Vagon arıza verilerinin kümeleme yöntemleri ile analizi
Analysis of wagon failure data with clustering methods
- Tez No: 880299
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FİDAN, DOÇ. DR. ÖMÜR AKBAYIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ulaşım, Computer Engineering and Computer Science and Control, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Raylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Raylı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Türkiye'deki vagon arıza kayıtları baz alınarak, vagon cinsi ve arıza tipi bilgisi kullanılarak, vagonların gönderileceği bakım atölyesi kümeleme yöntemleri ile kestirilecektir. Aynı şekilde, vagon cinsi ve atölye bilgisi kullanılarak arıza tipi kestirimi de kümeleme yöntemleri ile gerçekleştirilecektir. Bu kapsamda, Kendini Organize Eden Haritalar (SOM) ve K-Ortalama yöntemleri kullanılacaktır. SOM yöntemi, veri setlerini görselleştirerek yüksek boyutlu verilerin iki boyutlu bir harita üzerinde gösterilmesini sağlar ve bu sayede benzer özelliklere sahip verilerin aynı kümede toplanmasına imkan tanır. K-Ortalama yöntemi ise veri noktalarını önceden belirlenmiş K adet küme merkezine yakınlıklarına göre atar ve bu merkezlere en yakın veri noktalarını aynı kümede toplar. Bu yöntemlerin bir arada kullanılması, vagonların bakım süreçlerinin daha verimli ve sistematik bir şekilde yönetilmesine olanak tanıyacaktır. Ayrıca, arıza tiplerinin doğru şekilde kestirilmesi ve uygun atölyelere yönlendirilmesi, bakım süreçlerinin hızlanmasına ve maliyetlerin düşürülmesine katkı sağlayacaktır. Bu sayede, demiryolu işletmelerinin operasyonel verimliliği artacak ve bakım planlaması daha etkili bir şekilde yapılacaktır.
Özet (Çeviri)
Based on wagon fault records in Turkey, the destination maintenance workshop for wagons will be predicted using clustering methods by utilizing information on wagon type and fault type. Similarly, using wagon type and workshop information, fault type prediction will also be conducted using clustering methods. The clustering methods to be employed in this context include Self-Organizing Maps (SOM) and K-Means clustering. The SOM method visualizes datasets by representing high-dimensional data on a two-dimensional map, allowing for the clustering of data with similar characteristics. K-Means clustering, on the other hand, assigns data points to a predefined number of K cluster centers based on their proximity to these centers, grouping data points closest to these centers into the same cluster. The combined use of these methods will enable more efficient and systematic management of wagon maintenance processes. Moreover, accurately predicting fault types and directing wagons to appropriate workshops will expedite maintenance processes and reduce costs. Consequently, the operational efficiency of railway enterprises will increase, and maintenance planning will be conducted more effectively. This integrated approach aims to enhance the overall maintenance strategy, ensuring timely and cost-effective maintenance operations.
Benzer Tezler
- Vagon bakım verilerinin arıza tipi, vagon tipi ve bakım atölyesine bağlı istatistiksel analizi
Statistical analysis of wagon maintenance data based on failure type, wagon type and maintenanceworkshop
ELİF DESTİCİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriEskişehir Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FİDAN
DR. ÖMÜR AKBAYIR
- Iski avrupa yakası 2. kısım Yenikapı atıksu tünelinde kullanılan EPM-TBM'in S6 - S7 kuyuları arasındaki performansının incelenmesi
The performance analysis of an EPM TBM used in iski european side 2nd part Yenikapi sewerage tunnel between S6 and S7 shafts
BURAK GÜRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HANİFİ ÇOPUR
- Tarabya atıksu tünelinde kullanılan tam cepheli tünel açma makinesinin S13-S10 şaftları arasındaki performansının incelenmesi
TBM performance analysis between shafts S13-S10 in Tarabya sewerage tunnel
OSMAN CENK FERİDUNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NUH BİLGİN
- Vagon boji bagalarına alternatif polimer malzemelerin deneysel incelenmesi
Experimental investigation of the alternative polymer materials for railway car bogy bushes
RECEP KOÇ
Doktora
Türkçe
2004
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. OSMAN ELDOĞAN