Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 13
 İndirme 2
Optimal Design of Automotive Suspension Springs Using Differential Evolution Algorithm
2018
Dergi:  
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering
Yazar:  
Özet:

Otomotiv endüstrisi son otuz yıldır istikrarlı bir şekilde büyümekte ve sürekli olarak dünyada teknoloji ve üretim süreçlerini geliştirmek için çalışmalarını devam ettirmektedir. Otomotiv şirketleri, artan sayıda firma ve gelişen teknolojik ürünler sonucunda müşteri beklentilerindeki hızlı artış nedeniyle büyük bir rekabetle karşı karşıyadır. Rekabet edebilmek için otomotiv üreticilerinin, araç ağırlığı, çarpışma güvenliği, yakıt emisyonları ve araç konforu gibi müşterilerin ve hükümetlerin beklentilerini karşılaması gerekiyor. Rekabetin sürdürülebilir olmasını sağlamak için, şirketler daha hassas operasyonlarla daha az işleme maliyeti gerektiren daha hafif ve daha verimli parçalar tasarlamalıdır. Son zamanlarda, yakıt tüketimi ve hava kirliliği ile ilgili endişeler bildirilmiştir. Meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri, son yirmi yıl içinde araç bileşeninin optimizasyonu için yaygın olarak kullanılmaktadır. Meta-sezgisel optimizasyon yaklaşımlarından biri olan diferansiyel delişim (DE) algoritması araç süspansiyon sistemlerinde kullanılan yay tasarımının optimizasyonunda kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan yayın kütlesi % 29.3 oranında azaltılmıştır. Elde edilen veriler DE algoritmasının literatürde yer alan diğer evrimsel optimizasyon yöntemlerinden,  genetik algoritma, yapay arı kolonisi algoritması ve parçacık sürüsü algoritmasından daha iyi çözümler sunduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 1.004
Atıf : 2.928
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering