Development and validation of a multi-body female head-and-neck model
Çoklu cisim kadın kafa-boyun modelinin geliştirilmesi ve doğrulanması
- Tez No: 953171
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK HİMMETOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: arkadan çarpışma, boyun yaralanmaları, kadın çoklu gövde kafa ve boyun modeli, Rear-end impacts, whiplash injuries, female multibody head and neck model
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, kadınlar trafikte yaya, yolcu ve sürücü rolleriyle aktif olarak yer almaktadır. Trafik kazaları ve sonucunda oluşan yaralanmalar ve ölümler dünya genelinde önemli sorunlarından biridir. Trafik kazalarından elde edilen veriler, cinsiyete göre incelendiğinde kadınların yaralanma ve ölüm oranlarının erkeklere kıyasla daha düşük olduğunu göstermektedir. Fakat, yaralanma riski olarak incelendiğinde kadınlarda bu riskin fazla olduğu saptanmıştır. Araç kazalarından kaynaklı yaralanmalarını önleme ve sonuçları azaltma amaçlı geliştirilen çarpışma testi yönetmelikleri, araç ve yolcu güvenliğinin en temel ögeleridir. Bu testlerin temelini hesaplamalı modeller ve test mankenleri oluşturmaktadır. Trafik kazaları arasında sıklıkla görülen türlerinden biri de arkadan çarpışma kazalarıdır. Bu tür kazalarda, başın üst vücuda göre ani hareketi boyun yaralanmalarına sebep olmaktadır. Genel olarak hafif yaralanmalar olarak değerlendirilmelerine rağmen, kadınlar için daha ciddi sonuçlara ve uzun süren belirtilere neden olmaktadır. Riskleri azaltmak ve önlemek amacıyla geliştirilen güvenlik testlerinde arkadan çarpışma durumları ve kadın anatomisine yönelik test mankenlerinin eksikliği sorunlara neden olmaktadır. Literatürde mevcut olan ve testlerde kullanılan mankenler kadın popülasyonun çoğunluğunu temsil etmemektedir. Bu tez çalışmasında ise, arkadan çarpışmalar sonucunda oluşan boyun yaralanmalarını daha kapsamlı incelemek ve etkilerini azaltmak amacıyla , kadın nüfusunu daha iyi temsil eden 35% persentil çoklu gövde kafa ve boyun modeli tasarlanmıştır. Geliştirilen bu model, literatürde bu persentildeki ilk kadın modeli olma özelliğini taşımakta ve gelecekteki test prosedürlerinin geliştirilmesine katkı sağlaması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Women have actively engaged in traffic as pedestrians, passengers and drivers in recent years. Traffic accidents and injuries and fatalities stem from these accidents, which are one of significant problems throughout the world. The data from accidents based on a gender shows a tendency where women have rates of both injuries and fatalities in comparison to men. However, studies indicate that women have higher susceptibility than men in terms of injury risk. Crash test regulations, developed to assuage injuries and lessen the consequences of vehicle crashes are one of the fundamental factors. Computational models and anthropomorphic test devices (ATDs) are essential components of crash tests. Rear-end impacts are a commonplace type of traffic accident. In these accidents, the sudden motion of the head with respect to the torso can pave the way for whiplash injuries. While generally regarded as minor injuries, these injuries can bring about more severe effects and long-term symptoms for women. The deficiency of rear-end impact situations and the female dummies in safety tests aimed at risk decrement and avoidance are driving problems. The female dummies used in tests do not represent the majority of the female population. In this thesis, a 35th percentile multi-body head and neck model developed to contribute better representative model of female population was designed to more comprehensively examine and dwindle the effects of neck injuries stemming from rear-end impacts. This model, the first female multi-body model at this percentile in the literature, has significantly contributed to the development of future testing procedures.
Benzer Tezler
- Multiclass classification of hepatic anomalies based on in vivo microwave dielectric properties
Hepatik anomalilerin in vivo mikrodalga dielektrik özelliklerine dayalı çok sınıflı sınıflandırılması
ZEYNEP GÜLSÜM BİLGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA YILMAZ ABDOLSAHEB
- Biyomedikal sinyaller ile yapay zeka tabanlı zihinsel iş yükünün belirlenmesi
Detection of mental workload using biomedical signals and artificial intelligence
OĞUZHAN HASAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Japon bıldırcınlarında davranış ve verim özellikleri için çok özellikli kalıtım derecesi tahminleri ve özellikler arasındaki genetik ilişkiler
Multi-trait heritability estimates and genetic correlations among behavioral and production traits in japanese quail
ESRA KARADUMAN
- Araç dinamiği analizi için model geliştirilmesi ve araç yol tutuş özelliklerinin incelenmesi
Development of a model for vehicle dynamic analysis and investigation of vehicle handling properties
FERDİ PİR
- Çocukların öğrenme ve sosyal gelişimleri için kişiselleştirilmiş yapay zeka tabanlı eğitim robotunun tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a personalized artificial intelligence-based educational robot for enhancing children's learning and social development
BURCU ÖZÜLKÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KÖKLÜ