Geri Dön

Investigation of statically equivalent serial chain and deep-learning based com estimation techniques

Statik olarak eşdeğer seri zincir yöntemi ve derin öğrenme tabanlı kütle merkezi tahmin tekniklerinin incelenmesi

  1. Tez No: 728313
  2. Yazar: ELIE CHEBEL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

İnsanlar için Kütle Merkezinin (KM) tahmini, bu noktanın ayakta durma ve yürüme sırasında vücudun dengesi ve stabilitesi ile olan ilişkisinden dolayı, büyük önem taşıyan bir konudur. KM'yi tahmin etmek için kullanılan en ilgi çekiçi yöntemlerden biri, bağımsız vücut segment kütleleri veya boyutları hakkında herhangi bir bilgi olmaksızın yalnızca eklem açılarını kullanarak KM'yi bulma özelliği ile öne çıkan Statik Olarak Eşdeğer Seri Zincir (SESC) yöntemidir. Bu tezde esas olarak, KM tahmini için dört farklı biyomekanik temsil üzerinde SESC uygulanmış ve model karmaşıklığının KM tahmin doğruluğu ve kesinliği üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Ortalama karekök hatası (RMSE) ve Bland-Altman analizi kullanılarak değerlendirilen KM tahminleri ile, modelin karmaşıklığının artmasının tahmin doğruluğu ve kesinliği üzerinde doğrudan bir etkiye sahip olabileceği varsayımı doğrulanmıştır. Buna ek olarak, SESC'in, bireyin vücut yapısından bağımsız olarak tutarlı tahmin doğruluğunu ve kesinliğini koruyabilen güvenilir bir tahmin tekniği olduğu kanıtlanmıştır. Bu sonuca, kayda değer kütle farklılıklarına sahip iki çalışma grubu (Fit ve Obez) üzerinde uygulanan KM tahmin modellerinin sonuçlarının karşılaştırılmasıyla ulaşılmıştır. Son olarak da; SESC'de eklem açılarının kullanımı, Derin Öğrenme'nin kullanıldığı yeni bir KM tahmin yaklaşımının uygulanmasına ilham vermiştir. Bu yaklaşım ile, RMSE değeri makul bir seviyede tutulurken KM tahmini esnasında ihtiyaç duyulan eklem ve sensör sayısını düşürmenin mümkün olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Estimation of the Center of Mass (CoM) for humans is a matter of great importance, as this particular point is usually concerned with the balance and stability of the body during standing and walking. One of the most interesting methods being currently used to estimate the CoM is the Statically Equivalent Serial Chain (SESC), distinguished by its ability to locate the CoM using only the joint angles without any knowledge about the individual link masses or dimensions. In this thesis, the main work is focused on investigating the change of accuracy and precision of SESC CoM estimations with the change of the models' complexities, by applying SESC on four different biomechanical representations. The results of this investigation, mainly evaluated using the root-mean-square error (RMSE) and the Bland-Altman analysis, confirmed the assumption that the increase of the complexity of the model can have a direct effect on enhancing the accuracy and precision of the estimations. In addition, SESC proved to be a reliable estimation technique, that can maintain consistent estimation accuracy and precision regardless of the individual's body structure. This has been shown by comparing the CoM estimation results of two groups (Fit and Obese) that have significant mass differences. Finally, the use of joint angles in SESC has inspired the application of a new CoM estimation approach using Deep-Learning. This approach was able to prove the possibility to reduce the number of joints and sensors used for CoM estimation while maintaining an acceptable RMSE value.

Benzer Tezler

  1. Mevcut betonarme bir binanın güçlendirme öncesi ve sonrası deprem güvenliğinin belirlenmesi

    Başlık çevirisi yok

    MERTER GÜRGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÖZER

  2. Elastoplastik şekil değiştiren sistemlerin burkulma sonrası davranışlarının incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    CİHAN KÜTÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÖZER

  3. Boşluklu perdeler içeren çok katlı betonarme yapı sistemlerinin lineer olmayan davranışlarının incelenmesi ve süneklik düzeylerinin belirlenmesi

    Non-linear behaviour and ductility level of multistory reinforced concrete structures composed of frames and shear walls with openings

    M. ANDAÇ KARACAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÖZER

  4. Betonarme yapılarda daha güçlü kolon tasarımının lineer olmayan sistem davranışına etkisi

    Effects of strong column- weak beam design on non-linear beha vior of reinforced concrete frame structures

    M.GÜNHAN AKSOYLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ERKAN SÖZER