Geri Dön

Makine öğrenmesi ile kısıtlara dayalı zımpara seçimi

Abrasive selection based on constraints with the help of machine learning

  1. Tez No: 789066
  2. Yazar: MELİH SARILIGİL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ ORAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

    DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM

  3. Akademik başarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi

    Prediction of academic success by machine learning methods

    ZEYNEP BARUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN ALTUNTAŞ

  4. 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

    İngilizce

    2024

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL

  5. Modelling and state of charge estimation of lithium-ion batteries

    Lityum bazlı batarya hücrelerininmodelleme ve şarj durumu tahmini

    MANİ KAZIMI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN GÖKAŞAN