Sanal basma testi tasarımı ve uygulaması
Virtual compression test design and application
- Tez No: 779029
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT İSKEFİYELİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Laboratuvarlar öğrencilerin teorik bilgilerini pratiğe dönüştürdüğü bu sayede tecrübe kazandığı ortamlardır. Laboratuvarlar genellikle fen, mühendislik, mesleki eğitim, sağlık gibi alanlarda kullanılan tamamlayıcı bir yapıdır. Laboratuvarlarda yapılan test ve deneyler sayesinde kazanılan pratik bilgiler iş hayatında önemli rol oynamaktadır. Laboratuvarlarda kullanılacak malzeme ve kimyasallar, fiziki laboratuvar koşulları, eleman ihtiyacı ve sürekli artan öğrenci sayısı gibi sebeplerden dolayı uygulaması oldukça güç hale gelen deneyler sanal ortamda gerçekleştirildiğinde, belirtilen tüm bu dezavantajların önüne geçilmesi mümkündür. Sanal laboratuvarlar sayesinde öğrenciler istediği zamanda ve yerde defalarca deney yapma imkânına sahip olmakta ve konuyu daha iyi anlayabilmektedir. Bu çalışmada amaç basma hızının basma grafiğine etkisini sanal ortamda gerçekleştirmek üzere sanal basma testi laboratuvarı geliştirmektir. Basma deneyinde malzemeye uygulanan kuvvet ile malzemenin boyundaki yüzde değişim arasında doğrusal olmayan bir ilişki vardır. Cihazlarda tüm basma hızı değerleri için deney yapmak elverişsiz olduğundan bu doğrusal olmayan ilişkinin modellenmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Doğrusal olmayan ilişkilerin modellenmesinde yapay sinir ağları yaygın olarak kullanılan tekniklerdendir. Çalışmada alüminyum bir malzemenin 1-8 mm/min hızlarında basma deneyleri yapılarak elde edilen veriler kullanılarak yapay sinir ağı modeli kurulmuştur. 1 girdi katmanı, 1 ara katman ve 1 çıktı katmanından oluşan yapay sinir ağı modelinde ara katmanda 10 nöron kullanılmıştır. Geliştirilen yapay sinir ağı modelinde basma kuvveti ve basma hızı kriterleri geliştirilen ağın girdi kriterini, malzemenin boy değişimi ise çıktı kriterini oluşturmaktadır. Verilerin %80'inin eğitim seti, %20'sinin test seti olarak ele alındığı yapay sinir ağı modelinin MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata) değeri yaklaşık % 3 olarak hesaplanmıştır. Çalışmada geliştirilen yapay sinir ağı modelin, sanal laboratuvar geliştiricilerine yol gösterici olacağı öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
Laboratories are the environments where students gain experience by converting their theoretical knowledge into practice. Laboratories are usually a complementary structure used in areas such as science, engineering, vocational training and health. Practical knowledge gained through tests and experiments in laboratories plays an important role in business life. It is possible to prevent all these disadvantages, when the experiments are realized in a virtual environment, due to the reasons such as materials and chemicals to be used in laboratories, physical laboratory conditions, the need for staff and the number of students increasing continuously, which are very difficult to implement. Thanks to the virtual labs, students can have the opportunity to experiment repeatedly at any time and place and understand the subject better. The aim of this study is to develop a virtual compression test laboratory to realize the effect of compression speed on the compression graph in a virtual environment. There is a nonlinear relationship between the force applied to the material and the change in the length of the material in the compression test. This non-linear relationship needs to be modeled because it is inconvenient to conduct experiments for all compression speed values. Artificial neural networks are widely used in modeling nonlinear relationships. In this study, an artificial neural network model was established by using the data obtained by conducting compression tests at an aluminum material speed of 1-8 mm/dk. In the artificial neural network model consisting of 1 input layer, 1 hidden layer and 1 output layer and 10 neurons are used in the hidden layer. In the developed artificial neural network model, compression force and compression speed criteria constitute the input criteria of the developed network and the length change of the material constitutes the output criterion. The mean absolute percentage error (MAPE) value of the artificial neural network model, where 80% of the data was considered as a training set and 20% as the test set, was calculated as approximately 3%. The artificial neural network model developed in the study is predicted to guide the virtual laboratory developers.
Benzer Tezler
- Learners' reflections on experiencing augmented reality in the English classroom at tertiary level
Yükseköğrenim düzeyinde İngilizce sınıfında artırılmış gerçeklik deneyimlerine yönelik öğrenci yansıtmaları
OZAN VARLI
Doktora
İngilizce
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ETUŞ
- Mariot: an authoring framework for creating iot applications with mobile augmented reality
Marıot: mobil artırılmış gerçeklik ile nesnelerin interneti uygulamaları üretmek için bir yapılandırma çerçevesi
MERAL KUYUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Virtual reality based decision support model for design process ofmuseum exhibition projects
Müze sergileme projeleri tasarım süreci içinsanal gerçeklik tabanlı bir karar destek modeli
UMUT DURMUŞ
Doktora
İngilizce
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN
- Virtual and augmented reality based interfaces for choreography generation
Koregrafi üretimi için sanal ve artırılmış gerçeklik tabanlı arayüzler
TAFADZWA JOSEPH DUBE
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Using storm-breaker, a social engineering to analyze penetration levels and develop attack prevention strategies for android devices
Sızma seviyelerini analiz etmek ve android cihazlar için saldırı önleme stratejileri geliştirmek için bir sosyal mühendislik olan storm-breaker'ı kullanma
MUHAMMED NMAKATUN UMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiÜsküdar ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SALIM JIBRIN DANBATTA