1,720,998 research outputs found
Machine monitoring system design for hobbing machines
No full textFen Bilimleri Enstitüsü, Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim DalıAzdırma tezgâhlarında kullanılan kesici uçlarda yanma, kırılma, körelme, salgı gibi birçok sorun meydana gelmektedir ve bunlar kesiciye hareketini veren motorlarda ciddi zorlanmalara neden olmaktadır. Kesici uca hareketini veren motor zorlanmasının en önemli nedeni kesici uçtaki hatalardır. Kestirimci bakım yöntemiyle gerekli önlemler alınarak hata meydana gelmeden tespit edilmesi, seri üretim yapan tezgâhlar açısından oldukça önemlidir. Kesme esnasında akım, gerilim, ses ve vibrasyon sinyal analizi, takım kırılmalarını, işlenen parçadaki boyutsal ve şekilsel kusurları önleyebilmektedir. Ayrıca işleme anındaki akım farklılıklarından oluşan takım deformasyonun incelenmesi, parça işleme sonucunda meydana gelecek boyutsal hatayı önceden görmemizi ve gerekli düzeltmeler yapıldığında hatanın önüne geçilmesini mümkün kılar. Bu tezde azdırma tezgâhına kesici uç olarak kırık, körelmiş, yanmış ve sağlam çakılar takılarak parça işlendi. Akım ve gerilim transdüserlerine çakıya hareketini veren asenkron motorun faz kablosu bağlanarak akım ve gerilim ölçüldü. Çakıya yakın titreşimin yoğun olduğu malafa üzerine vibrasyon transdüseri bağlanarak ve çakı mili ucuna enkoder bağlanarak sırası ile titreşim, hız ölçümü yapılmıştır. Buradan okunan analog ham veriler, ARM tabanlı mikrodenetleyiciye bağlı SD kartın içine kaydedilmektedir. Bilgisayar üzerinde oluşturulan EXE uzantılı uygulama aracılığıyla okunan ham veriler, SD karttan bilgisayara aktarılarak ham değerler elde edildi. Her bir örnek için aynı zamanda tezgâhın ve çakının ürettiği ses sinyalleri eş zamanlı olarak kaydedildi. Kırık, körelmiş, yanmış ve sağlam çakı durumlarında 4 örnek alınmış ve toplanan veriler neticesinde kesici takımın durumu yorumlanmıştır. Ses sinyallerinden, öznitelikler çıkartılmıştır. Çıkartılan öznitelikler Derin Öğrenme modelin eğitilmesinde kullanılmıştır. Ses analizi için model eğitildikten sonra doğrulama veri setinde test edilmiş ve %99,42±0,132 oranında başarım skoru elde edilmiştir.There are many problems like burning, breaking, blunting, and runout occur in the cutting tips used in hobbing machines, and these problems result in serious strains on the motors that move the cutter. The most important reason for the motor stress that moves the cutter is the errors in the cutter. It is very important for machines that make mass production to detect faults before they occur by taking the necessary precautions with the predictive maintenance method. During cutting, current, voltage and vibration signal analysis can prevent tool breakages, shape and dimensional errors in the machined part. In addition, examining the tool deformation caused by current differences during machining enables us to predict the dimensional error that will occur under the specified cutting conditions and to compensate for this error when necessary corrections are made. During this study, the piece was machined by attaching broken, blunt, burned and solid sprocket gear cutter to the hobbing machine as cutting edge. The current and voltage were measured by connecting the phase cable of the asynchronous motor that drives solid sprocket gear cutter to the current and voltage transducers. Vibration and speed measurements were made by connecting a vibration transducer on the arbor, where the vibration close to the solid sprocket gear cutter is intense, and by connecting the encoder to the tip of the solid sprocket gear cutter shaft, respectively. The analogue raw data read from here is saved in the SD card connected to the ARM-based microcontroller. Raw data, read through the EXE extension application created on the computer, were transferred from the SD card to the computer and raw values were obtained. For each sample, the sound signals produced by the bench and the solid sprocket gear cutter were recorded simultaneously. 4 samples were taken in cases of broken, blunt, burned and solid sprocket gear cutter, and the state of the cutting tool was interpreted as a result of the collected data. Features are extracted from the audio signals. The extracted features were used to train the Deep Learning model. After the model was trained for sound analysis, it was tested on the validation data set and a %99,42±0,132 accuracy score was obtained
Yer Altı Kablo Bulucu Sistem için Sinyal Alıcı Tasarımı
No full textYer altında yapılacak altyapı ve inşaat projeleri gibi uygulamalarda kazı yapılacak alanda bulunan hatların bilinmesi iş güvenliği ve maliyet açısından çok önemlidir. Yerleşim yerlerinin yoğun olduğu bölgelerde, havai hatlardan yeraltı hatlarına geçiş yapılması için çalışmaların artırılması yeraltında kablo tespiti yapacak cihazlara ihtiyaç olduğunu göstermiştir. Yer altı kablolarında ezilme, eskime, dış darbeler, imalat hataları, ek yeri arızası, nem gibi birçok sebepten kaynaklı arızalar zaman içerinde oluşabilmektedir. Oluşan arızalar, elektrik enerjisinin bozulmasına veya uzun süreli kesintilere özellikle de sanayi alanındaki tüketicilerde büyük zararlara sebep olmaktadır. Arızalı kablonun arıza noktası tespiti yapılırken TDR gibi yöntemler kullanılırken, kablonun yer altındaki konumu Magnetik Kablo bulucular ile yapılmaktadır. Firmamız ile Çamlıbel Elektrik Dağıtım A.Ş. arasında imzalanan, RTK destekli Yer altı kablo bulucu cihaz Tasarımı Ar -Ge hizmet sözleşmesi kapsamında, Magnetik kablo bulucular için sinyal alıcı ünitesi tasarımı yapılmıştır.EPDK/ STB Kodu: 08821
Yer Altı Kablo Bulma Sistemi için Sinyal Verici Tasarımı
No full textYer altında yapılacak altyapı ve inşaat projeleri gibi uygulamalarda kazı yapılacak alanda bulunan hatların bilinmesi iş güvenliği ve maliyet açısından çok önemlidir. Yerleşim yerlerinin yoğun olduğu bölgelerde, havai hatlardan yeraltı hatlarına geçiş yapılması için çalışmaların artırılması yeraltında kablo tespiti yapacak cihazlara ihtiyaç olduğunu göstermiştir. Yer altı kablolarında ezilme, eskime, dış darbeler, imalat hataları, ek yeri arızası, nem gibi birçok sebepten kaynaklı arızalar zaman içerinde oluşabilmektedir. Oluşan arızalar, elektrik enerjisinin bozulmasına veya uzun süreli kesintilere özellikle de sanayi alanındaki tüketicilerde büyük zararlara sebep olmaktadır. Arızalı kablonun arıza noktası tespiti yapılırken TDR gibi yöntemler kullanılırken, kablonun yer altındaki konumu Magnetik Kablo bulucular ile yapılmaktadır. Magnetik kablo bulucular için belirli frekanslarda sinyal veren bir sinyal verici ile sinyal alıcıların kablo konumunu tespit etmesi için gereklidir. Bu projede sinyal verici ünitesi tasarımı yapılmıştır.Çamlıbel Elektrik Dağıtım A.Ş / STB Kodu=08633
Development of hybri·d path planni·ng algori·thm for autonomous mobi·le robot systems
No full textFen Bilimleri Enstitüsü, Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim DalıOtonom mobil robotlar için rota planlama algoritmaları, robot teknolojisindeki son gelişmeler sayesinde oldukça ilgi çekici bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Rota planlama algoritmaları, otonom mobil robotların, verilen görev kapsamında gitmesi gereken hedef noktasına engellerden kaçınarak başarılı bir şekilde ulaşabilmesini sağlamaktadır. Rota planlama algoritmaları klasik ve sezgisel olarak iki kategoriye ayrılmaktadır. Her iki kategorideki algoritmaların da avantaj ve dezavantajları olduğundan, daha verimli bir rota bulunması için literatürde birden fazla algoritmanın birlikte kullanıldığı yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada Probabilistic Roadmap (PRM) algoritması ve Artificial Bee Colony (ABC) algoritmalarının kullanıldığı yeni bir hibrit rota planlama algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın optimizasyon evresinde kullanılan maliyet fonksiyonu sayesinde rota planlamasının kısa, güvenli ve keskin dönüşlerin olmadığı yumuşak geçişli olması sağlanmıştır. Geliştirilen algoritma Matlab Robotic System Toolbox kullanılarak simülasyon ortamında çalıştırılmış, algoritmanın farklı senaryolarda nasıl davranacağını gözlemlemek için 30 farklı harita üzerinde rota planlama işlemi yapılmıştır. Geliştirilen algoritma klasik PRM algoritması ile kıyaslanmış, maliyet fonksiyonu göz önüne alındığında oldukça başarılı sonuçlar elde edilmiştir.Path planning for autonomous exploration robot systems is a promising topic due to latest development on robot systems. Path planning algorithms enable mobile robots to successfully reach the target point while avoiding obstacles. Path planning algorithms divided into two categories which classical and heuristic algorithms. Algorithms in both categories have advantages and disadvantages, therefore hybrid algorithms have been developing to eliminate disadvantages of each algorithm. In this study, a new hybrid path planning algorithm developed by using Probabilistic Roadmap (PRM) algorithm and Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. Developed algorithm have a cost function, which provide a short, safe and smooth path. The algorithm simulated on Matlab Robotic System Toolbox and performed on 30 different maps to observe how the algorithm would behave in different scenarios. The new algorithm compared with classical PRM and successful results achieved based on cost function
Rüzgâr türbinlerinde kullanılan çift beslemeli indüksiyon jeneratörünün (DFIG) akım sensöründeki hataların Takagi-Sugeno (T-S) modeli kullanarak ve parametre değişimini göz önünde bulundurularak algılanması ve teşhisi
No full textFen Bilimleri Enstitüsü, Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim DalıÇift beslemeli asenkron jeneratör (ÇBAG) tabanlı rüzgâr türbinlerinin yenilenebilir güç üretimi için akım sensör arıza teşhisi ciddi önem kazanmıştır. Bu projede ÇBAG tabanlı rüzgâr türbininin statoründe akım sensör arıza teşhisi için Takagi-Sugeno (T-S) yöntemi ile doğrusallaştırma yapılmıştır. Doğrusal model ile gerçek model arasındaki hatayı en düşük seviyeye getirdikten sonra, Arıza teşhisi için Gözlemci Tabanlı bir Artık Üreteci (Residual Generator) gerçekleştirilip, akım sensörü için toplamsal ve kazanç hataları tespit edilmiştir. Yaygın literatürde çalışılmamış olan, stator direncinin sıcaklığa bağımlı değişiminin, hata teşhisi üzerindeki etkileri araştırılmıştır.Current sensor fault diagnosis for renewable power of wind turbine based on doubly fed induction generator (DFIG) has gained crucial importance. In this project, linearization will be done with Takagi-Sugeno Model for current sensor fault diagnosis of wind turbine based on DFIG. After get error between linear model and real model to minimum level, an observer-based residual generator for fault diagnosis has been created, additive and gain error for current sensor has been detected. Variance of stator resistance depend on temperature which has not been studied widespread literature, the effects were investigated on fault diagnosis
Yer Altı Kablo Sistemi için RTK Yazılım Tasarımı
No full textYer altında yapılacak altyapı ve inşaat projeleri gibi uygulamalarda kazı yapılacak alanda bulunan hatların bilinmesi iş güvenliği ve maliyet açısından çok önemlidir. Yerleşim yerlerinin yoğun olduğu bölgelerde, havai hatlardan yeraltı hatlarına geçiş yapılması için çalışmaların artırılması yeraltında kablo tespiti yapacak cihazlara ihtiyaç olduğunu göstermiştir. Yer altı kablolarında ezilme, eskime, dış darbeler, imalat hataları, ek yeri arızası, nem gibi birçok sebepten kaynaklı arızalar zaman içerinde oluşabilmektedir. Oluşan arızalar, elektrik enerjisinin bozulmasına veya uzun süreli kesintilere özellikle de sanayi alanındaki tüketicilerde büyük zararlara sebep olmaktadır. Arızalı kablonun arıza noktası tespiti yapılırken TDR gibi yöntemler kullanılırken, kablonun yer altındaki konumu Magnetik Kablo bulucular ile yapılmaktadır. Bulunan kablonun koordinatının keskin olarak saptanabilmesi için RTK gibi konum doğruluğu yüksek yöntemler kullanılmaktadır. Bu projede sinyal alıcı cihaz için RTK modül entegrasyonu gerçekleştirilmiştir.EPDK- Çamlıbel Elektrik Dağıtım A.Ş- STB Kodu = 09233
Breakthrough detection based on power analysis in robotic surgical drills
No full textFen Bilimleri Enstitüsü, Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim DalıOrtopedik cerrahide gerçekleştirilen kemik delme operasyonlarında delme işleminin başarısı cerrahın duyu ve hislerine bağlıdır. Matkap ucunun kemikten çıktıktan sonra ilerlemesi ile hastanın hayati organlarına zarar verme olasılığı vardır. Elektrik makinelerinde yükten kaynaklanan değişiklikler sistem dinamiğini değiştirerek tüketmiş olduğu elektriksel güçte değişimlere neden olur. Böylelikle yük momentindeki değişiklikler güç analizi ile anlık gözlemlenebilir. Bu motivasyon ile bu tez çalışmasında güç analizi ile matkap ucu çıkışını tespit etmek hedeflenmiştir. Ortopedik cerrahide kemik delme operasyonlarında kullanılan medikal matkapların özelliklerini taşıyan doğru akım motorlu bir matkabın parametreleri Lineer Olmayan En Küçük Kareler Yöntemi ile tahmin edilmiş ve Genetik Algoritma Sezgisel Eniyileme Yöntemi kullanılarak %40 oranında iyileştirilme gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan matematiksel model kullanılarak Oransal-İntegral, Doğrusal Kuadratik Regülatör ve Model Öngörülü Kontrol yöntemleri tasarımları yapılmıştır. Tasarlanan kontrol yöntemleri ve deney düzeneği ile Kontrplak-Polistiren-Kontrplak ve koyun uyluk kemikleri delinmiş, akım, gerilim, güç, kuvvet, ilerleme hızı ve dönme hızı verileri kaydedilmiştir. Kaydedilen veriler ile K-En Yakın Komşu ve Topluluk Sınıflandırıcılar eğitilmiş ve test edilmiştir. Testler sonucunda koyun uyluk kemiğinde kuvvet verisi kullanılmadan en iyi sonuç Oransal-İntegral ve K-En yakın Komşu Sınıflandırıcı ile maksimum 1,0179 mm ve 0,0179 saniyede matkap ucu atılımı tespiti yapılmıştır.The success of the drilling process in bone drilling operations in orthopedic surgery depends on the senses and feelings of the surgeon. There is a possibility of damaging the vital organs of the patient in the situation of go forward after the drill bit goes out of the bone. The load changes in electrical machines change the system dynamics and cause change consuming electrical power patterns. Therefore, change in load moment can be observed by power analysis instantaneously. It is aimed to detect drill bit states by power analysis in this thesis with this motivation. The parameters a direct-current drill motor which imitates characteristics of orthopedic drill used in bone drilling operations were estimated by the Nonlinear Least Squares method and the estimates were improved by the Genetic Algorithm correction. Proportional-Integral, Linear Quadratic Regulator and Model Predictive Control methods were designed and control parameters were determined by using the mathematical models and parameters. Plywood Polystyrene Plywood and sheep thigh bones were drilled with the designed control methods while current, voltage, power, force, feed rate and rotational speed data were recorded via constructed experimental setup. K-Nearest Neighbor and Ensemble Classifiers have been trained and tested with the recorded data. As a result of the tests, the best results were obtained using the Proportional-Integral and K-Nearest Neighbor Classifier without force signal that breakthrough drill bit detection performance is observed as 1,0179 mm and 0,0179 seconds
Pattern-based deep learning natural stone classification design
No full textMermer, doğadan çıkarıldıktan sonra ticari olarak kullanılabilen en eski inşaat malzemelerinden biri olup, estetik ve sağlam yapısı sayesinde iç ve dış cephe kaplamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Mermer plakalarının kalite sınıflandırması, dayanıklılık, cilalama oranı, renk homojenliği ve doku gibi teknolojik ve görsel parametrelere dayanarak yapılmaktadır. Bu sınıflandırma işlemi genellikle üretim hattının sonunda uzmanlar tarafından görsel olarak gerçekleştirilmekte ve uzmanların subjektif değerlendirmelerine bağlı olarak değişiklik gösterebilmektedir. Bu sınıflandırma işleminin doğruluğunu ve tutarlılığını olumsuz etkilemektedir. Gerçekleştirilen tez çalışmasında bu amaç doğrultusunda, Türkiye'nin Mersin-Erdemli bölgesinden elde edilen bir mermer türüne ait üç farklı desen sınıfının kalite seviyesini sınıflandırmak için özgün bir veriseti oluşturulmuştur. Çalışmada, enerji öznitelik katmanlarıyla atlama bağlantılarına sahip öznitelik katmanları (TCNN), görüntü sınıflandırmada yaygın olarak kullanılan AlexNet, ResNet ve DenseNet mimarilerine eklenerek sırasıyla AlexNet-TCNN, ResNet-TCNN ve DenseNet-TCNN olarak adlandırılan üç yeni model geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller, ImageNet veriseti ile önceden eğitilmiş ve elde edilen ağırlıklar mermer sınıflandırma modellerine transfer edilmiştir. Tek tek eğitilen bu üç modelin test çıktılarının ortalamasını hesaplayan topluluk öğrenme tabanlı bir derin öğrenme modeli ile mermer kalitesini belirleyen nihai sonuçlar elde edilmiştir. Tez çalışmasında Kapsam Elektromekanik tarafından hazırlanan bir mermer plaka sınıflandırma makinesine bu derin öğrenme modelleri eklenerek mermer sınıflandırma sürecini daha objektif, tutarlı ve verimli hale getirmek hedeflenmiştir. Sonuçlar, geliştirilen TCNN modellerinin mermer kalitesini değerlendirme ve sınıflandırmada yüksek performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.Marble, one of the oldest commercially used construction materials, is widely employed in interior and exterior cladding due to its aesthetic appeal and durable structure. The quality classification of marble slabs is based on technological and visual parameters such as durability, polish rate, color uniformity, and texture. However, this classification process is typically conducted visually by experts at the end of the production line and is subject to variations depending on the subjective evaluations of these experts. This situation negatively impacts the accuracy and consistency of the classification process. In this thesis, an original dataset was created to classify three different pattern quality levels of a type of marble obtained from the Mersin-Erdemli region of Turkey. The study developed three novel models named AlexNet-TCNN, ResNet-TCNN, and DenseNet-TCNN by integrating feature layers with skip connections into commonly used image classification architectures such as AlexNet, ResNet, and DenseNet. These models were pre-trained on the ImageNet dataset, and the obtained weights were transferred to the marble classification models. Final results determining marble quality were achieved through an ensemble learning-based deep learning model that averaged the test outputs of these individually trained models. Within the scope of the thesis, these deep learning models were integrated into a marble slab classification machine developed by Kapsam Electromechanical, aiming to make the marble classification process more objective, consistent, and efficient. The results demonstrate that the developed TCNN models exhibit high performance in assessing and classifying marble quality
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
- …
