Geri Dön

A smart magnetic sensing system for non-destructive material property characterization

Tahribatsiz malzeme özelliği karakterizasyonu için akilli manyetik algilama sistemi

  1. Tez No: 974582
  2. Yazar: VITTORIO CORIO
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL LAZOĞLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT BEKER, DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Biyomühendislik, Electrical and Electronics Engineering, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tahribatsız muayene (NDT) ve değerlendirme yöntemleri, geleneksel tekniklere kıyasla hızlı ve çevrim içi alternatifler sunar. Bu tez, Manyetik Barkhausen Gürültüsü (MBN) ve Fuko Akımı (EC) gibi manyetik tekniklere odaklanmakta olup, bu yöntemler yeni bir manyetik sensörün geliştirilmesinde analiz edilmiş ve uygulanmıştır. Tezin ilk bölümü, fizik temelli analitik bir yaklaşımla kalınlık tahmini üzerine yoğunlaşmaktadır: Fuko Akımı problemi analitik olarak çözülerek gerilim kalınlık grafiklerinin oluşturulması sağlanmıştır. Bu kapsamda, düzenek ve malzeme özellikleri, değişen kalınlıklara sahip iletken bir levha varlığında alıcı bobin üzerindeki gerilimi tahmin etmek amacıyla optimize edilmiş bir algoritmaya verilmiştir. Alıcı bobin üzerindeki gerilim sinyali ölçülüp işlenmiştir. Sinyal işleme adımında, baskın frekans sinüs ve kosinüs projeksiyonlarıyla çıkarılmış ve sabit fazlı bir sinüs dalgasıyla çarpılarak yeniden oluşturulmuştur. Bu işlem, arka plan gürültüsünü ve olası faz kaymalarını tamamen ortadan kaldırmaktadır. Sinyal, 10 tane ölçümün ortalaması alınarak analiz grafikleriyle eşleştirilmiş ve kalınlık tahmini yapılmıştır. Tezin ikinci bölümü, MBN analizi ile malzeme özelliklerinin değerlendirilmesini içermektedir. Barkhausen etkisi, çelik levhalardaki yüzeysel atmosferik pasın tespiti için kullanılmıştır. Her biri 4 patlamadan oluşan MBN sinyalleri analog bir osiloskopla örneklenmiş ve sinyal işleme yazılımına aktarılmıştır. Düşük hesaplama maliyetine sahip yeni bir sinyal işleme algoritması ve evrişimsel sinir ağı (CNN) önerilmiştir; bu sayede hızlı ve doğru pas sınıflandırması sağlanmıştır. DC04 soğuk haddelenmiş kaplamasız çelik levhalar üzerinde gerçekleştirilen deneyler, manyetik sensörün sonuçlarını doğrulamaktadır. Yapılan testler, önerilen sensörün sürekli malzeme özelliği izlenmesi gereken uygulamalar için uygun bir alternatif olduğunu göstermektedir. Endüstriyel sektörlerdeki çeşitli uygulamalarının yanı sıra, bu tür sensörler gelecekte medikal implantlarda malzeme kaybının tespiti, yüzey bozulmasının değerlendirilmesi ve gerilme analizinde kullanılma potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

Non-destructive testing (NDT) and evaluation methods offer fast and online alternatives to other traditional techniques. This thesis focuses on magnetic techniques such as Magnetic Barkhausen Noise (MBN) and Eddy Current (EC), which have been analyzed and applied for the construction of a novel magnetic sensor. The first part focuses on thickness estimation with a physics based analytical approach: The EC problem is solved analytically to create voltage vs. thickness plots. Namely, setup and material properties are provided to an optimized algorithm for the estimation of the pick-up voltage in the presence of a conductive sheet with varying thicknesses. The voltage signal of the pick-up winding is then measured and processed. The signal processing step involves the extraction of the dominant frequency by sine and cosine projection and reconstructing it by multiplying the amplitude with a fixed-phase sine wave resulting in the complete elimination of background noise and possible phase shifts. The signal is then averaged over 10 measurements and the amplitude is mapped to the analytical graphs enabling the estimation of thickness. The second part details the assessment of material properties by MBN analysis. Specifically, the Barkhausen effect is employed to detect superficial atmospheric rust in steel sheets. The MBN signals each composed of 4 bursts per window are sampled with an analog oscilloscope, and inserted to the signal conditioning program. A novel signal processing algorithm and CNN network with a low computational cost is proposed for accurate and fast rust classification. Experiments performed on DC04 cold-rolled uncoated steel sheets validate the results of the magnetic sensor. The tests demonstrate that the proposed sensor is a suitable alternative where continuous material property monitoring is needed. In addition to their various applications in industrial sectors, these types of sensors hold significant potential for future use in detecting material loss, assessing surface degradation, and evaluating stress in biomedical implants.

Benzer Tezler

  1. MEMS sensor platform for vital monitoring under mri and intraocular pressure measurement

    Yaşamsal işaretlerin ve göz içi basıncın ölçülmesine yönelik MEMS basınç ölçer platformunun geliştirilmesi

    PARVIZ ZOLFAGHARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU

  2. Design and synthesis of molecularly imprinted stimuli-responsive hybrid sol-gels for sustained release of donepezil

    Duyarlı moleküler imprint hibrit sol-jellerin sentezi ve donepezilin kontrollü salınımda kullanımı

    SERAP ALACA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Polimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN GÜNEY

  3. Piezoelektrik malzemelerin bünye denklemleri

    Constituve equations of piezoelectric materials

    SEMİH DOĞRUKOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Makine MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. REŞİT USAL

  4. Savaş alanında durumsal farkındalık için yapay zeka destekli veri füzyonu

    Artificial intelligence-assisted data fusion for situational awareness in the battlefield

    HAVVANUR BOZÖMEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN

  5. Multi - capsule endoscopy: Demonstrations of inter - capsular control and (tactile) sensing

    Çoklu - kapsül endoskopi: Kapsüller arası kontrol ve (dokunsal) algılama yöntemleri

    FURKAN PEKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU