Geri Dön

Determination of defect rates of traffic accident involvements by using accident reconstruction tools

Trafik kazası yeniden canlandırma yazılımı kullanarak kazaya karışanların kusur oranlarının belirlenmesi

  1. Tez No: 413575
  2. Yazar: ALİ CAN YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KADİR AYDIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2022

    Adli TıpAnkara Üniversitesi

    Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜROL CANTÜRK

  2. 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

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN DOĞRUÖZ

  3. Gemi trafik hizmetleri yönetiminin emniyet tabanlı işlevsel risk analizi

    Safety-based functional risk analysis of vessel traffic services management

    ADEM VİRAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYHAN MENTEŞ

  4. Functional safety analysis for advanced emergency braking systems

    İleri acil frenleme sistemleri için fonksiyonel emniyet analizi

    SEMİH UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU

  5. İleri sürücü destek sistemleri için bir fonksiyonel güvenlik uygulaması

    A functional safety methodology for advanced driver assistance systems

    EBRU ÇAĞLAYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALMAN KURTULAN