Hafif raylı sistem araçlarında meydana gelen arızaların tahmini
Prediction of failures on light rail system
- Tez No: 796870
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH EMRE BORAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Günümüzde artan rekabet ile birlikte özellikle lojistik ve hizmet sektöründe stratejik planlar günden güne önem kazanmakta ve işletmelerin hedefi maliyet ve zaman açısından kar elde etmektir. Bu hedefe ancak doğru bir plan yapılarak ulaşılabilir. Etkin ve verimli bir bakım planı yapabilmek için meydana gelen arıza tiplerini ve bu arıza tiplerinin ne zaman ortaya çıkacağının kestiriminin yapılması çok önemlidir. Arıza kestirim problemi doğası gereği birçok belirsizliği içermekte olup doğru kestirim yapabilmek oldukça zordur. Çünkü doğru sonuç elde edebilmek için kullanılan verinin yapısı, büyüklüğü ve karmaşıklığı son derece önemlidir. Bu nedenle arıza tahmini konusunda birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin en başarılı olanlarından biri yapay zeka temelli yönteme dayanan destek vektör regresyondur (DVR). Bu çalışmada 15 adet tramvay aracının geçmiş dönem arıza bilgileri kullanılarak gelecekte meydana gelebilecek arızaların tahmin edilmesi hedeflenmiştir. DVR sonucu incelendiğinde eğitim MAPE değeri 1.26843, test MAPE değeri 1.65218 olarak bulunmuştur. Determinasyon katsayıları ise eğitim ve test değerleri için sırası ile 0.999727 ve 0.999628 olarak sonuçlandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the increasing competition, strategic plans are gaining importance day by day, especially in the logistics and service sector, and the goal of the operations is to make profit in terms of cost and time. This goal can only be achieved by making the right plan. In order to make an effective and efficient maintenance plan, it is very important to predict the types of failures that occur and when these types of failures will occur. The fault estimation problem, by its nature, contains many uncertainties and it is very difficult to make an accurate estimation. Because the structure, size and complexity of the data used are extremely important in order to obtain accurate results. For this reason, many methods have been developed for fault prediction. One of the most successful of these methods is support vector regression (SVR) based on artificial intelligence-based method. In this study, it is aimed to predict future failures by using the historical failure information of 15 trams. As a result of the DVR, the training MAPE value is 1.26843 and the test MAPE value is 1.65218. The determination coefficients are 0.999727 and 0.999628 for the training and test values, respectively.
Benzer Tezler
- Kentiçi raylı sistem hatlarında üstyapı bakımı ve maliyetleri: Aksaray ? havalimanı hattı örneği
Superstructure maintenance and costs in urban railway systems: Aksaray ? airport line example
TEVFİK HASAN ORTAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
UlaşımYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÜRSOY
- Kentiçi demiryolunda trafik yükünün ray aşınmaları üzerindeki etkisinin araştırılması
Investigation of the effects of traffic load on rail wear in urban railways
HAZAL YILMAZ SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2021
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
- Numerical and experimental investigation of crashing and crushing behaviour of axially impacted nested tubes
Eksenel darbe yükü uygulanan içiçe tüplerin çarpışma ve ezilme davranışının sayısal ve deneysel olarak incelenmesi
ZANA EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN
YRD. DOÇ. DR. ZAFER KAZANCI
- Raylı ulaşım sistemlerinde frenleme enerjisinin geri kazanım yöntemleri ve Ankaray hafif metro üzerinde incelenmesi
Investigation of braking energy in rail transport systems and analysis on Ankaray light metro
HAKAN GÜNEŞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN AKDOĞAN
- Kanal İstanbul Projesi'nin içme suyu havzaları ve ulaşım aksları üzerindeki çevresel etki boyutlarının CBS tabanlı analizi
GIS-based analysis of the environmental impact dimensions of the Canal Istanbul Project on drinking water basins and transportation routes
NURULLAH BİNGÖLBALİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN