulmuştur. Belirlenen en iyi modelde eğitim, doğrulama ve test veri kümeleri için R değeri sırasıyla 0,992, 0,988 ve 0,986 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, ortalama mutlak hata (MAE) ve hata kareler ortalamasının karekökü (RMSE) değerleri, tüm normalize edilmiş veri kümelerinde tutarlı bir şekilde düşük kalmış ve MAE için 0,0128 ile 0,0148 ve RMSE için 0,0178 ile 0,0238 arasında değişmiştir. Bu sonuçlar, YSA modelinin ana makine gücünü tahmin etmedeki başarısını vurgulayarak, onu geleneksel hidrodinamik model testleri yerine uygulanabilir ve verimli bir alternatif olarak kullanılabileceğini göstermiştir