Determination of defect rates of traffic accident involvements by using accident reconstruction tools
Trafik kazası yeniden canlandırma yazılımı kullanarak kazaya karışanların kusur oranlarının belirlenmesi
- Tez No: 413575
- Danışmanlar: PROF. DR. KADİR AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 220
Özet
Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de en sık görülen ve kusur oranının belirlenmesi yönünden tartışmaya açık kazalar baz alınarak (dört araç-araç kazası), söz konusu durum için bilimsel ve sistematik bir yaklaşım getirmektir. Kaza mahalinden toplanan gerekli veriler (polis tutanakları, varsa lastik izleri, kazaya karışan araçlarda oluşan ortalama deformasyon miktarları, vs.)“vCrash”adlı kaza yeniden canladırma yazılımına uygun şekilde girilmiştir. Kaza senaryoları, yazılım üzerinde, araçların farklı deformasyonlar almaları sağlanarak simüle edilmiş, bu deformasyon miktarlarının aynı zamanda araçların kazadan hemen önceki enerji denklik hızlarına (EDH) karşılık geldiği göz önüne alınmıştır. Deformasyon ve hız değerleri 10-kat ve 5-kat çapraz doğrulama kullanılarak, Multi-Layer Feed Forward (MFFNN), MFFNN'nin özel bir türü olan Function Fitting Neural Network (FITNET) ve Generalized Regression Neural Network (GRNN) olmak üzere üç farklı yapay sinir ağları (YSA) yöntemleri iki farklı yaklaşımla simülasyon verileri üzerinde uygulanmıştır. Ortalama karesel hata (OKH) ve korelasyon (R) ile bu yöntemler arasında en uygununun bulunması hedeflenmiştir. MFFNN ve FITNET diğer yöntemlere göre daha yakınsak sonuçlar vermiştir (daha düşük OKH, daha yüksek R).
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to introduce a scientific and systematic approach for determination of fault rates in most frequent traffic accidents in Turkey. Data (police reports, skid marks, deformation situation of involvements, crush depth, etc.) collected from the most-frequent and controversial accident types (four sample vehicle-vehicle scenarios), were inserted into a reconstruction software called“vCrash”. Sample real world scenarios were simulated on the software so as to generate different deformations on vehicles which also correspond to energy equivalent speed (EES) data just before the crash. These values were used to train Multi-Layer Feed Forward Artificial Neural Network (MFFNN or MFANN), Function Fitting Neural Network (FITNET) (i.e. a specialized version of MFFNN), Generalized Regression Neural Network (GRNN) by using 10-fold and 5-fold cross-validations. Two approaches within ANN were used to predict fault rates as accurate as possible without necessity of softwares. The performance of Artificial Neural Network (ANN) prediction models was evaluated using Mean Square Error (MSE) and multiple correlation coefficient (R). MFFNN and FITNET perform better results (i.e., lower MSE and higher R) than GRNN models for predicting the fault rates.
Benzer Tezler
- Travma sonrası stres bozukluğunun tazminat hukuku kapsamında biyolojik bir belirteci olabilir mi?
Can post traumatic stress disorder have a biological marker undercompensation law?
SERTAÇ AK
Doktora
Türkçe
2022
Adli TıpAnkara ÜniversitesiDisiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜROL CANTÜRK
- Kerkük il merkezinde bulunan çevre yolu güvenliği ve geometrik standartlarının incelenmesi
Investigation of ring road safety and geometric standards in Kirkuk provincial center
MOHAMMED FADHIL TAWFEEQ TAWFEEQ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN DOĞRUÖZ
- Gemi trafik hizmetleri yönetiminin emniyet tabanlı işlevsel risk analizi
Safety-based functional risk analysis of vessel traffic services management
ADEM VİRAN
Doktora
Türkçe
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN MENTEŞ
- Functional safety analysis for advanced emergency braking systems
İleri acil frenleme sistemleri için fonksiyonel emniyet analizi
SEMİH UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- İleri sürücü destek sistemleri için bir fonksiyonel güvenlik uygulaması
A functional safety methodology for advanced driver assistance systems
EBRU ÇAĞLAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN