Elektronik tartım sistemlerinde çevresel ve mekanik hata etkilerinin minimize edilmesi için yapay sinir ağlarına dayalı yeni bir indikatör tasarımı
A new indicator design based on artifical neural networks to minimize the environmental and mechanical fault effects in electronic weighing systems
- Tez No: 237371
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. S. SİNAN GÜLTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Mühendislik Bilimleri, Transportation, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Elektronik ölçme, Yapay sinir ağları, Electronic measurement, Artificial neural networks
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada endüstriyel ölçüm sistemi olan kantarlar ele alınmış, çalışma mantıkları ve sistem bileşenleri incelenmiştir. Sistem yapı elemanlarının performans üzerindeki etkileri göz önünde bulundurularak yapay sinir ağlarına dayalı yeni bir tasarım yapılmıştır.Teorik olarak her parametresi hesaplanarak tasarlanmış sistemler proje açısından kusursuz sayılsada, uygulama safhasında, üretim, kurulum, malzeme tedariği vb. gibi etkenler yüzünden sorunlarla karşılaşılaşılmaktadır. Bu sorunlardan bazıları, üretimin tekrarlanmasını gerektirebilir. Kantarlar için, özellikle mekanik sistemden kaynaklı hatalar göz önünde bulundurularak tasarlanan yeni sistemde, bu hataların etkileri minimize edilmeye çalışılmıştır.Sistemin temel bileşeni yük hücrelerinin, standart uygulamalarda birbirlerine bağımlı çalıştıkları bilinmektedir. Uygulamada, yük hücreleri bağımsız ölçülerek, ölçüm sonuçları ile bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmuş, tartım sonucu, oluşturulan modelden elde edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar performans kriterleri açısından değerlendirilerek, tasarlanan sistemin standart uygalama ile karşılaştırması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, industrial weighing systems, scales are handled, and their working reasonings and system components are investigated. Taking into account system elements affects on performance, a new design is made based on artifical neural networks.Theoreticallay, for all the faultless designs made by considering all the parameters, in application, there occures problems due to manufacturing, establisment, component procuring and so forth factors. Some of these problems may cause the system to be manufactured again. In new design, these problems studied to make minimal, esipecially problems that occur from the mechanical system.It is known that, in standart applications, load cells, the systems base components, are working related to each other. In this application, load cells are measured seperately, a neural network is established with the conversion results and weigh result is tried to be obtained from the network. Lastly, the network?s results are considerd according to performance criterias, and the new desing is compared to standart applications.
Benzer Tezler
- Hareket halinde kütle ölçümü
Dynamic mass measurement
İLHAN KELEMENÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Design of a clutchless automated gear control system for electric tractors
Elektrikli traktörler için debriyajsız otomatize vites kontrol sistemi tasarımı
BERTUĞ BİNGÖL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Graphene and silane reinforced polyurethane nanocomposite coating
Grafen ve silan takviyeli poliüretan nanokompozit kaplama
İREM ELMAS KANT ALEMDAR
Doktora
İngilizce
2025
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN KIZILCAN
- Synthesis and characterization of carbon nanomaterial(S) by hydrothermal carbonization of various wastes
Farklı atık türlerinin hidrotermal karbonizasyon yöntemi ile karbon nanomalzemelerine sentezi ve karakterizasyonu
MONIKA SHARMA
Doktora
İngilizce
2025
Bilim ve TeknolojiSakarya ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİYE SUNA ERSES YAY