Endüstri 4.0 kestirimci bakım süreçlerinde isteme özgü MEMS (mikro elektro-mekanik sistemler) tabanlı sensörlerin aksiyomatik tasarımla seçim problemi
The problem of selection with the axiomatic design of MEMS (micro electro-mechanical systems) based sensors in industry 4.0 predictive maintenance processes
- Tez No: 651628
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÇAKMAKÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Industrial and Industrial Engineering, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Bu tez çalışmasının amacı endüstriyel alandaki makine v.b sistemlerin Endüstri 4.0 kestirimci bakım kapsamında ölçülmek istenen farklı parametrelerine özgü (ses, titreşim, akış v.b) olarak nanobilim alanındaki MEMS (Mikro Elektro-Mekanik Sistem) tabanlı sensörlerin aksiyomatik tasarım metodu uygun tasarımın bu metotla seçilmesinin araştırılmasıdır. Tez çalışması kapsamında ve devamında özel bir Ar-Ge merkezinde literatür taramasının ilerletilmesi, üniversite-sanayi işbirliği çalışmalar yapılması, bu çalışmalar ile uygulamalı bir projeye dönüştürülerek firmaların kestirimci bakım proseslerinde uygun MEMS tabanlı sensörün testlerinin yapılması hedeflenmektedir. MEMS tabanlı sensörlerin üretiminde kullanılan ve tasarımını/modellenmesini şekillendiren en uygun yöntemin (litografi v.b ) tespitinin yapılması için kavramsal araştırmalar yapılacaktır. Modelleme / desenleme sürecinden sonra, sensör tabanının/membranının boyutsal ve benzer parametreleri optimize edilecek ve aksiyomatik tasarım yöntemi ile en uygun tasarım seçilecektir. Son olarak MEMS tabanlı sensörler için yapılan seçimlerin nano ölçekteki NEMS (Nano Elektro-Mekanik Sistem) tabanlı sensörler için de uygun olup olmadığı değerlendirilecektir
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis study is to investigate the axiomatic design method of MEMS (Micro Electro-Mechanical System) based sensors in the field of nanoscience specific to the different parameters (sound, vibration, flow, etc.) of machines etc. Within the scope of the thesis study and afterwards, it is aimed to advance the literature review in a special R&D center, to carry out university-industry cooperation studies, to transform into an applied project with these studies and to test the appropriate MEMS-based sensor in the predictive maintenance processes of the companies. Conceptual research will be conducted to determine the most appropriate method (lithography etc.) used in the production of MEMS based sensors and shaping their design / modeling. After the modeling / patterning process, the dimensional and similar parameters of the sensor base / membrane will be optimized and the most suitable design will be selected by the axiomatic design method. Finally, it will be evaluated whether the choices made for MEMS-based sensors are also suitable for nano-scale NEMS (Nano Electro-Mechanical System) based sensors
Benzer Tezler
- Endüstri 4.0 çerçevesinde kestirimci imalat teknolojileri
Predictive manufacturing technologies in industry 4.0 framework
KADİR TOLGA BAYER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGUT GÜLMEZ
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle otonom kestirimci bakım modellerinin geliştirilmesi
Development of autonomous predictive maintenance models with machine learning and deep learning methods
MAHMUT OLTAN DERE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER GÖLCÜK
- Kestirimci bakım sistemlerinde veri artırma yöntemlerinin geliştirilmesi ve bir uygulaması
Development of data augmentation methods for predictive maintenance systems and an application
SENA KALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR
PROF. DR. İNCİ SARIÇİÇEK
- Savunma Sanayinde endüstri 4.0 ve öngörücü bakım uygulaması
Industry 4.0 and predictive maintenance in the defense industry
YASİN YÜCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Savunma ve Savunma TeknolojileriKırıkkale ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FARUK ULAMIŞ
- Makine öğrenme teknikleri kullanılarak periyodik ve kestirimci bakım planlama entegrasyonu ve bir karar destek sistemi
Integration of periodic and predictive maintenance and a decision support system using machine learning techniques
KAMER PINAR BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU SOYLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ GAZİ BİLAL YILDIZ