Fuzzy logic based clutch torque curve detection algorithm for heavy duty vehicles
Ağır hizmet araçları için bulanık mantık tabanlı debriyaj tork eğrisi belirleme algoritması
- Tez No: 782321
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKER ÜSTOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Ağır vasıta sektöründe daha konforlu ve yakıt tasarruflu sürüş deneyimi sağlamak için son yıllarda otomatikleştirilmiş manuel şanzımanlar (AMT) sıklıkla tercih edilmektedir. Otomatikleştirilmiş manuel şanzımanlar mekanik olarak manuel şanzımanlar (MT) ile benzer çalışma prensibine sahiptir. AMT temel olarak, debriyaj ve vites kutusunu kontrol etmek için aktüatörler, sensörler ve kontrol ünitesi ile donatılmış bir manuel şanzıman olarak tanımlanabilir. Manuel şanzımanlarda olduğu gibi otomatikleştirilmiş manuel şanzımanlarda da güç aktarımını sağlamak için debriyaj kullanılmaktadır. Ağır vasıtalar binek araçların aksine gerek aşırı yük miktarları gerekse yüksek eğimli yol profillerinde kullanılmaları nedeniyle zorlu koşullarda faaliyet göstermektedir. Özellikle offroad yol koşullarında çalışan inşaat araçlarında arka arkaya yapılan kalkış manevraları kuru debriyaj üzerine aşırı yük binmesine neden olur. Bu durum debriyajın mekanik ve termal yapısını etkileyerek sürtünme yüzeyinde aşınmalar meydana gelir. Aşırı miktarda aşınma ve termal yük sonucunda debriyaj diski ömrünü tamamlar. Debriyaj kontrolü doğru yapıldığı taktirde bu süre uzatılabilir. Bu nedenle hem maliyet hem de servis ömrü anlamında debriyaj kontrolü ağır vasıtalarda kritik bir öneme sahiptir. Debriyaj genel anlamda volan, baskı plakası, sürtünme yüzeyi ve diyafram yayından meydana gelir. Bu yapıda volan motorun krank miline bağlıyken sürtünme yüzeyi ise şanzımanın giriş miline bağlıdır. Sürtünme yüzeyi volan ve baskı plakası arasında konumlandırılmıştır. Baskı plakası vasıtasıyla sürtünme yüzeyine kuvvet uygulanarak motordaki torkun şanzıman sistemine ve tekerleklere aktarılması sağlanır. Sık yapılan kalkış manevraları ve vites değişimleri sürtünme yüzeyinde aşırı kaymaya yol açar. Bununla birlikte açığa çıkan yüksek ısı debriyaj komponentlerinin genleşmesine ve sürtünme yüzeyinin aşınmasına neden olur. Manuel şanzımanlarda debriyaj kontrolü pedal vasıtasıyla sürücü tarafından yapılırken, otomatik ve otomatikleştirilmiş manuel şanzımanlarda bu işlem şanzıman kontrol ünitesi (TCU) tarafından yapılır. Otomatikleştirilmiş manuel şanzıman kullanılan ağır vasıtalarda debriyaj kontrolü için kalkış ve vites geçişlerinde tork kontrolü uygulanması oldukça yaygındır. Buradaki temel motivsayon motor ve debriyaj kontrolünü aynı tanım kümesinde gerçekleştrimektir. Bununla birlikte debriyaj aktüatöründe pozisyon sensörü kullanıldığı için elde edilen tork değeri bir transfer fonksyionu vasıtasıyla pozisyon değerlerine dönüştürülmelidir. Böylece debriyaj kontrolcüsünden elde edilen tork değeri pozisyona dönüştürülerek valfler, aktüatör ve pozisyon sensörü vasıtasıyla doğru konuma getirilmesi sağlanır. Pozisyon kontrolündeki temel problem debriyaj komponentlerinin ısı ve aşınması nedeniyle aynı nokta için iletilen tork miktarının dinamik olarak değişmesidir. Bu durum, değişen debriyaj tork eğrisinin anlık olarak belirlenmesi ihtiyacını doğurmaktadır. Eğer tork eğrisi doğru şekilde belirlenemezse kalkış manevralarının süresi uzayabilir ve/veya vites geçiş kalitesinde kötüleşme meydana gelebilir. Bunların sonucunda da debriyaj beklenenden çok daha kısa sürede aşınarak kullanılmaz hale gelebilir. Bu tezde debriyaj tork eğrisinini belirleme problemi için iki farklı yöntemden bahsedilmektedir. İlki kalkış manevrası sırasında gerekli koşulların sağlanmasıyla aktif edilebilen geleneksel öğrenme algoritmasıdır. Bu yöntem kalkış manevrası sırasında motor torkunun debriyaj üzerinden aktarılan torka eşit olduğu varsayımı yapılarak eğri üzerindeki bir noktanın belirlenmesine dayanır. Öğrenilen bu nokta, öpüşme noktası olarak da adlandırılan ilk tork aktarma noktası ve debriyajın tam olarak kapalı olduğu sıfır noktası kullanılarak iki bilinmeyenli kuvvet fonksiyonları çözülür ve eğrinin tamamı elde edilir. İlk tork aktarma noktasının belirlenmesi bu tezin kapsamında değildir. Motor torkunun stabil olması, kayma hızının belirli bir aralıkta olması ve kalkış manevrası yapılması gibi birçok koşula bağlı olduğu için bu yöntem sıklıkla aktif edilemez. Bu nedenle debriyaj sıcaklığının değiştiği durumlarda tork eğrisinin güncellenmesi her zaman mümkün değildir. Ayrıca geleneksel algoritma, yapısı gereği ilk kalkış manevrasından önce aktif edilemediği için araç çalıştırıldıktan sonra yapılan ilk kalkış manevrasının kalitesi düşüktür. Bu tezde, bahsedilen dezavantajları ortadan kaldırmak adına ikinci olarak bulanık mantık tabanlı debriyaj tork öğrenme algoritması önerilmektedir. Bu yöntemle herhangi bir spesifik manevra ve aktivasyon koşuluna ihtiyaç olmadan tork eğrisi belirlenebilmektedir. Bulanık mantık tabanlı algoritma temelde eğri üzerindeki bir referans noktasını kullanarak farklı debriyaj sıcaklığı ve ilk tork aktarma noktalarına göre referans noktasına karşılık gelen pozsiyon değerinin belirlenmesine dayanır. Bu çalışmada referans noktası olarak 581 Nm seçilmiştir. Bulanık mantık teorisi Lotfi Zadeh tarafından 1965 yılında ortaya konmuştur. O tarihten günümüze kadar otomotiv, ulaşım, robotik, kimya sanayi gibi birçok alanda kullanılarak etkinliğini arttırmıştır. Bu teori temelde kavramlar arasındaki ilişkiyi dilsel kurallara oturtarak sistemlerin uzman görüş ve deneyimleri ile modellenmesine olanak tanır. Bulanık kontrolcüler bulanıklaştırıcı, kural tabanlı çıkarım mekanizması ve duruluştırıcı olmak üzere üç ana bölümden oluşur. Günümüzde en sık kullanılan bulanık kontrolcü tipleri Mamdani ve Takagi-Sugeno tipi bulanık kontrolcülerdir. Bu iki kontrolcü tipinin temel farkı Mamdani çıkarımı bulanık değerlerle çıkış verirken, Sugeno çıkarımı çıkış değerini bir fonksiyon şeklinde vermektedir. Bununla birlikte Sugeno tipi kontrolcüler durulaştırma yöntemi olarak ağrılık ortalama, ağırlıklı toplam gibi yöntemler kullandığı için hesaplama yükü bakımından daha verimlidir. Simülasyon çalışmaları için MATLAB-Simulink kullanılmıştır. İlk olarak geleneksel algoritma modeli oluşturulmuştur. Bu yöntemde kullanılan aktifleştirme koşulları, zamanlayıcı ve eğri hesaplama fonksiyonlarından detaylı olarak bahsedilmiştir. İkinci olarak bulanık kontrolcü tasarımı yapılmıştır. Çalışmada Takagi-Sugeno ve Mamdani tipi bulanık kontrolcüler ayrı ayrı tasarlanarak bu problem için kontrolcülerin performansının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Kontrolcüler tasarlanırken MATLAB'in“Fuzzy Logic Designer”araç kutusu kullanılmıştır. Gerçekçi bir karşılaştırma yapmak adına kontrolcülerde aynı giriş üyelik fonksiyonları ve kurallar kullanılmıştır. Kontrolcülerin girişleri debriyaj sıcaklığı ve ilk tork aktarma noktası olarak seçilmiştir. Her bir giriş için“düşük”,“orta”ve“yüksek”olmak üzere üç üyelik fonksiyonu tanımlanmıştır. Kontrolcülerin çıktısı referans torkuna karşılık gelen debriyaj pozisyonudur. Her iki kontrolcü için de girişlerde olduğu gibi“düşük”,“orta”ve“yüksek”olmak üzere üç farklı çıkış üyelik fonksiyonu tanımlanmıştır. Bulanık kontrolcüler tasarlanırken girişler ve çıkış arasındaki ilişkiyi belirlemek için birden fazla araçtan toplanan veriler incelenmiştir.Her iki kontrolcü de tasarlandıktan sonra geleneksel algoritma ile bulanık tabanlı algoritma arasında seçim yapabilmek adına bir karar mekanizması geliştirilmiştir. Bu yapıya göre model ilk çalıştırıldığında varsayılan strateji geleneksel algoritmadır. Karar mekanizması temelde iki stratejiden elde edilen referans debriyaj pozisyon değerlerini karşılaştırır. Hesaplanan referans değerleri arasındaki fark belirli bir değerin üzerine çıkarsa hata tespit edilerek bulanık tabanlı stratejiden elde edilen eğri nihai çıktıya eşit olur. Eğer hesaplanan referans değerleri arasındaki fark belirli bir değerin altına inerse hata ortadan kalkar ve geleneksel algoritmadan elde edilen eğri nihai çıktıya eşit olur. Böylece araç çalıştırıldıktan sonra ilk kalkış manevrasına kadar geleneksel algoritma aktif olmayacağı için hata değeri yüksek çıkarak bulanık tabanlı stratejinin çalışması sağlanmıştır. Bu mekanizma ilk kalkışta yaşanan zayıf performans hissini ortadan kaldırmaktadır. Ayrıca sürüş sırasında debriyaj sıcaklığı ve ilk tork aktarma nokatsının değişmine bağlı olarak bulanık kontrolcü çıktısı sürekli güncellenecektir. Hatanın tespit edilmesi durumunda bulanık kontrolcü devreye girerek yanlış tork eğrisi öğrenme durumlarının önüne geçecektir. Oluşturulan modelin test edilmesi ve doğrulanması için iki aşamalı test prosedürü oluşturulmuştur. İlk olarak 28 ton yüklü, inşaat kamyonu varyantlı bir test aracından düşük (40-70°C), orta (70-90 °C) ve yüksek (90-120 °C) olmak üzere üç farklı debriyaj sıcaklık aralığı için kalkış manevrası verisi toplanmıştır. Toplanan araç verisi oluşturalan MATLAB-Simulink modeline beslenerek geleneksel ve bulanık kontrolör tabanlı algortimalar arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu çalışma Takagi-Sugeno ve Mamdani tipi bulanık kontrolcü kullanılan modeller için ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Farklı stratejiler için araç verisi kullanılarak elde edilen debriyaj tork eğrileri her sıcaklık bölgesinden bir değer olmak üzere 40, 70 ve 100 °C debriyaj sıcaklığı için karşılaştırılmıştır. Testin ikinci aşamasında ise geleneksel algoritma, Mamdani ve Takagi-Sugeno tipi bulanık kontrolcülerden farklı debriyaj sıcaklıkları için elde edilen tork eğrileri aynı test aracında kalkış manevraları yapılarak doğrulanmıştır. Manevralar her test için aynı vites, pedal ve yol koşullarında tekrarlanmıştır. Doğrulama işlemi kalkış manevrası sırasında motor ve debriyaj torku arasındaki fark incelenerek yapılmıştır. Tork değerleri arasındaki farkın yüksek olması debriyajın yanlış bir konumda olduğu anlamına gelmektedir. Bu da ilgili algoritmanın performansı için bir göstergedir. Bu nedenle her bir kalkış manevrası için tork değerleri arasındaki fark hata olarak tanımlanmıştır. Stratejilerin performansını analitik olarak karşılaştırmak için üç farklı performans indeksi ISE, ITSE ve ITAE kullanılmıştır. Bu indekslerden ISE zamandan bağımsız olarak oluşan hataları değerlendirirken ITAE uzun geçici hal süresini cezalandırır. ITSE ise ilk hataların ağırlıklarını düşük tutarken geçici halin ilerleyen zamanlarında oluşan hataları yüksek ağılrlıkla cezalandırır. ITSE ve ITAE endekslerinin kullanılması kalkış manevralarının süre anlamında değerlendirilmesi açısından önemlidir. Yapılan testlerin sonuçları düşük, orta ve yüksek olmak üzere üç bölümde incelenmiştir. Düşük debriyaj sıcaklıklarında hem Mamdani hem de Takagi-Sugeno tipi bulanık kontrolcü geleneksel algoritmaya göre çok daha iyi sonuçlar vermektedir. Bunun önemli bir nedeni geleneksel algoritmanın ilk kalkış manevrasına kadar aktif edilememesidir. Termal koşullar nedeniyle debriyaj tork eğrisi değişmesine rağmen geleneksel algoritma tarafından hesaplanan eğri güncellenmedği için geleneksel strateji düşük performans göstermiştir. Bunun yanında düşük sıcaklıklarda ISE indeksine göre Mamdani daha iyi sonuç verirken, ITAE ve ITSE indeksine göre Sugeno daha iyi performans göstermektedir. Bunun temel nedeni Sugeno tipi bulanık kontrolcü kullanıldığı taktirde kalkış sürelerinin kısalmasıdır. Orta debriyaj sıcaklıkları için her üç strateji de benzer sonuçlar vermiştir. Düşük sıcaklıklarda olduğu gibi ISE indeksine göre Mamdani daha iyi sonuç verirken ITAE indeksine göre Sugeno daha iyi performans göstermiştir. ITSE indeksine göre ise iki stratejinin performansı eşittir. Bunun yanında orta debriyaj sıcaklıkları için de Sugeno kullanıldığında kalkış süresi kısalmaktadır. Geleneksel algoritma her üç indeks için de en düşük performansı göstermiştir. Bunun yanında gerek kalkış süreleri gerekse performans indeksleri anlamında bulanık kontorlcülerle arasında önemli bir fark yoktur. Yüksek debriyaj sıcaklıkları için ise Sugeno her üç indekse göre en kötü performansı göstermektedir. Bu durumun temel nedeni Sugeno tip bulanık kontrolcüden elde edilen çıktının sıcaklığa bağlı olarak çok fazla değişmesidir. Bir diğer deyişle Sugeno tip bulanık kontrolcü yüksek debriyaj sıcaklığına karşı Mamdani tip bulanık kontrolcüye göre çok daha hassastır. Bunun yanında Mamdani tip bulanık kontrolcü gerek kalkış süresi gerekse hata değeri anlamında her üç indeks için de en iyi performansı göstermiştir. Genel olarak incelendiğinde bulanık kontrolcülerin debriyaj tork eğrilerini iyileştirdiği bunun yanında hesaplama yükü ve simülasyon sürelerini arttırdığı görülmektedir. Her iki bulanık kontrolcü tipinin ilk kalkış manevralarındaki performansı arttırdığı görülmüştür. Sugeno tipi bulanık kontrolcünün yüksek debriyaj sıcaklıklarındaki değişimlere karşı hassasiyeti oldukça fazladır. Bu nedenle yüksek sıcaklıklarda düşük performans göstermiştir. Buna karşın Mamdani tipi bulanık kontrolcü her üç test senaryosunda başarılı bir performans sergilemiştir.
Özet (Çeviri)
In order to provide more comfortable and fuel-efficient drive experience, automated manual transmissions (AMT) are frequently preferred in heavy duty vehicle industry in recent years. Automated manual transmissions have the same working principle as manual transmissions (MT). Basically, an AMT is a manual transmission equipped with actuators, sensors, a control unit, and software to control the clutch and the gearbox. Similar to manual transmissions, AMT utilize clutches to transmit power. Due to varying road conditions and loads, heavy vehicles operate under extreme conditions. Especially frequent launch maneuvers cause an excessive load on the dry clutches. Since this affects the mechanical and thermal structure of the clutch, wear may occur on the friction surface. Moreover, due to excessive wear and thermal stress, the clutch disc becomes unusable sooner than expected. In order to prevent this situation and protect the clutch, clutch control has a critical importance in heavy commercial vehicles. The clutch consists of a flywheel, pressure plate, friction surface, diaphragm spring, and throw out bearing. The flywheel is connected to the crankshaft of the engine, while the friction surface is connected to the input shaft of the gearbox. By applying force to the friction surface through the pressure plate, the engine torque is transferred to the transmission and the wheels. Frequent launch maneuvers and gear shifts cause slip on the friction surface. A large amount of heat is released as a result of friction. This causes expansion of the clutch components and wear of the friction surface. In manual transmissions, the clutch is controlled by the driver via the pedal, whereas in automatic and automated manual transmissions, the transmission control unit (TCU) performs this function. In heavy vehicles using automated manual transmissions, torque control is usually applied in order to control the clutch. However, since the clutch actuator has a position sensor, the torque values determined by the controller must be converted to position values by means of a transfer function. Due to heat and wear on the clutch components, the amount of transmitted torque at the same point varies dynamically. This is the primary issue with position control. For this reason, the changing clutch torque curve must be determined instantly. If the torque curve is not accurately determined, launch maneuvers and gear shifts can deteriorate. As a result, the clutch can wear out sooner than expected and become unusable. This thesis discusses two different approaches for the problem of determining the clutch torque curve. The first is the conventional algorithm that can be activated by providing the necessary conditions during the launch maneuver. This method is based on detecting a point on the curve under the assumption that the engine torque and clutch torque are equal during the launch. The entire curve is obtained by solving power functions with two unknowns using the learnt point, the first torque transfer point, and the zero point at which the clutch is fully closed. This method cannot be activated frequently as it depends on many conditions, such as the stability of engine torque, amount of slip speed, and launch maneuver. Therefore, it is not always possible to update the torque curve as conditions change. In addition, the conventional algorithm cannot be activated before the first launch maneuver. Due to this, the quality of the vehicle's first launch is often poor. In this thesis, a fuzzy logic-based clutch torque curve learning algorithm is proposed as the second method to eliminate the mentioned disadvantages. The torque curve can be determined with this method without the necessity for any specific maneuver and activation conditions. Using a reference point on the curve, the fuzzy logic-based algorithm determines the position value corresponding to the reference point with respect to different clutch temperatures and the first torque transfer points. In this study, 581 Nm was chosen as the reference point. The fuzzy logic theory was introduced by L. A. Zadeh in 1965. Since then, it has been utilized in numerous fields, including the automotive, transportation, robotics, and chemical industries. The theory basically transforms the relationship between concepts into linguistic rules and permits expert opinions and experiences to be incorporated into system models. Fuzzy controllers consist of three main parts: fuzzifier, rule-based inference engine, and defuzzifier. Mamdani and Takagi-Sugeno type of fuzzy controllers are the most commonly used. MATLAB-Simulink was used for simulation studies. First of all, the conventional algorithm model was developed. The activation conditions, timer, and curve calculation functions used in the model are mentioned in detail. Secondly, two different fuzzy controllers, Takagi-Sugeno and Mamdani types, were designed. The purpose of designing different types of controllers is to compare the performances of the controllers for this problem. While designing the controllers, MATLAB's“Fuzzy Logic Designer”interface was utilized. In order to make a realistic comparison, the same input membership functions and rules are used in the controllers. The inputs of the controllers are selected as the clutch temperature and the first torque transfer point. Three membership functions are defined for each input:“low”,“medium”and“high”. The output of the controllers is the clutch position corresponding to the reference torque. As with the inputs, three different output membership functions are defined as“low,”“medium,”and“high”for both controllers. During the design of fuzzy controllers, the relationship between inputs and outputs was determined by analyzing data collected from multiple vehicles. After designing both controllers, a mechanism was created to choose between the conventional algorithm and the fuzzy-based algorithm. The decision mechanism basically compares the reference clutch position values obtained from the two strategies. If the difference between the calculated reference values exceeds a predetermined upper threshold, the error is detected, and the curve obtained from the fuzzy-based strategy becomes equal to the final output. If the difference between the calculated reference values is below a lower threshold, the error is deactivated, and the curve obtained from the conventional algorithm becomes equal to the final output. Thus, as the traditional algorithm will not be activated until the first launch maneuver, the error value will be high and the fuzzy-based strategy will be effective. So, the mechanism eliminates the feeling of poor performance on the first launch. Moreover, the output of the fuzzy controller will be continuously updated based on the change in clutch temperature and the first torque transfer point while driving. The fuzzy controller will be activated if an error is detected, preventing incorrect torque curve learning situations. For testing and validating the developed model, a two-step test procedure was created. First, launch maneuver data was collected for three different clutch temperature ranges: low (40-70°C), medium (70-90°C), and high (90-120°C) from a test vehicle with a 28-ton, construction truck variant. The relationship between traditional and fuzzy controller-based algorithms was examined by feeding the vehicle data to the generated MATLAB-Simulink model. This study was carried out separately for models using Takagi-Sugeno and Mamdani type fuzzy controllers. The obtained clutch torque curves were compared for 40, 70, and 100 °C clutch temperatures, one value from each temperature zone. In the second step of the test, the torque curves obtained from the conventional algorithm, Mamdani, and Takagi-Sugeno type fuzzy controllers for different clutch temperatures were validated by performing launch maneuvers on the same test vehicle. For each test, the maneuvers were repeated with the same gear, accelerator pedal, and road conditions. The verification was done by examining the difference between engine and clutch torque during the launch maneuver. A large difference between torque values indicates that the clutch is in the wrong position. For this reason, the difference between the torque values was defined as the error. Three different performance indexes ISE, ITSE and ITAE were used to compare the performance of the strategies analytically. Since the ITSE and ITAE indices are time-dependent, they evaluate launch maneuvers in terms of duration. The test results were analyzed in three sections as low, medium, and high. At low clutch temperatures, both Mamdani and Takagi-Sugeno fuzzy controllers outperform the conventional algorithm. Moreover, Mamdani provides better results according to ISE index, whereas Sugeno outperforms according to ITAE and ITSE indices at low clutch temperatures. The main reason for this is that when a Sugeno-type fuzzy controller is used, the launch times are reduced. For medium clutch temperatures, all three strategies were yielded similar results. As at low temperatures, Mamdani provides better results according to ISE index, whereas Sugeno outperforms according to ITAE index at medium clutch temperatures. According to the ITSE index, the performance of the two strategies is equal. For all three indices, the traditional algorithm has the lowest performance. However, there is no dramatic difference in the results of the three strategies. For high clutch temperatures, Sugeno has the worst performance according to all three indices. The main reason for this is that the Sugeno type fuzzy controller is much more sensitive to high clutch temperatures than the Mamdani type fuzzy controller. In addition, Mamdani type fuzzy controller has the best performance for all three indices. In general, it was observed that fuzzy controllers improved clutch torque curves. On the other hand, fuzzy controllers increased computational load and simulation times. Both types of fuzzy controllers have improved the performance of the first launch maneuvers. Sugeno type fuzzy controller is highly sensitive to changes in high clutch temperatures. Therefore, it showed poor performance at high temperatures. The Mamdani-type fuzzy controller, on the other hand, succeeded in all three test scenarios.
Benzer Tezler
- Bulanık mantık temelli kayan kipli denetim
Fuzzy logic based sliding mode control
HABİB ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MAHMUT ÜN
- Tek serbestlik dereceli helikopter sisteminin bulanık mantık tabanlı kontrolü
Fuzzy logic based control of a one-degree of helicopter system
MEHMET AKİF MACİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÜNLÜTÜRK
- Endüstride kullanılan asenkron bir motorda bulanık mantık temelli kestirimci bakım uygulaması
Fuzzy logic based predictive maintenance application in an asynchronous motor
ERKAN SINDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEDAT ÖZKANER
- Metal eklemeli tasarım üretim uygulama ve araştırma merkezinde bulanık mantık tabanlı risk analizi
Fuzzy logic based risk analysis in metal additive desing production application and research center
SEÇİL ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriAvrasya Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA FANDAKLI
- Biyoterörist harp maddelerinin yayılımının tahminine yönelik bulanık mantık tabanlı karar destek sistemleri tasarlanması
Fuzzy logic based decision support systems designed for estimating spread of bioterrorist war agents
SERHAT ÖZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KOLUMAN