Tez No İndirme Tez Künye Durumu
222023
Dar su yollarında el kumandası ile seyir yapan gemilerin konumunun yapay sinirsel ağlar kullanılarak öngörülmesi / Prediction of manually controlled vessels? position navigating in narrow waterways using artificial neural networks
Yazar:UĞUR ŞİMŞİR
Danışman: DOÇ.DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Denizcilik = Marine ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin:Akıllı sistemler = Intelligent systems ; Navigasyon = Navigation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks 		Onaylandı
Doktora
Türkçe
2007
132 s.
Çalısmada, İstanbul Bogazı model alınarak, Gemi Trafik Hizmetleri (GTH) merkezinde erken uyarı sistemi ve geçis yapan gemilerde seyir yardımcısı olarak görev yapacak bir yöntem gelistirilmistir. Bogaz kazalarının, gemilerin trafik ayrım sınırlarını ihlal etmeleri nedeniyle meydana geldigi bilindiginden, ihlalin önceden tespiti ile tehlike riskini azaltmak ve olası kazaları engellemek hedeflenmistir. GTH merkezi imkanlarıyla elde edilen, el kumandası ile bogaz geçisi yaptırılan gemilerin tüm çevre sartlarına baglı olan hareketine ait verileri kullanılarak yapay sinirsel aglar egitilmis ve egitilmis yapay sinir agları (EYSA) ile İstanbul Bogazının cografi özellikleri göz önüne alınarak kabul edilmis süre olan 3 dakika sonraki yerleri öngörülmüstür. Özellikle dönüs bölgelerinde herhangi bir nedenle olusacak ihlalin önceden belirlenmesi ile olası kazaların önlenmesinin mümkün olacagı tespit edilmistir. Anahtar Kelimeler:Yapay Sinirsel Aglar, Elle Kontrol, Navigasyon
In this study, a guidance and a early warning methods are developed for navigation in narrow waterways. The method could be utilized for early warning system by Vessel Traffic Services (VTS) operators and guidance system by vessel crew. The Istanbul Strait is specifically studied as a model. The basis of this study is to predict three minutes ahead coordinates of a manually controlled vessels using Artificial Neural Networks (ANN). Artificial Neural Networks have been trained by using position and speed data collected from vessels which navigated manually in the strait and they included effects of environmental conditions and geographical characteristics of the strait. Three-minute-ahead-position of vessels have been predicted by using the trained ANN (TANN). Some experiments have been realized in Istanbul VTS centre and it has been observed that the method satisfied the goal in especially turning points of the strait. VTS operators have to notice a risk on time which may result with a disaster because of negligence of the vessel crew. Keywords: Artificial Neural Networks, Manual Control, Navigation