2B'lu modellerden 3B'lu model çıkarımı sırasında unsur tanımaya ve işlem planlamaya yönelik bir teknik geliştirilmesi
A Study of technic developing for feature recognition and capp as 3D model extraction from 2D models
- Tez No: 127396
- Danışmanlar: PROF. DR. CAN ÇOĞUN, PROF.DR. VELİ ÇELİK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: 2B'lu Çizim, 3B'lu Model, Unsur Tanıma, İşlem Planlama, Bilgisayar destekli süreç planlama, Süreç planlama, Üç boyutlu modeller, İki boyutlu modeller, 2D Drawing, 3D Model, Feature Recognition, CAPP IV, Computer aided process planning, Process planning, Three dimensional models, Two dimensional models
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET 2B'LU MODELLERDEN 3B'LU MODEL ÇDKARIMI SIRASINDA UNSUR TANIMAYA VE İŞLEM PLANLAMAYA YÖNELİK BİR TEKNİK GELİŞTİRİLMESİ ÇAYIROĞLU, İbrahim Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makine Anabilim Dalı, Doktora Tezi Danışman : Prof. Dr. Veli ÇELİK Ocak 2002, 128 sayfa Bu tez çalışmasında makine parçalarının 2B'lu teknik çizimlerinden, 3B'lu modelini oluşturmak ve üzerindeki işleme unsurlarını (negatif unsurlar) tespit etmek için yeni bir metot geliştirilmiştir. Algoritma programlanarak geçerliliği ispatlanmıştır. Metodun uygulandığı parçalar dik işleme merkezlerinde işlenebilen prizmatik parçalarla sınırlı tutulmuştur. Parçanın üç temel görünüşü (ön, üst, sol yan) programa girdi olarak verilmekte ve çıktı olarak ise parçanın 3B'lu modeli ile üzerindeki unsurların şekli ve özellikleri alınmaktadır. Program, başlangıçta parçayı prizma şeklinde ham bir malzeme olarak almakta ve üzerindeki negatif unsurları yeni bir yöntem olan“İzdüşüm ve 3-alan metoduyla”oluşturmaktadır. Ardından unsurları ham malzemeden çıkararak geriyekalan hacmi cismin 3B'lu modeli olarak göstermektedir. Karmaşık unsurları tespit edip, bilinen unsurlar cinsinden ifade edebilmektedir. Unsurların tipini, kör veya tam delik durumunu, kesicinin hangi kenarlardan girip giremeyeceğini, unsurların işlem sırasını tespit etmektedir. Cismi oluşturduktan sonra geri kontrolü yapabilmektedir. Ayrıca 2B'lu çizimleri program içerisinde gerçekleştirmek için, genel bir 2B'lu çizim programı yazılmış ve programın basma eklenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A STUDY OF A TECHNIC DEVELOPING FOR FEATURE RECOGNITON AND CAPP AS 3D MODEL EXTRACTION FROM 2D MODELS ÇAYIRO?LU, Ibrahim Kırıkkale University Institute of Science and Technology Department of Mechanical Eng., Ph.D. Thesis Supervisor: Prof. Dr. Veli ÇELİK January 2002, 128 pages In this study, a new method has been developed for extracting 3D models corresponding to 2D technical drawings and also for determining machining features (negative features) on parts. The Algorithm's validity is proved by programming. The parts on which the method was applied are limited to prismatic parts that are machineable on CNC vertical centers. As input to the program, the basic 3 views of parts (front, top, left side) are used. The followings are taken as output from the program; the 3D shape of part, the features on the part and the shape and characteristics of these features. At the beginning; the program accepts the prismatic shaped part as raw material. Then, it forms the negative features by a new method called“Projection and 3 -Area method”. Later, it substract the features from the raw material and shows the 111remaining volume as a 3D model. It is able to define complex features interms of simple standard features. It can identify feature's type, blind or through hole cases, direction of cutter feed and the manufacturing sequence. With an incorporated feedback algorithm, the programme can test the validity of the formed 3D model. Also a 2D drawing program is written and then attached to the beginning of the main program to perform simple 2D drawings within the program.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı
Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations
YAŞAR AĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ
- AUTOCAD ortamında oluşturulan 2b'lu çizimlerden 3b'lu katı modellerin elde edilmesi
Reconstruction of 3d solid models from 2d drawings generated in AUTOCAD
ADEM ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT GÜLESİN
- Modeling statistical variations in MOS transistors
MOS transistörlerde istatistiksel değişimlerin modellenmesi
GÜLİN TULUNAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ATİLLA ATAMAN