Geri Dön

Pnömatik tüp taşıma sistemlerinin modellenmesi ve iyileştirilmiş yöntem önerileri

Modeling of pneumatic tube conveying systems and improved methods proposals

PDF İndir

  1. Tez No: 760299
  2. Yazar: BÜŞRA TAKGİL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RESUL KARA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Pnömatik sistemler, Pnömatik taşıma, Yapay zeka, Fuzzy logic, Pneumatic systems, Pneumatic carrying, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Basınçlı havanın enerji kaynağı olarak kullanıldığı Pnömatik Sistemler, endüstrinin neredeyse her alanında kullanılmaktadır. Gelişen teknoloji ile bu sistemlere olan gereksinim giderek artmaktadır. Pnömatik taşıma sistemleri sağlık alanında ise, hastane birimleri arasında çeşitli numunelerinin pratik ve güvenli bir şekilde taşınması amacıyla kullanılmaktadır. Ancak iyi tasarlanmamış bir sistem verimsizliğe ve hemoliz gibi numune bozulmalarına sebep olabilmektedir. Bu kapsamda mevcut sistemlerde karşılaşılan problemler irdelenerek bu problemlerin çözümlerine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Sistemi daha verimli hale getirmek amacıyla yapay zekâ algoritmalarından yararlanılmıştır. Sistemin verimliliğini etkileyen en önemli parametrelerinden olan taşıma mesafesini kısaltmak amacıyla sistem graf yapısı ile modellenmiş ve en kısa yol algoritmaları sisteme entegre edilerek, taşıma sisteminde enerji, zaman tasarrufu sağlamak amaçlanmıştır. Hastanelerde sağlık hizmetlerinin kesintisiz ve kaliteli bir şekilde sürdürülebilmesi için, insan gücü ve diğer kaynaklar etkili bir şekilde kullanılmalıdır. Sistemde insan kaynağının rolü azaltılarak hız, maliyet ve kullanım kolaylığı gibi avantajlar sağlaması amacıyla sistemin kodlu etiketleme sistemine taşınması önerilmiştir ve ilgili çalışmalar yapılmıştır. Ek olarak hastane pnömatik sistemi, bulanık mantık, ANFIS (Adaptive Neural Network Based Fuzzy Inference System) ve yapay sinir ağları kullanılarak modellenmiştir. Önerilen model için öncelikle sistemin performansına etki eden parametreler belirlenerek bu parametrelerle modelin veri seti oluşturulmuş ve deneysel çalışmalar yapılmıştır. Ayrıca çok değişkenli doğrusal olmayan regresyon yöntemi kullanılarak sistemin matematiksel modeli elde edilmiştir. Önerilen tüm modeller hastane pnömatik sistemleri için basınç modellemesine bilimsel ve pratik bir çözüm sunmaktadır. Ayrıca endüstriyel ve elektrik enerjisi kazancı bakımından hastane pnömatik sistemlerine katkı sağlaması beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

Pneumatic Systems, in which compressed air is used as an energy source, are used in almost every field of industry. With the developing technology, the need for these systems is increasing. Pneumatic transport systems are used in the healthcare field for the practical and safe transport of various samples between hospital units. However, a poorly designed system can cause inefficiency and sample deterioration such as hemolysis. In this context, the problems encountered in the existing systems were examined and studies were carried out to solve these problems. Artificial intelligence algorithms were used to make the system more efficient. To shorten the transport distance, which is one of the most important parameters affecting the efficiency of the system, the system is modeled with a graph structure and integrating the shortest path algorithms into the system, it is aimed to save energy and time in the transport system. To maintain uninterrupted and high-quality health services in hospitals, human resources, and other resources should be used effectively. To reduce the role of human resources in the system and provide advantages such as speed, cost, and ease of use, it was proposed to move the system to the coded labeling system and related studies were carried out. In addition, the hospital pneumatic system is modeled using artificial intelligence techniques such as fuzzy logic, ANFIS, and artificial neural networks. For the proposed model, first of all, the parameters affecting the performance of the system were determined, the data set of the model was created with these parameters, and experimental studies were carried out. In addition, the mathematical model of the system was obtained by using the Multivariable nonlinear regression method. All proposed models are expected to provide a scientific and practical solution to pressure modeling for hospital Pneumatic systems. It is also expected to contribute to hospital pneumatic systems in terms of industrial and electrical energy gain.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    67812

    Pnömatik sistemlerin hassas taşımada kullanımı ve sistem dizaynı

    Başlık çevirisi yok

    TUNÇ KÜÇÜKBERBER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RECEP ÖZTÜRK

  2. Tez No

    982289

    Etlik Şehir Hastanesi pnömatik tüp transport sisteminde farklı mesafelerin bazı laboratuvar parametreleri üzerine etkisinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the effects of different distances in the pneumatic tube transport system on selected laboratory parameters at Etlik City Hospital

    ELİF BENGÜ GÜNGÖR AY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    BiyokimyaSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA UÇAR

  3. Tez No

    998838

    Biyokimyasal ölçümlerde en sık görülen interferans kaynağı olan İn Vitro hemolizin eritrosit yaşı ile olan ilişkisinin flow sitometrik olarak değerlendirilmesi

    Flow cytometric assessment of the relationship between In Vitro hemolysis, the most frequent source of interference in biochemical measurements, and erythrocyte senescence

    KEVSER YILDIRIM ÇİFTCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    BiyokimyaAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Translasyonel Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLSEN YILMAZ

  4. Tez No

    704303

    Yapay zekâ tabanlı bilgisayarlı görü ile trafik kompozisyonunun belirlenmesi

    Determining traffic composition with artificial intelligence based computer vision

    BURAK ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    UlaşımAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TORTUM

  5. Tez No

    663428

    İdrar kültürü steril hale getirilemeyen hastalarda yapılan perkütan nefrolitotomi işlemi öncesi bakılan prokalsitonin seviyesinin postoperatif enfektif komplikasyonları öngörmedeki güvenilirliği

    The reliability of the procalcitone level before percutaneous nephrolithotomy in patients who cannot be sterile in urine culture in predicing postoperative infective complications

    OSMAN BOZKURT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ÜrolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Tıp Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVZAT CAN ŞENER

Geri Dön