Live For Speed Sistem Gereksinimleri
Sheron Norsworthy
Bu alışmada, 1500 V DC beslemeli bir raylı sistemde cer gcnn meydana getirdiği gerilim dşmnn maksimum değeri Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektr Makineleri (DVM) yardımıyla belirlenmiştir. YSA ve DVM yntemleriyle hatta oluşan gerilim dşm işletmesel parametrelere bağlı olarak hesaplanmıştır. YSA ve DVM teknikleri aıklanarak elde edilen sonular karşılaştırılmıştır. YSA modeli iin levenberg marquardt (LM) algoritması kullanılmıştır. Levenberg-Marquardt algoritması yapay sinir ağlarının eğitiminde sağladığı hız ve kararlılık nedeni ile tercih edilmektedir. Raylı sistemlerde elektrifikasyon sistemi işletmesel verilere ve hat parametrelerine bağlı olarak tasarlanmaktadır. Elektrifikasyon sistemi oluşturulurken işletme esnasında cer gcnn gereksinimi olan minimum besleme gerilim değerinin sağlanması gerekmektedir. Cer gc geriliminin en dşk değerini hatta oluşan gerilim dşmnn en yksek değeri belirlemektedir. Bu değerin işletme srekliliği iin belirli limitler iinde tutulması gerekmektedir. Benzetim iin tek ynl ve ift ynl beslenme durumlarına ait oluşturulan veriler incelenmiştir. Bu alışma ile demiryolu elektrifikasyon sistemine ait cer gc simlasyonuna ait sonular yapay zeka yoluyla tahmin edilmektedir. Bu sayede sisteme ait değişkenler farklı olsa dahi tekrar tekrar benzetim yapılmasının nne geilmektedir. Tasarlanan sistem ile %95 zeri başarı oranı elde edilmiştir.
In this
study, the determination of the maximum value of the voltage drop created by
the traction force was performed for a 1500 V DC-fed rail system by means of
the artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM). The
voltage drop occurring on the line was calculated with regard to the operating
parameters by means of the ANN and SVM. The ANN and SVM were explained and a
comparison was made. The Levenberg-Marquardt (LM) algorithm was used for the
ANN model. The Levenberg-Marquardt algorithm was preferred due to the speed and
stability it provides for the training of artificial neural networks. The
electrification system in the rail systems is designed with regard to the
operating data and design parameters. The minimum voltage rating that the
traction force requires during the operation needs to be provided in the
electrification system. The highest value of the voltage drop on the line
determines the lowest value of the traction force voltage. This value must be in
certain limits for the continuity of the operation. The created datas regarding
one-way and two-way supply conditions were examined for simulation. In this way
railway electrification traction power simulation was done by artificial
intelligence methods and traction power simulation results were predicted
without doing traction simulation. With the designed system, the success rate
is over %95.