Neural network-based ultrasonic level measurement of fluids
Sıvı seviyesinin yapay sinir ağı temelli ultrasonik mesafe ölçer ile ölçümü
- Tez No: 256086
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Bu tez, Sıvıların Yapay Sinir Ağı Temelli Ultrasonik Mesafe Ölçümünün (cm'den mt'ye olan aralıkta) pratik uygulamasını sunacaktır ve bu amaç için bir Yapay Sinir Ağı Temelli Ultrasonik Mesafe Ölçüm Sensör'ü tasarlanacaktır. Bir yapay sinir ağı algoritması ile, bu sensor sıcaklık, nem ve diğer parameterelerin (basınç ve karbondioksit gibi) dahil edilmesiyle geliştirilebilir. Bu tezde, yapay sinir ağının öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan Geriye Yayılım Algoritması ile Çok Tabakalı Perseptron (MLP) yapay sinir ağı (NN) modeli kullanılmıştır. MLP NN, Matlab Neural Network Toolbox ile tasarlanmıştır. Tasarlanan ağın eğitimi ve testi için gerekli olan giriş-çıkış data setleri, Owen Cramer tarafından JASA' da [1993] yayımlanan yaklaşım formülünden elde edilmiştir. Verici devresinde kullanılan 40 kHz sinyalin üretimini kolaylaştırmak için donanım arayüzü olarak Atmel Atmega32 8-bit AVR mikrokonroller kullanılmıştır ve mikrokonrolör tarafından yansıyan sinyalin alınması ile uçuş zamanı ve nesneye olan uzaklık hesaplanmıştır. Mikrokontolör'e sıcaklık ve nem bilgileri Sıcaklık ve Nem Sensörü (SHT11) tarafından sağlanmaktadır. Mikrokontrolör tarafından alınan bu bilgiler MLP'nin girişleridir. MLP'nin çıkışı ise sıvı seviyesinin düzeltilmiş olan değeridir. Bu projede, program MCS Electronic / BASCOM-AVR IDE ile geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis describes the practical implementation of neural network-based ultrasonic level measurement of fluids (in the range of cm to meters) and will be designed a neural network-based ultrasonic range finder sensor for this goal. By a neural network algorithm, this sensor can be advanced including temperature, humidity, and other parameters (such as pressure, CO2 in medium). A Multi Layer Perceptron (MLP) neural network (NN), and Back-Propagation Algorithm which is used as common for it?s learning is used in this thesis is . MLP NN is designed by Matlab Neural Network Toolbox. Necessary input-output data set for training and test of MLP NN is obtained using the approximate formula published in JASA [1993] by Owen Cramer Hardware interface uses an Atmel Atmega32 8-bit AVR microcontroller to facilitate the generation of 40 kHz signal burst which is used in the transmitter circuit, and also to process the received signal for measuring the time of flight of reflected waves and exact distance of the obstruction. Level of fluids is momentarily calculated by flight time and speed of reference sound. Temperature and Humidity Sensor (SHT11) provides temperature and humidity data to microcontroller. These data are the inputs of MLP. The outputs of MLP are values of corrected level of fluids. In this project, The program for this device is developed in MCS Electronic / BASCOM-AVR IDE.
Benzer Tezler
- Antenna design for breast cancer detection and machine learning approach for birth weight prediction
Meme kanseri tespiti için anten tasarımı ve doğum ağırlığı tahmini için makine öğrenmesi yaklaşımı
HALUK KIRKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KURT
- Effects of mineral admixtures on the fresh and hardened properties of self compacting concretes: Binary, ternary and quaternary systems
Mineral katkıların kendiliğinden yerleşen betonların taze ve sertleşmiş beton özellikleri üzerine etkileri: İkili, üçlü ve dörtlü sistemler
ERDOĞAN ÖZBAY
Doktora
İngilizce
2007
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET GESOĞLU
- Superpixel assisted deep neural network for breast tumor segmentation in ultrasound images
Süperpiksel destekli derin sinir ağı ile meme ultrason görüntülerinde tümör segmentasyonu
NEFİSE UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER
- Öznitelik seçiminin geliştirilen bir yapay sinir ağı sınıflandırılması üzerine etkisi
The effects of feature selecti̇on on developed arti̇fi̇ci̇al neural network classi̇fi̇cati̇on
ESRA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYHAN GÜLEZ