Geri Dön

Use of artificial intelligence in design of input shaper for motion control of mechanical systems

Mekanik sistemlerin hareket kontrolü için giriş şekillendirici tasarımında yapay zeka kullanımı

  1. Tez No: 672868
  2. Yazar: SERKAN BELLER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN YAVUZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  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: 199

Özet

Vinçler genellikle yükün dağıtımı, kaldırılması, taşınması, sonra indirilmesi ve kavranması gibi çeşitli eylemlerle kontrol edilir. Akıllı bir kontrol sistemi, bu tür operasyonları gerçekleştirirken operatöre önemli avantajlar sağlayabilir. Bu çalışmada, basit bir sarkaç üzerinde hibrit kontrol yöntemleri ile değişken koşullar altında etkili bir taşıma operasyonunun nasıl gerçekleştirileceği gösterilmiştir. Sıfır titreşim girdi şekillendirme yöntemi, farklı yükseklikler ve değişken ağırlıklar ile bir basit sarkaç deney setine uygulanmıştır. Tek gizli katmanlı sinir ağı (NN), genel gerileme sinir ağı (GRNN) ve radyal temelli fonksiyon ağı (RBFN), seri bir konfigürasyonda akıllı bir kontrol yöntemi olarak kullanılmıştır. Bu akıllı kontrol yöntemlerinin performans karşılaştırmaları, eğitim verileri dışındaki farklı ağırlık ve yükselik değerleri için de yapılmıştır. Ayrıca, bu sistemleri güvenli ve ekonomik bir şekilde çalıştırmak için etkili bir otomasyon sistemine de ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, hem bu otomasyon sistemi hem de mekanik sönümleme yöntemleri de geliştirilmiştir. Bu mekanik sönümleme yöntemleri sadece bir yükü minimum salınımla konumlandırmak için değil, aynı zamanda rüzgar kuvvetlerine karşı dengelemek için de gereklidir. Bu yöntemlerin farklı koşullar için deneysel performansları birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Ek olarak otomasyon ve mekanik sönümleme yöntemlerinin güncel son teknoloji endüstriyel uygulamalarıda incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

The cranes are usually controlled by a variety of actions including handling, lifting, carrying, then lowering and gripping the load. An intelligent control system could provide the operator with important advantages when performing such operations. In this study, it is shown how to perform an effective transport operation under variable conditions with hybrid control methods on a simple pendulum. Zero vibration input shaping method is implemented to a simple pendulum experiment set with different heights and variable weights. Single- Hidden-Layer Neural Network (NN), General Regression NN (GRNN), and Radial Basis Function Network (RBFN) are used in a serial configuration as an intelligent control method. Performance comparisons of these smart control methods are also made for different weight and height values other than the training data. Also, in order to operate such systems safely and economically, an effective automation system is needed too. In this study the results of automation system and mechanical damping methods have been presented. The mechanical damping method is necessary not only used for positioning a load with minimum oscillation but also for balancing it against wind forces. The experimental performances of these methods for different conditions have been compared with each other. In addition, current state-of-the-art industrial applications of automation and mechanical damping methods are also examined.

Benzer Tezler

  1. Esnek manipülatörün modellenmesi ve kontrolü

    Modelling and control of flexible manipulator

    BERKAN HIZARCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  2. Mimari tasarımda yapay zekâ yaklaşımı: Makine öğrenmesi ile mekân işlevlerinin tanınması ve üretken çekişmeli ağlarla mimari plan üretimi

    Artificial intelligence approach in architectural design: Recognition of space functions with machine learning and architectural plan generation with generative adversarial networks

    BERFİN YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR

  3. Reflectarray antenna design using artificial intelligence

    Yapay zeka kullanılarak yansıtıcı dizi anten tasarımı

    ALPER ÇALIŞKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

  4. Morphological chart as a tool for analysis: A study on structural solutions, design types and disciplinary mindsets in design education

    Analiz aracı olarak morfolojik çizelge: tasarım eğitiminde yapısal çözümler, tasarım türleri ve disipliner zihniyetler üzerine bir araştırma

    RENK HÜLAGÜ İNCE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEBNEM TİMUR

  5. Selçuklu yıldızı şekilli mikroşerit antenin yapay zeka yöntemleri kullanılarak optimum tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Optimum design and production of seljuk star shaped microstrip antenna using artificial intelligence methods

    ERDEM YELKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK UZER