Havacılık sanayinde kullanılan takım ve aparatların tasarım sürelerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile kestirilmesi
Estimation of design effort of jigs and fixtures used in aviation industry by machine learning
- Tez No: 659483
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DİKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Özellikle büyük ölçekli tasarım projelerinde, tasarım eforunun (süresinin) doğru tahmin edilmesi, bir proje planı oluşturmada önemli bir faktördür. Sadece uzman görüşüne dayanan bu tahminler yanlış ya da yetersiz yapıldığında proje planına büyük zararlar verebilmektedir. Belirtilen problem üzerine, havacılık endüstrisindeki takım tasarım eforunu tahmin edebilen bir makine öğrenmesi modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Sayısal değerler içermeyen her bir takımın tasarım gereksinimi girdisi kurumsal veri tabanından uygun sorgular ile elde edilmiştir. İlgili verilerin sayısallaştırılabilmesi için girdi üzerinde çeşitli deneyler yapılarak en verimli kodlama yöntemi seçilmiştir. Sayısallaştırılan girdi verisinden, takım tasarım eforunu tahmin edebilmek için yaygın olarak kullanılan karar ağacı, Destek Vektör Makinesi, Doğrusal Regresyon ve Yapay Sinir Ağı makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde deneyler yapılmıştır. Bu çalışmada; takım tasarım eforunun en iyi şekilde kestirimi için ideal makine öğrenme modelini tespit etmek ve en uygun girdi ve parametre setini oluşturmak hedeflenmiştir. ANAHTAR KELİMELER: takım tasarım, makine öğrenmesi, tasarım eforu kestirimi, havacılık ve savunma
Özet (Çeviri)
Especially in large-scale design projects, the correct estimation of the design effort (time) is an important factor in creating a project plan. These estimates, based only on expert opinion, can cause great damage to the project plan when made incorrectly or insufficiently. Based on the specified problem, it is aimed to develop a machine learning model that can predict the tool design effort in the aviation industry. The design requirement input of each tool that does not contain numerical values was obtained from the cooperate database with suitable data queries. In order to deflate the relevant data into numerical, the most efficient encoding method was selected by performing various experiments on the input data. Experiments have been carried out on commonly used decision tree, Support Vector Machine, Linear Regression and Artificial Neural Network machine learning methods to predict tool design effort from encoded input data. In this study; it is aimed to determine the ideal machine learning model for the best estimation of tool design effort and to create the most appropriate input and parameter set. KEYWORDS: tool design, machine learning, design effort estimation, aviation and defense
Benzer Tezler
- Havacılık ve uzay sanayinde kullanılan hafif metal alaşımlarının çevreye duyarlı işlenebilirliğinin incelenmesi
Investigation of the environmentally benign manufacturing of lightweight metal alloys used in the aerospace industry
SÜLEYMAN ÇINAR ÇAĞAN
Doktora
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiMersin ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERAT BARIŞ BULDUM
- Süper alaşım (Hastelloy c22) çeliğinin kriyojenik işlem uygulanmış takımlarla işlenebilirliğinin araştırılması
An investigation of cryogenicaly treated turning tools on the machining of Hastelloy c22
SITKI AKINCIOĞLU
Doktora
Türkçe
2015
Makine MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN GÖKKAYA
- Karbon fiber takviyeli kompozit (KFTK) malzemelerin alışılmış takımlarla işlenebilirliği
Machinability of carbon fiber reinforced composite materials with conventional cutting tool
YAFES ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine MühendisliğiGazi Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULVİ ŞEKER
- CNC tornada talaş kaldırma işlemlerinde talaş kırıcı geometrisinin işlenebilirliğe etkilerinin deneysel ve sonlu elemanlar yöntemiyle incelenmesi
The effect of the chip breaker geometry on the machinability during chip removal process of cnc lathe by using experimental and fea methods
GÜRCAN ATAKÖK
Doktora
Türkçe
2008
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KURT
- Makine imalatında OHTEA ve KFG uygulamaları
Quality fonction deployment (QFD) and failure mode effect analysis (FMEA) application on machine production
OYTUN IŞLAR