Geri Dön

Altı serbestlik derecesine sahip bir robotun yapay sinir ağı ile yörünge analizi

Simulation of a robot arm with six axes by artificial neural networks

  1. Tez No: 232270
  2. Yazar: MUSA YILDIRIM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞAHİN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Bu çalışmada, 6 serbestlik dereceli bir robot manipülatörün deneysel olarak kinematik analizi, yapay sinir ağlarının farklı algoritmaları kullanılarak araştırılmıştır Robot bir parçayı belirlenen bir yörüngede taşıma esnasında; en uygun yapay sinir ağı tipi tespit edilmiştir.Yapay Sinir Ağlarının eğitimi için veri dosyasında 18, test dosyasında ise 12 adet yörünge adımı kullanılmıştır. Mimarisinde ise tek bir ara katman kullanılmıştır. Giriş katmanında 6, ara katmanda 10, çıkış katmanında ise 3 nöron kullanılmıştır. Transfer fonksiyonu olarak sigmoid kullanılmıştır. Ağ, Batch Backprop, Online Backprop, Delta-Bar-Delta, QuickProp ve RPROP öğrenme algoritmaları ile eğitilmiştir. Yapay sinir ağlarının eğitimi için 1.000.000 iterasyon kullanılmıştır. Sonuçlarda göstermiştir ki böyle sinir ağı tiplerini eğitmek için en iyi algoritmanın hızlı geri yayılım algoritması olduğudur.

Özet (Çeviri)

In this study; kinematics analysis of an experimental 6 degrees of robot manipulator has been investigated by using artificial neural networks with different learning algorithms.. During the robot was carrying an object from specified trajectory; an optimum artificial neural networks type was selected.For training eighteen trajectory location results and for testing twelve trajectory location results are used. In the structure of the artificial neural networks one hidden layer was used. In the input layer 6 neurons, in the hidden layer 10 neurons and in the output layer 3 neurons was used. As a transfer function sigmoid function was used. The network was trained using Batch Backprop, Online Backprop, Delta-Bar-Delta, QuickProp and RPROP training algorithms. For training artificial neural networks, 1.000.000 epochs were used. From the results the best learning algorithm was Quick Propagation algorithm for training such networks.

Benzer Tezler

  1. Bir endüstriyel robotun insan kolu hareketlerinin derinlik haritası ile algılanmasıyla kontrolü

    Teleoperation of an industrial robot arm by analyzing human arm depth image sequences

    BURAK MERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YİĞİT TAŞCIOĞLU

  2. Harici fiksatör uygulamalı kırık kemiklerin tedavisinde otomatik redüksiyon yapabilen medikal robotun gerçekleştirilmesi

    Implementation of a medical robot to reduce fractured bones automatically for treatment with external fixators

    İDRİS SANCAKTAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ULUTAŞ

  3. Altı serbestlik dereceli robot kolu tasarım, modelleme ve imalatı

    Design and manufacturing of six degrees of freedom robotic arm

    USAME AZİZİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Makine Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA İLHAN

  4. Workspace optimization of a six degree of freedom parallel manipulator for micromachining

    Altı serbestlik dereceli mikro işleme için üretilen paralel bir robotun çalışma uzayı optimizasyonu

    AHMET AĞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Makine MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. NAMIK ÇIBLAK

  5. Otomotiv endüstrisinde konvansiyonel robotik hatlarda görüntü işleme tabanlı kontrol

    Image processing based control in conventional robotics lines in automotive industry

    CENGİZ DENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ÇAKIR