Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/3008
Browse
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Master Thesis Kat Planı Oluşturmak İçin İnsan Odaklı Yapay Zeka: Tek Katlı Ev Tasarımında Gan'lar ile Rl'nin Kombinasyonu(2025) Güldilek, Mertcan; İlal, Mustafa Emre; Ekici, BerkBu tez, Generative Adversarial Networks ile Reinforcement Learning'i entegre ederek mimari kat planı oluşturmaya yönelik yeni bir insan merkezli yaklaşımı araştırmaktadır. Son zamanlarda derin öğrenme alanındaki gelişmeler, görsel olarak gerçekçi düzenler oluşturmada başarılı olsa da, genellikle kullanıcıya özgü ihtiyaçlara ve mimari mantığa uyum sağlayamamaktadır. Bu sorunu çözmek için, araştırma, otomatik oluşturma ile kullanıcı katılımlı özelleştirme arasındaki boşluğu doldurmayı amaçlayan, tek katlı ev tasarımlarına özel bir hibrit GAN-RL çerçevesi geliştirmektedir. İlk olarak, House-GAN++ ve geliştirilmiş Dropout-GAN modeli RPLAN veri seti kullanılarak eğitilmiş ve performans Fréchet Inception Distance ve Graph Edit Distance ile değerlendirilmiştir. Tasarım kontrolünü ve tercih duyarlılığını güçlendirmek için, uzamsal tutarlılık, bitişiklik, koridor minimizasyonu ve bağlantısallığı ele alan modüler bir ödül fonksiyonu kütüphanesi tarafından yönlendirilen PPO tabanlı bir pekiştirme öğrenme mekanizması getirilmiştir. Mimarlar ve öğrencilerin katıldığı altı yapılandırılmış atölye çalışması, iki kılavuzlu üretim modunun geliştirilmesini şekillendiren kullanıcı geri bildirimi sağladı: uzamsal boyutlara göre ve metrekare gereksinimlerine göre. Hibrit sistem, üç pratik senaryo altında test edildi - Mere Generation, Objective Optimization ve Human-in-the-Loop Generation - ve modelin hesaplamalı yaratıcılık ile kullanıcı kontrolü arasında denge kurma esnekliğini gösterdi. Sonuçlar, RL ile geliştirilmiş modelin, temel GAN'lara kıyasla tasarım kararlılığını, mimari gerçekçiliği ve kullanıcı hedefleriyle uyumu önemli ölçüde iyileştirdiğini gösterdi. Yapısal doğruluk ve erken aşama RL yakınsaması konusunda zorluklar devam etse de, önerilen yaklaşım akıllı, uyarlanabilir ve işbirliğine dayalı AI destekli tasarım sistemlerine doğru atılmış bir adımdır.Master Thesis Üniversite Kampüs Binalarında Enerji Verimliliği ve Görsel Konforun Hedeflenmesi: Adaptif ve Adaptif Olmayan Gölgelendirme Sistemleri Optimizasyonu Üzerine Karşılaştırmalı Bir Çalışma(2025) Avcı, Pelin; Ekici, Berk; Kazanasmaz, Zehra TuğçeÜniversite binaları, sosyal, idari ve eğitim amaçlı kullanıldıkları için yüksek enerji tüketimine sahiptir. Özellikle mimari stüdyolarda kullanıcıya hitap eden ve işlevsel çalışma alanları yaratma gereksinimi de bu talepleri artırmaktadır. Statik cepheler değişen çevresel koşullara ve bina sakinlerinin konfor ihtiyaç ve davranışlarına cevap vermede başarısız olduğundan çevre ve kullanıcı taleplerine göre adapte olabilen çözümlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın odak noktası, İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü'ndeki mimarlık stüdyolarında görsel konforunu ve enerji verimliliğini artırmak için gölgeme cihazlarının iyileştirilmesidir. Cephe konfigürasyonları ve performans göstergeleri üzerinden adaptif ve adaptif olmayan gölgeleme cihazlarının performans etkilerini anlamak için 103 çalışmanın kapsamlı bir literatür analizi ile başlayan karma bir yöntem yaklaşımı kullanılmıştır. Çalışmada daha sonra Grasshopper, Honeybee ve Radiance araçları kullanılarak üniversite stüdyo alanının parametrik bir modeli oluşturulmuş ve aydınlatma enerjisi kullanımı, gün ışığından faydalanma ve kamaşma gibi 3 performans unsuru ele alınmıştır. Octopus, saatlik ve mevsimsel senaryolar için en iyi cephe konfigürasyonlarını belirlemek amacıyla optimizasyon yapmak için seçilen yapay zekâ aracıydı. Gün ışığı otonomisi, kamaşma ve aydınlatma enerjisi tüketiminin dengelenmesi söz konusu olduğunda, uyarlanabilir gölgeleme cihazlarının statik sistemlerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Adapte olabilen çözümler tüm mevsimlerde aydınlatma enerjisi tüketimini azaltmış, gün ışığı otonomisini %20'ye kadar iyileştirmiş ve en yoğun saatlerde kamaşma olasılığını rahatsızlık sınırlarının altına %5 düşürmüştür; bu sistemler aydınlatma enerjisi tüketimini toplamda %15 oranında azaltmıştır. Sonuçlar, kullanıcı ve, performans odaklı adapte olabilen cephe sistemlerinin konforlu ve sürdürülebilir öğrenme alanları sağlamak için ne kadar iyi çalıştığını vurgulamaktadır.