Geri Dön

Antropometrik ölçü tahminlerinde oransal ölçek ve regresyon analizinin karşılaştırılması

Comparison of proportional scale and regression analysis in anthropometric measurement forecasts

  1. Tez No: 598928
  2. Yazar: ZEYNEP BİRCAN BAĞDATLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALPASLAN FIĞLALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Antropometri insan vücudunun çeşitli kısımlarının ölçülmesiyle insan yapısının ilişkilerini saptama yöntemidir. Aynı zamanda ilgili alanlarda kullanılmak üzere insan vücudu parçalarının ölçüm verilerini organize etme, türetme ve analiz etme bilimi olarak da tanımlanabilir. Bireysel farklılıklara odaklanan ve çeşitli tasarım disiplinleri için önemli referanslar ve girdiler sağlayan ergonomi uygulamalarının hayati bir parçası olan Antropometri ürün tasarımında etkin bir biçimde kullanılır. Ürün tasarımı yapılırken amaç kişiye en uygun, en verimli ve konforlu ürünün tasarlanması ile hedef kitlenin ihtiyaçlarının en iyi şekilde karşılamaktır. Ancak bunu yaparken işin insansı maliyetinin ölçümü ve yapılan iş ve çalışma ortamıyla ilgili boyutların da göz önünde bulundurulması da oldukça önemli bir yer tutar. Çalışma ortamı işi yapan bireylerin anatomik, fizyolojik, psikolojik özelliklerine ve kapasitesine uygun olduğunda iş ve işi yapan birey arasında uyum sağlanır, az efor harcayarak en yüksek verimlilik elde edilebilir. Yapılan bu çalışmanın amacı ürün tasarımında kullanılan en kritik antropometrik ölçülerin yapay zekâ ve regresyon kullanarak boya, kiloya, boy oranlarına göre tahmin edilebilirliğini hesaplamak ve hangi yöntemin daha iyi sonuç verdiğini ortaya çıkarmaktır. Çalışmada ANSUR verilerinden yararlanılmış olup hem 1988 yılında hazırlanan hem de ondan bir 10 yıl sonra hazırlanan ANSUR verileri kullanılmıştır. İlk veri grubu 1988 yılındaki ANSUR verilerinden seçilmiş olup bu verilerden diğer kısım ve 10 yıl sonra hazırlanan veriler tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma sonucunda regresyon analizinin yapay sinir ağlarından daha iyi sonuç verdiği ortaya çıkarılmış olup çalışmaya Regresyon analizi üzerinden devam edilmiştir. Boya kiloya ve boy oranlarına bağlı regresyon analizleri yapılmış ve sonuçları çalışmada gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Anthropometry is a method of determining the relationship between the measurement of various parts of the human body and human structure. It can also be defined as the science of organizing, deriving and analysing measurement data of human body parts for use in related fields. Anthropometry is a vital part of ergonomics applications that focus on individual differences and provide important references and inputs for various design disciplines. The aim of product design is to design the most appropriate, most efficient and comfortable product for the person and to compare the needs of the target audience in the best way. However, while doing this, it is also very important to measure the humanoid cost of the work and to consider the dimensions of the work and work environment. When the working environment is compatible with the anatomical, physiological, psychological characteristics and capacity of the individuals doing the work, harmony is achieved between the work and the person doing the work, and the highest productivity can be obtained by spending less effort. The aim of this study is to calculate the predictability of the most critical anthropometric measures used in product design by using artificial intelligence and regression according to paint, weight and height ratios and to find out which method yields better results. ANSUR data prepared after years were used. For the first group of data, it was selected from the ANSUR data in 1988 and the other part and the data prepared after 10 years were tried to be estimated. As a result of the study, it was found out that regression analysis gave better results than artificial neural networks and the study was continued through regression analysis. Dye weight and height ratio regression analyses were performed and the results were shown in the study.

Benzer Tezler

  1. Kadın ve erkek antropometrik ölçüleri arasındaki ilişkilerin analizi ve tahminlenmesine yönelik bir model önerisi

    A model proposal for analysis and evaluation of the relationship between women and male anthropometric measurements

    MEHLİKA KOCABAŞ AKAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI

  2. İç mekanda boyutsal algı deneyiminin sanal gerçeklik teknolojisi üzerinden irdelenmesi

    Examination of size perception through virtual reality technology in interior spaces

    UĞUR EFE UÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İç Mimari ve Dekorasyonİstanbul Teknik Üniversitesi

    İç Mimari Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERVİN GARİP

  3. The Design of an anthropometric data bank

    Antropometrik veri bankası tasarımı

    FATMA ZUHAL TANRIVERDİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAYRAM ALİ SU

  4. Antropometrik ve ergonomik bir yaklaşımla kadın temel beden ve kol kalıbı oluşturma, deneme ve geliştirme

    Design, test and develop of the women basic body and arm pattern with anthropometric and ergonomic approach

    KEVSER AK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Giyim EndüstrisiSelçuk Üniversitesi

    Giyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. MİĞYASE ÇAĞDAŞ

  5. Kadın giysi tasarımında güncel antropometrik ölçüler: Ankara ili örneği

    Current anthropometric measures in women's clothing design: Ankara province example

    GAMZE ÇAMLIBEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Giyim EndüstrisiHitit Üniversitesi

    Bileşik Sanatlar Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HACER YÜCEL