Yapısal optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir hibrid optimizasyon yönteminin geliştirilmesi

Optimizasyon, herhangi bir problem için verilen koşullar altındaki bütün çözümleri arasından en uygun çözümü bulma işlemi olarak ifade edilebilir. Optimizasyon probleminin daha kolay çözülebilecek bir yapıda olması için problemin yapısına göre belirlenen matematiksel modeller oluşturulur. Doğadan ilham alan meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının davranışlarındaki kararsızlık ve düzensiz yapıları, birçok optimizasyon uygulamaları ve problemler için çözüm olabilmektedir. Meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının temel bileşenleri olan keşif, global arama yaparak çeşitli çözümler üretme sürecini, istifade ise yerel aramaya odaklanma ve en uygun aday çözümleri seçmeyi açıklamaktadır. Çalışmada, yapısal optimizasyon problemlerinin çözümüne yönelik yeni bir hibrid optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Literatürde mevcut ve güncel meta-sezgisel optimizasyon algoritması olan Yapay Tavşan Optimizasyonu (ARO) algoritmasının, kaotik haritalar ile entegre edilerek yakınsama hızının geliştirilmesi ve bu yeni hibrid algoritmanın çeşitli yapısal optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılması hedeflenmiştir. Bu çalışmada, Yapay Tavşan Optimizasyonu (ARO) algoritmasının matematiksel denklemlerindeki rastgele parametreler, literatürde iyi bilinen 10 kaotik harita ve önerilen 4 farklı modifikasyon yöntemi ile hibridlenmiştir ve tez kapsamında geliştirilen bu hibrid algoritmaya, Kaotik Yapay Tavşan Optimizasyonu (CARO) algoritması adı verilmiştir. CARO algoritmasının 23 klasik test fonksiyonları ile performansları test edilmiştir. CARO algoritması daha sonra 5 temel mühendislik tasarım problemi olan basınçlı kap tasarımı, rulman tasarımı, çeki/bası yay tasarımı, ankastre kiriş tasarımı ve dişli takımı tasarımına uygulanmıştır. CARO algoritması, literatürdeki güncel ve popüler 6 meta-sezgisel algoritma olan Yapay Tavşan Optimizasyonu (ARO) algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO), Güve-Alev Optimizasyonu (MFO), Harris Şahinleri Optimizasyonu (HHO) ve Genetik Algoritma (GA) ile karşılaştırılmıştır. Tez kapsamında, mevcut bir taşıt fren pedalı parçasına göre daha az ağırlıkta ve çalışma koşullarındaki gereksinimlerini karşılayacak gerilme değerine sahip olan yeni bir fren pedalı parçasının CARO algoritması kullanılarak yapısal optimizasyonu yapılmıştır. Fren pedalı parçasının yapısal optimizasyon probleminin matematiksel modelini meydana getirmek için latin hiperküp örnekleme yöntemi ve radyal temelli fonksiyonlar ile meta-modelleme yöntemi kullanılmıştır. Topoloji ve şekil optimizasyonuna göre fren pedalı parçasında 6 adet delik açılarak ağırlık hafifletilmiş ve tasarım değişkenleri belirlenmiştir. Latin hiperküp örnekleme yöntemi ile 100 farklı fren pedalı modeli oluşturulmuştur. Radyal temelli fonksiyonlar ile meta-modelleme yöntemiyle amaç fonksiyonu olarak ağırlık ve kısıt fonksiyonu olarak gerilme değerleri için matemetiksel denklemler elde edilmiştir. Bu matematiksel denklemler kullanılarak, fren pedalı parçasının kütle minimizasyonu açısından, CARO algoritması literatürde bilinen 6 meta-sezgisel algoritmalarla mukayese edilerek çözülmüştür. Sonuç olarak, fren pedalı parçasının optimum tasarım ağırlığı 983.30 gr olarak bulunmuştur ve başlangıç tasarımı ağırlığı olan 1202 gr değerine göre %18.2 daha hafif çıkmıştır. Yeni geliştirilen Kaotik Yapay Tavşan Optimizasyonu (CARO) algoritması, literatürde ilk defa taşıt parçasının yapısal optimizasyon probleminde kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Meta-sezgisel optimizasyon, Yapay tavşan optimizasyonu algoritması, Kaotik haritalar, Kaotik yapay tavşan optimizasyonu algoritması, Topoloji optimizasyonu, Şekil optimizasyonu, Mekanik tasarım, Fren pedalı