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: Basınç sensörleri, Nanopartiküller, Sezgisel bulanık mantık, Pressure sensors, Nanoparticles, Intuitive fuzzy logic
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Endüstriyel ekipmanlarda yapay zeka destekli ön kestirimci bakım stratejilerinin geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of artificial intelligence-based predictive maintenance strategies in industrial equipment
YAKUP BEDİRHAN MENTEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERDAN ÖZKAHRAMAN
- Endüstriyel talaşlı imalat tezgahlarında kesici aşınmalarının sinyal işleme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of cutter wear on industrialmachining machines using signal processing methods
SEYİT VATANSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- 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
Bilim ve Teknolojiİzmir Bakırçay ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER GÖLCÜK
- Endüstriyel uygulamalar için gömülü sistemlerde derin öğrenme temelli nesne tanıma
Deep learning based object recognition in embedded systems for industrial applications
ESRA MADEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERSEN YILMAZ