Gemi makine sistemlerinde arızaların tespiti ve çözümleri için uzman sistem tasarımı
Expert system design for fault detection and solutions in ship machinery systems
- Tez No: 940793
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL ALTIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Gemi Mühendisliği, Marine Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Gemi Makineleri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 268
Özet
Bu çalışma, gemi makine dairesindeki arızaların teşhisi ve bu arızalara yönelik bir uzman sistemin geliştirilmesi üzerine odaklanmıştır. Toplamda 20 sistem, 137 bölüm ve bu bölümlerde yaşanan 546 arıza incelenerek kapsamlı bir veri tabanı oluşturulmuştur. Arızalar arasındaki etkileşimler, doğal dil işleme teknikleri ve Bayes ağ modeli kullanılarak analiz edilmiş; arızaların birbirleri üzerindeki etkileri belirlenmiş ve Rekürsif olasılık hesaplama yöntemi ile olasılık değerleri hesaplanmıştır. Geliştirilen uzman sistem olan ShipMach. Expert, kullanıcıların doğal dilde ifade ettikleri arıza belirtilerini anlayarak ilgili arıza kayıtlarını tespit etmektedir. Sistem, tasarlanan arayüz aracılığıyla kullanıcılara detaylı ve anlaşılır çözüm önerileri sunmaktadır. Ayrıca, arızaların ciddiyetini görsel olarak ifade etmek için renk kodlaması kullanılarak öncelikli arızaların hızlıca tespit edilebilmesine olanak sağlanmıştır. Yapılan testler sonucunda, ShipMach. Expert'in arıza teşhisinde ve çözüm önerilerinde yüksek doğruluk oranına sahip olduğu görülmüştür. Sistem, literatürde belirtilen arıza nedenleri ve etkileriyle tutarlı yanıtlar üretmiş ve gemi makine mühendisliği alanında güvenilir bir danışmanlık ve karar destek aracı olarak kullanılabileceğini göstermiştir. Bu çalışma, gemi makine dairesindeki arızaların etkin yönetimi ve bakım süreçlerinin optimize edilmesi için ileri teknolojilerin başarılı bir uygulamasını sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study focuses on diagnosing failures in a ship's engine room and developing an expert system to address them. A comprehensive database was built by examining 20 systems, 137 subsystems, and 546 distinct failures. Interactions among failures were analyzed using natural-language-processing techniques and a Bayesian network model; the effects of each failure on others were identified, and their probabilities were calculated via a recursive probability method. The resulting expert system, ShipMach. Expert, understands user-described failure symptoms in natural language, matches them with relevant failure records, and—through its custom interface—provides clear, detailed solution recommendations. A color-coding scheme visually highlights severity levels so that critical issues can be identified immediately. Testing showed that ShipMach. Expert achieves high accuracy in both failure diagnosis and solution suggestions. Its responses align with causes and effects reported in the literature, demonstrating that it can serve as a reliable advisory and decision-support tool in marine engineering. Overall, the study delivers a successful application of advanced technologies for efficient failure management and optimized maintenance processes in ship engine rooms.
Benzer Tezler
- Development of operation and maintenance strategies for offshore wind industry based on big data management
Büyük veri yönetimi ile açık deniz rüzgar endüstrisinde işletme ve bakım stratejilerinin geliştirilmesi
UWE LUETZEN
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR BEJİ
- Determining maritime cyber security dynamics on the perspective of marine insurance and development of maritime cyber security risk management tool
Denizcilik sigortaları açısından deniz siber güvenlik dinamiklerinin belirlenmesi ve deniz siber güvenlik risk yönetim aracının geliştirilmesi
GİZEM KAYİŞOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Association rule mining for identifying factors in dynamic positioning incidents and accidents
Dinamik konumlandırma kazalarına ait faktörlerin birliktelik kural madenciliği ile tanımlanması
TUĞFAN ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2024
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Gemilerde kullanılan seçici katalitik indirgeme sistemlerinde tortu oluşumunun ve azot oksit indirgeme performanslarının deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of urea-deposit formation and nitrogen oxide reduction performances in selective catalytic reduction systems used on marine vessels
TALAT GÖKÇER CANYURT
Doktora
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA ERGİN
- A comparison of fatigue strength assessment of seam-welded joints using methods of different standards used in rail vehicle construction
Demiryolu taşıtlarında kullanılan kaynaklı bağlantıların farklı standartlardaki yöntemler ile yorulma mukavemeti değerlendirmesinin karşılaştırılması
ADA ÖZCEÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN SÜNBÜLOĞLU