Makine öğrenmesi ile kısıtlara dayalı zımpara seçimi
Abrasive selection based on constraints with the help of machine learning
- Tez No: 789066
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ ORAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Bu çalışmada, St37 ve poliproplen levha yüzeylerinin zımparalama parametlerinin optimizasyonu ile daha kısa sürede daha fazla zımparalama işlemi yapmak hedeflenmiştir. Deneyler iki farklı yüzey için de ayrı ayrı yapılmıştır. Deneyler dört farklı kum büyüklüğü ve dört farklı işlem süresinde yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda yüzey pürüzlülüğü değerleri elde edilmiştir. Elde edilen değerler için iki farklı optimizasyon çalışması yapılmıştır. Bu çalışma ile doğru kum büyüklüğü ve süre seçimi ile 3 kata kadar daha fazla zımparalama yapılabileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to perform more sanding in a shorter time by optimizing the sanding parameters of st37 and polypropylene sheet surfaces. Experiments were carried out separately on two different surfaces. The experiments were carried out at four different grit sizes and four different treatment times. As a result of the experiments, surface roughness values were obtained. Two different optimization studies were carried out for the obtained values. With this study, it has been seen that up to three times more sanding can be done with the right grit size and right time selection.
Benzer Tezler
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Multimodal machine comprehension of how-to instructions with images and text
Görüntü ve metin içeren çok kipli nasıl yapılır talimatlarının makine ile kavranması
SEMİH YAĞCIOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM
DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM
- Akademik başarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction of academic success by machine learning methods
ZEYNEP BARUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN ALTUNTAŞ
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Modelling and state of charge estimation of lithium-ion batteries
Lityum bazlı batarya hücrelerininmodelleme ve şarj durumu tahmini
MANİ KAZIMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN