Geri Dön

Endüstriyel robotlarda yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak kuvvet-pozisyon analizi

Force-position analysis using artificial neural networks (ANN) in industrial robots

PDF İndir

  1. Tez No: 804895
  2. Yazar: SÜLEYMAN ÖZEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

Son yıllarda; özellikle üretim hızı, kalitesi ve çeşitliliği açısından endüstriyel robotlar; taşıma, kaynaklı birleştirme, boyama gibi uygulamalarda çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Robot manipülatörlerde, tam pozisyonlama, uygun yörüngeyi izleme ve eklemlerdeki tahrik elemanları tarafından uygulanan tork ve kuvvetin ayarlanması büyük önem arz etmektedir. Bu simülasyon çalışmasında; üç eksenli kayar mafsallı yapıda robot, SCARA tipi robot, MTAB MINI tipi robot ve KUKA KR5 ARC tipi robotların; pozisyon ve kuvvet analizleri kinematik ve dinamik analiz yapabilen bir program yardımıyla çözülerek yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Optimum modellemeyi belirlemede, farklı tip öğrenme algoritmaları kullanılmış, algoritmalar mukayese edilerek en uygun YSA modeli belirlenmiştir. Sonuçlar göstermiştir ki; YSA modeli yapısı, deneysel uygulamalarda pozisyon analizi yapmak için çok etkin ve yaygın olarak kullanılabilirken; kuvvet analizi yapmak için ise daha uygun yapıda YSA tipi belirlenmesi gerektiği anlaşılmaktadır.

Özet (Çeviri)

In recent years; industrial robots, especially in terms of production speed, quality and variety; It is widely used in applications such as transport, welded joining, painting. In robot manipulators, exact positioning, following the appropriate trajectory and adjusting the torque and force applied by the drive elements in the joints are of great importance. In this simulation study; three-axis sliding joint robot, SCARA type robot, MTAB MINI type robot and KUKA KR5 ARC type robots; position and force analyzes were solved with the help of a program capable of kinematic and dynamic analysis and modeled with artificial neural networks (ANN). In determining the optimum measurement, different types of learning were used, no comparison was made with them, and the most suitable ANN model was aimed. The results showed that; While the ANN model structure can be used very effectively and widely to perform position analysis in experimental applications; It is understood that ANN type with a more suitable structure should be determined in order to perform force analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    100704

    Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü

    Motion control of robots with artificial neural networks

    HAKAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. AHMET KUZUCU

  2. Tez No

    213197

    Controlling a non-holonomic vehicle via artificial neural networks

    Holonomik olmayan araçların yapay sinir ağları ile kontrolü

    AYTAÇ GÖREN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Makine Teorisi ve Dinamiği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. EROL UYAR

  3. Tez No

    82923

    Trajectory control of a robotic manipulator using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile robot kolu yörüngesinin denetimi

    GÜNEY DEVRİM İLDİRİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN TÜRKAY

  4. Tez No

    496442

    Novel mechanism and controller design for hybrid force-position control of humanoid robots

    İnsansı robotlarda birleşik kuvvet-konum kontrolü için yenilikçi mekanizma ve kontrol tasarımı

    CİHAT BORA YİĞİT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. PINAR BOYRAZ

  5. Tez No

    309884

    Sinirsel bulanık tabanlı kayan kipli kontrol ile dört serbestlik dereceli bir robotun kontrolu

    Neuro-fuzzy based sliding mode control of a four degree of freedom robot arm

    MEHMET KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞİNASİ ARSLAN

Geri Dön