LEE- Mekatronik Mühendisliği-Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Sustainable Development Goal "Goal 7: Affordable and Clean Energy" ile LEE- Mekatronik Mühendisliği-Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeÇamaşır makinelerinde yapay sinir ağları ile yıkama performansı ve enerji tüketiminin modellenmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-23) Aktaş, Yakup ; Altınkaynak, Atakan ; Kalafat Acer, Merve ; 518181036 ; Mekatronik MühendisliğiDünyada gelişen teknoloji ve mühendislik yetkinlikleriyle beraber endüstride bir rekabet ortamı oluşmuştur. İlgili sektör üreticileri fark yaratan ürünler otaya koymak için gelişen teknolojik adımları yakalamak ve ürünlerine değer katacak gelişmeleri takip etmek durumundadır. Özellikle tüketicinin doğrudan etkileşim halinde olduğu beyaz eşya ürünlerinde fark yaratan teknolojiler ön plana çıkmaktadır. Ancak ürünlere eklenen birçok yeni özellik beraberinde maliyetleri de doğurmaktadır. Aynı zamanda üreticiler için kaynak ve zaman yönetimi anlamında da ekstra yük getirmektedir. Bu nedenle ürünlerin ar-ge, tasarım ve üretim süreçleri ne kadar iyileştirilebilirse sektörde rekabetçi ve yenilikçi ürünler ortaya koyabilmek o kadar mümkün hale gelecektir. Üretilecek olan ürünlerin ar-ge ve tasarım aşamalarındaki test süreçlerinin iyileştirilmesi maliyet, kaynak ve zaman açısından üreticiler için olumlu katkı sağlamaktadır. Çamaşır makinaları günümüzde yaygın olarak kullanılan dayanıklı tüketim aletleridir. Su ve elektrik enerjisi ile çalıştıkları için, test süreçlerinde her bir çevrimdeki bu tüketimler ek maliyetlere ve aynı zamanda dünya kaynaklarının da tüketilmesine yol açmaktadır. Bununla birlikte zaman açısından da yeni ürün proje süreleri uzamakta ve teknolojik gelişimi yavaşlatmaktadır. Yani test süreçlerinin kısalması, hem sürdürülebilirliğe katkı yapacak, hem maliyetleridüşürecek hem de zamanın verimli kullanılmasına yol açacaktır. Tez kapsamında çamaşır makinalarının ar-ge ve tasarım süreçlerinde gerçekleştirilen test metotlarının kurulacak model yapısında incelenmesi ile çevresel sürdürülebilirliğe katkı sağlanması, üretici maliyetlerinin düşürülmesi ve zaman tasarrufu elde edilmesi amaçlanmaktadır. Çamaşır makinalarının sahip olduğu özelliklerin yanında, standartlarca belirlenmiş çeşitli sınırları da sağlıyor olması gerekmektedir. Bunlardan biri yıkama performansıdır. Çamaşır makinalarının temel özelliği olan yıkama işlemi, standartlarda belirlenmiş yöntemlerile ölçülebilmektedir. Üretilen çamaşır makinalarının da belirlenen limit değerin altına düşmeyecek etkinlikte yıkama performansına sahip olması gerekmektedir. Üreticiler ise bu sınır koşulu sağlayıp sağlamadığını test etmek için standart yıkama performansı testlerini laboratuvar oertamında gerçekleştirmektedir. Ancak farklı sınır koşullarından dolayı yıkama performansını sağlayabilmek adına birçok parametrenin optimize edilmesi gerekmektedir. Birden fazla parametrenin etki ettiği yıkama performansı hedef değerini yakalayabilmek adına yapılan bu deneme testleri ise su ve enerji tüketimlerinden dolayı beraberinde ekstra bir yük getirmektedir. Bu sebeple kurulacak model yapısı ile bu test sonuçlarının tahmin edilebilmesi hedeflenmektedir. Diğer bir yandan, standart olarak sağlanması gereken yıkama performansının belirli enerji tüketimi sınırları içerisinde gerçekleşiyor olması gerekmektedir. Üreticiler, üretilen çamaşır makinasının enerji tüketiminin, standartlarda belirlenen enerji sınıf aralıklarından hangisine denk geldiğini deklare etmek durumundadır. Doğal olarak daha düşük tüketime sahip enerji sınıfındaki ürünler son kullanıcı tarafından daha çok tercih edileceğinden yıkama performansı değerine olabilecek en düşük enerji tüketimi ile ulaşmak ana hedeftir. Bu nedenle yapılan performans testleri yerine yıkama performansını tahmin edecek model ihtiyacının yanında, optimum tasarımın yapılabilmesi için enerji tüketiminin de tahmin edilmesi gerekmektedir. Kurulacak enerji tüketimi modeli ile de enerji tüketimi değerinin test yapmadan tahmin edilebilmesi amaçlanmaktadır. Tez kapsamında kurulacak yıkama performansı ve enerji tüketimi tahmin modellerini elde edebilmek için öncelikle deneysel veriye ihtiyaç vardır. Bu amaçla laboratuvar ortamında deney istasyonları hazırlanmış ve standart yıkama performansı test sonuçları tüm analog ve dijital verileriyle birlikte toplanmıştır. Tahmin edilmek istenen yıkama performansı ve enerji tüketimi değerlerinin yanında model yapılarını girdi sağlayabilecek parametrelerin de değişimleri kaydedilmiştir. Toplanan verilerin analizi yapılarak yıkama performansı ve enerji tüketimi tahmin modelleri için ayrı ayrı girdi parametreleri seçilmiş ve çeşitli model yapıları oluşturulmuştur. Oluşturulan yapılardan en iyi performans gösteren modeller seçilmiştir. Elde edilen modeller sayseinde yıkama performansı ve enerji tüketimi için seçilen girdi parametresi değerleri verildiğinde yüksek doğrulukta sonuçlar alınmaktadır. Tezin ilk bölümünde literatürde çamaşır makinalarında gerçekleştirilen yıkama prosesine etki eden temel parametrelerden bahsedilmiştir. Ayrıca tezin ilk bölümünde çamaşır makinlarında geliştirilmiş makine öğrenmesi, yapay sinir ağı ve bulanık mantık algoritma çalışmalarından örnekler sunulmuştur. Yapılan çalışmalarda tahmin edilmesi kritik parametrelere yer verilmiş ve farklı yöntemler kıyaslanmıştır. Tezin ikinci bölümünde yıkama performansı ve enerji tüketimi modellerine veri girişi sağlamak amacıyla kurulan deney sisteminden, kullanılan ekipmanlardan ve ölçüm yöntemlerinden bahsedilmiştir. Bu bölümde ek olarak toplanan deneysel veri kümesi incelenmiştir. Verilerin makina özellikleri açısından yıkama performansı ve enerji tüketimine göre dağılımları gösterilmiştir. Tezin üçüncü bölümüden yıkama performansı modeli için girdi parametreleri seçilmiştir. Girdi parametrelerinin çıktı değerine etkileri detaylıca açıklanmıştır. Parametrelerin istatistiksel özellikleri elde edilmiş, girdi-çıktı parametreleri arasındaki lineer korelasyon ilişkileri çıkarılmıştır. Tezin bu bölümünde lineer yöntemlerin problemi çözümlemeye yetmeyeceği ve makine öğrenmesi yöntemlerinin denenmesi gerektiği yapılan lineer regresyon analizleri ile vurgulanmıştır. Bu amaçla aynı bölümde modelleme için kullanılacak yapay sinir ağları ile Levenberg-Marquardt geri yayılım algoritması açıklanmıştır. Kurulacak modelin algoritma parametreleri detayları ile verildikten sonra farklı katman ve nöron sayılarındaki yapay sinir ağı sonuçları elde edilmiş ve en iyi performansı veren modeller belrtilmiştir. Yapay sinir ağı modeli Matlab programı kullanılarak Levenberg-Marquardt geri yayılım öğrenme algoritmasının model parametre detayları değiştirilerek oluşturulmuştur. Tezin dördüncü bölümünde de yıkama performansı yapay sinir ağı modeline benzer şekilde enerji tüketimi modeli için de girdi parametreleri belirlenip lineer korelasyon ilişkileri belirtilmiştir. Lineer regresyon analizi sonuçları paylaşılmış ve enerji tüketimi modeli için de yapay sinir ağı modeli kurulmuştur. Yıkama performansı yapay sinir ağı modeli ile aynı ağ yapısı özelliklerinde modeller karşılaştırılmış ve en yüksek performansı veren model seçilmiştir Tezin beşinci bölümünde elde edilen model yapıları, ortak model arayüzü oluşturmak adına Simulink ortamına aktarılmış ve tasarım süreçlerinde kullanıma hazır hale getirilmiştir. İlgili girdi parametrelerinin değerleri verildiğinde elde edilen en iyi modellerin tahmini sonucu yıkama performansı ve enerji tüketimi değerleri elde edilebilmektedir. Tezin beşinci ve son bölümünde ise yapılan tez çalışmasının sonucuna ve gelecek çalışmalar için önerilere yer verilmiştir.
-
ÖgeDevelopment of quality prediction model and control mechanism for clinching process(Graduate School, 2024-07-04) Kazancı, Emin Abdullah ; Kocaarslan, İlhan ; 518211011 ; Mechatronics EngineeringMany mass production lines in the industry use the joining technique known as clinching. Reasons for the high demand for the clinching process are the unnecessity of additional binding agent, process speed, waterproofness, eco-friendliness, and ease of implemantation. In the clinching process, metal sheets are formed under mechanical force that is applied by punch and die tools. The tools are designed and produced specifically according to the thickness and material properties of metal sheets. Despite the fact that there are electromechanical or hydro-pneumatic powered, conventional hydraulic powered clinching stations are the most preferred as sources of mechanical force because of their investment cost, process speed, versatility and size advantages. However, hydraulic powered systems bring along some drawbacks such as a lack of precision on the quality of clinched joints, eccentricity between punch and die, power consumption and control difficulty because of the single pump that feeds multi-cylinder systems. Although there are three major quality indicators of clinched joints, the bottom thickness of the joint is the most used and critical one because it is both the simplest measurement in an production environment and the most related to quality. Nevertheless, inspection of all produced clinched joints is not feasible based on the measurements of a single operator. Therefore, a quality prediction model is developed in this study. The study is conducted with force and displacement data that is collected from 16 different clinching cylinders at a 1200 Hz sampling rate. Linear, ridge, lasso, decision tree, random forest, extreme gradient boosting, support vector machine and k-nearest neighbors machine learning models are experimented with and validated systematically. The random forest regressor is found to be the best validation scored model. Additionally, a smart decision mechanism (SDM) is developed and implemented based on force and displacement sensor data to overcome major malfunctions that cause a remarkable amount of scrap and production line stoppage. Moreover, a part-to-part feedback control mechanism is developed and implemented to control clinching quality in the optimum range. The bottom thickness of a clinched joint for 0.4 and 0.5 mm stainless metal sheet joining must be between 0.3 mm and 0.4 mm in order to be evaluated as optimum, while the range of 0.25–0.5 mm is accepted as a proper joint. The control mechanism uses force and displacement sensor data to observe system behavior, and utilizes the prediction model and periodic manual measurements to build reference thresholds. In conclusion, an application that stores sensor data, runs control algorithms and makes visualization, is developed for two clinching stations that consist of 16 hydraulic cylinders. In future, the study can be maintained to predict quality more precisely and maintenance dates with regard to the expanding data set and the advanced machine learning algorithms.
-
ÖgeElectrified powertrain simulation and validation of a fuel cell electric vehicle(Graduate School, 2023-06-23) Akar, Burak ; Yalçın, Hülya ; 518191039 ; Mechatronics EngineeringIn this study, electrified powertrain simulation of a fuel cell electric vehicle and the verification of its outputs with experimental data was focused. The validation study was provided with the test data of the Toyota Mirai (2017) vehicle published by Argonne National Laboratory. Rapid population growth brings with it increasing urbanization and industrialization. As a result of this, the harmful effects observed on our ecosystem due to human-induced effects are becoming more and more evident. Rising average global temperatures and air pollution are among its most important direct consequences. Various regulations and strategic targets have been established by the United Nations and its sub-organizations to control the negative results of human-induced activities directly or indirectly and for a sustainable future. As a result, increasingly stringent emissions targets in the field of transportation can be shown. The acceleration of this transformation and emission targets increases as the suitability and applicability of the technology is ensured. Battery electric vehicles, hybrid electric vehicles, and fuel cell electric vehicles are increasingly coming to the fore in meeting these targets. Electric vehicles stand out not only as a solution to environmental problems but also with their high performance and efficiency features. Battery electric vehicles belonging to the electric vehicle ecosystem are the most common and simplest structure. They provide the necessary energy from a high-voltage battery and have an electric motor for traction. Hybrid electric vehicles, on the other hand, have an internal combustion engine besides electric motor, unlike battery electric vehicles. They can work in many different paradigms depending on the intended use. Fuel cell electric vehicles provide their energy from the fuel cell and battery system with various energy management system algorithms. In this study, Toyota Mirai(2017), which is a fuel cell electric vehicle that provides its main power with the fuel cell system, was chosen. The power required by the vehicle is provided by low-voltage or high-voltage buses. In the vehicle, auxiliary devices are supplied with low voltage directly from the battery. On the other hand, while high voltage components are mainly fed by the fuel cell system, the battery can also be fed according to the energy management strategy. The system also includes DC/DC converters to change the voltage level and an inverter to supply this generated DC to the AC electric motor. The forward approach methodology is used to perform the drive cycle simulations. This method is used because it gives more accurate results and offers a more realistic approach than the other method (backward approach). This approach requires a driver model. In order to achieve this, a PI controller is used to keep the speed of the vehicle at the reference speed level in the simulation. This controller gives acceleration or braking commands just like a real driver. It calculates the required torque by taking into account the vehicle loads obtained by using the coast-down coefficients and demands it from the electric motor. Thus, the electric motor operates at a certain operating point. This operating point corresponds to a point in the contoured efficiency map of the electric motor. The calculated total electrical power is requested between the fuel cell and the battery system with a rule-based controller according to the energy management strategy. This controller has been developed based on the requested power amount and SoC level by examining the tests conducted by the Argonne National Laboratory. The Rint battery equivalent circuit model is used to calculate the resistance, current, voltage, and charge state of the high-voltage battery. The Nernst voltage is calculated to obtain the maximum theoretical cell voltage of the fuel cell stack. Then the activation, ohmic, and concentration losses are calculated. By subtracting these losses from the Nernst voltage, the polarization curve is obtained. Using ideal gas equations, the gas flow is modeled depending on the partial pressures in the manifold. With these equations, the partial pressures of nitrogen, oxygen, and water vapor in the cathode volume are calculated. An equation is used between the utilized substance and the current. Thus a relation is established between reactants and current. Similarly, an equation is used for the amount of utilized hydrogen for the anode part. In addition, the liquid water formed in the cathode volume is calculated according to the relative humidity. The required amount of air required by the system is provided with the help of a compressor. The fuel cell system response delay is modeled using a low-pass filter. Finally, the temperature changes of the system components are monitored by establishing the heat balance equation throughout the simulation. The instantaneous acceleration of the vehicle is calculated using Newton's second equation of motion. Net force is obtained by subtracting resistive forces which slows the vehicle from the forces that provides traction. Using vehicle mass and net force instantaneous acceleration is found. The instantaneous velocity is found by integrating this value. Extensive reports and raw test data published by Argonne National Laboratory were reviewed to validate the simulation outputs. First, the characteristic curve of the fuel cell system, the stack and system efficiencies according to the power it provides, and the reactant consumptions are compared. The results were considered to have an appropriate accuracy. Then, in order to examine the characteristic delay response of the fuel cell system, instantaneous power requests and power cuts were examined in the simulation as well as in the test data. Later, the maximum power test conditions were established in the simulation environment to evaluate the response of the vehicle's fuel cell system, battery, and electric motor at high loads. When both simulation and test results were examined, it was observed that it could supply 110kW for 30 seconds and then 75kW continuously. Since the maximum power test was also carried out with full power at 25% grade level, at the same time, gradeability analyses of the vehicle could be made with these data. Accordingly, when the vehicle speed is examined in the test data, it is observed that the highest speed value is 72.5 km/h and it can reach 44 km/h continuously. On the other hand, when the same conditions were repeated in the simulation environment, the highest speed and the speed it could reach continuously were obtained as 79 km/h and 48.4 km/h, respectively. When the vehicle's acceleration of 0-80 mi/h on flat ground was examined, it is seen that it reaches 16.7s both in the test and in the simulation. However, when the acceleration of 0-100 km/h is examined, the target speed was reached in 8.9s in the simulation environment, while this value was measured as 9.6s in the tests. Last but not least, Steady State Speed, WLTP and UDDS driving cycles were compared in detail with many data test outputs related to the electric motor, fuel cell system and battery, and the results were evaluated. The comparisons were generally found to be quite satisfactory in terms of simulation reliability and matched significantly. Observed deviations are explained in detail. One of the unexpected findings was that during every driving cycle the vehicle demanded power from the fuel cell system even though it did not need it for traction. It has been observed that this power charges the battery regardless of the state of charge level. When the hydrogen consumption in the test is examined; while the consumption was measured as 192.6g in the test data in the WLTP driving cycle, it was calculated as 190.3g in the simulation. Similarly, this evaluation was made for the UDDS driving cycle, the measurement result obtained in the test was 75.7g, while the consumption calculated in the simulation was 75.1g. Accordingly, the error was found to be 1.19% and 0.80%, respectively.
-
ÖgeIntegrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture(Graduate School, 2024-07-18) Erdoğmuş, Onat ; Altuğ, Erdinç ; 518211019 ; Mechatronics EngineeringThe integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with Controlled Environment Agriculture (CEA) is examined in this thesis, with a particular emphasis on tackling the major obstacles associated with disease detection and yield estimation in indoor farming. In order to maximize indoor agricultural practices, the research intends to take advantage of the advanced capabilities of UAVs fitted with high-resolution sensors together with complex path planning and image processing algorithms. One of the main components of the system is the path planning module. The main task of the path planning module is to effectively guide UAVs through the small areas of indoor farms. This entails flying in the shortest path possible, avoiding obstructions like plant beds, walls and support beams, and making sure the entire greenhouse is covered. Similar to the Traveling Salesman Problem (TSP), the problem is formulated using graph theory and the objective is to find the shortest route that visits all important points. Numerous algorithms, including heuristic approaches like Christofides' Algorithm and Nearest Neighbor, exact methods like Branch and Bound, and metaheuristic strategies like Genetic Algorithms, Ant Colony Optimization, and Simulated Annealing, were assessed. The study came to the conclusion that it would be better to use a combination of heuristic and metaheuristic strategies rather than exact algorithms. They provided the optimum compromise between computational efficiency and solution quality, and they were implemented using Google's OR-Tools library. The path planning module was implemented by generating grid points by using the greenhouse layout and computing distance matrices. Later, the TSP was resolved by refining the early solutions using local search metaheuristics and a variety of first solution methodologies. Path Cheapest Arc, the approach that was selected for the metaheuristic comparisons, showed a consistent rate of path creation, which qualified it for more comparisons and practical deployment. Identifying and counting fruits in snapshots that the UAVs took was part of the yield estimation task in the image processing module. Yolov8, a single-stage detector, was chosen because of its ability to merge speed and precision, which makes it perfect for real-time applications. With a high precision and recall metrics, the YOLOv8s model was trained on a dataset of 8,479 photos that included six different fruit classes. A number of measures were used to assess the model's performance, and the results showed that it was robust and effectively learned, including the Precision-Confidence Curve, F1-Confidence Curve, Recall-Confidence Curve, and Precision-Recall Curve. The main goal of disease detection was to categorize plant leaf images in order to recognize disease symptoms. Latest architectures with great accuracy and computational efficiency, such as YOLOv8s-cls, were selected. A dataset of 18,741 photos, containing both healthy and unhealthy apple and grape leaves, was used to train the model. Confusion matrices and training loss graphs were used to evaluate the model's performance, and they verified the model's dependability and capacity to discriminate between various disease classifications and health states. The ROS and Gazebo platforms were used for system integration and simulation. The UAV platform included key sensors and control algorithms that were integrated with the virtual environment. It was based on the Kopterworx Eagle quadcopter. With this configuration, the control techniques may be thoroughly tested and improved without the hazards that come with actual flight operations. The ROS framework enabled smooth communication between the path planning and image processing components, facilitating modular and distributed system development. The Image Processing node provided real-time picture analysis and precise yield estimation and disease detection while the Path Planner node created effective flight pathways. The UAV was able to function as it would have in a real greenhouse given that to the simulation setup in Gazebo, which imitated a realistic indoor agricultural environment. Throughout the interior setup, the UAV moved steadily and smoothly, accurately following the created flight routes. Real-time processing of the UAV's camera's acquired visuals translated into annotated images that validated accurate yield estimations and accurate disease symptom identification. Through these simulations, the system's capacity to identify unhealthy plants and calculate yields was verified; despite a couple of discrepancies, it demonstrated great accuracy and dependability. The study's findings suggested that an integrated system of unmanned aerial vehicles equipped with innovative path planning and image processing algorithms could substantially improve indoor agriculture's sustainability and efficiency. The dynamic time limit function of the path planning module was essential in guaranteeing effective functioning in different greenhouse sizes. The complexity of the greenhouse arrangement and the quantity of grid points were taken into account by this function while adjusting the time limit dynamically. Through iteratively executing randomized tests for varying point counts, the function determined the point at which solution distances plateud. By minimizing needless delays for simpler layouts and giving enough computing time for complex instances, this adaptive technique allowed the system to maintain superior performance. In the meantime, the image processing module's strong performance indicators highlighted how well it worked in real-time applications. Reducing the dangers and costs associated with physical trials, scalable and cost-effective testing was made possible by the use of the ROS and Gazebo simulation platforms. Additionally, the fruit detection model, tested with real-world images, demonstrated robust performance by utilizing average color analysis to filter grape varieties and reduce false positives, even under challenging conditions. The disease classification model accurately detected and classified leaves, with expert validation recommended to confirm the results, especially under non-ideal conditions. In conclusion, this study showed how combining UAVs with novel technologies might help indoor agriculture overcome its problems with yield estimation and disease detection. In simulated situations, the suggested system demonstrated successful outcomes, demonstrating its capacity to optimize resource allocation, enhance crop management, and guarantee a steady supply of food. Future research should concentrate on scalability and implementation in real-world scenarios, field testing in various indoor farming configurations, and investigating the integration of more sophisticated sensors and enhanced UAV flight dynamics. These developments will improve the system's overall performance in revolutionizing indoor agriculture methods as well as its resilience and adaptability.
-
ÖgeMars helikopterinin matematiksel modellenmesi, simülasyonu ve kontrolcü performans karşılaştırması(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-06-12) Seyrekbasan, Furkan ; Üstoğlu, İlker ; 518201035 ; Mekatronik MühendisliğiHava araçları, gerçekleştirilen ilk uçuştan bu yana sürekli olarak gelişim göstermektedir. Bilim ve teknolojinin gelişmesi ile birlikte yapılan her yenilik havacılık sektöründe ilerlemeye destek olmuştur. İlk zamanlarda askeri veya özel seyahat şeklinde olan havacılığın, sonrasında sivil sektöre yönelerek daha uyguna ve verimli uçabilme prensibi altında ulaşılabilirliği artmış ve günümüzde gökyüzünde anlık olarak binlerce uçak insanların ve kuruluşların seyahat ve taşımacılık isteklerini karşılamaktadır. Havacılık terimi telafuz edilince ilk akla gelen sabit kanatlı sistemler olsa da döner kanatlı sistemler de artık havacılık sektöründe önemli bir yer edinmiştir. Özellikle küçük boyutlu döner kanat sistemleri görsel sanatlarda çok tercih edilen bir konuma gelmiştir. Bu tarz sistemler ilk başlarda eğlence amaçlı olarak kullanılsa da gün geçtikçe profesyonel iş sektörlerinde de kullanılmaya başlamıştır. Film, lojistik, sağlık, yangın söndürme, askeri gibi sektörler bunlardan bazılarıdır. Diğer yandan yakın zamanda şehir içerisinde uçan arabalar ile yolcu taşımacılığı yapılması için bu alanda yapılan çalışmalar gün geçtikçe artmaktadır. Döner kanat sistemleri, sabit kanat sistemlerinden farklı olarak temelde itkiyi, sahip olduğu kanatları hava içerisinde döndürerek sağlamaktadır. Döner kanatlı sistemler doğası gereği kararsız sistemlerdir. Enerjilerini sönümleyecek bir yapıya sahip değillerdir. Bu durum da onları sabit kanatlara göre verimsiz ve kontrolü zor bir araç haline getirmektedir. Fakat kalkış için bir piste gerek duymamaları, bulundukları yerden dikey olarak kalkış ve iniş yapabilmeleri de operasyon açısından çok önemli bir avantajdır. NASA'nın geliştirmiş olduğu Ingenuity helikopteri de küçük bir döner kanat sistemidir. Bu sistem 1.8 kg ağırlığında, 1.2 m çapında ve 0.49 m yüksekliğinde olup iki adet koaksiyel pervane sistemine sahiptir. İlk uçuşunu 19 Nisan 2021 tarihinde yapmıştır. O tarihten bu yana toplamda 72 uçuş gerçekleştirmiş ve Mars'ta topladığı bilgileri Dünya ile paylaşmıştır. Son uçuşunu 18 Ocak 2024 tarihinde tamamlayan Mars Helikopteri, bu uçuşunda iniş sırasında alt kısımda bulunan pervanesinin yer ile teması sonucu kırılması sebebiyle görevini sonlandırmıştır. Günümüzde kullanılan döner kanat sistemlerinin kontrolü üzerine birçok çalışma yapılmış olsa da Mars'ın atmosfer yapısı Dünya'daki bir helikopterin uçuşuna göre büyük zorluklar içermektedir. Bunlardan bazıları hava yoğunluğu, sıcaklık ve ses hızının farklı olmasıdır. Ses hızı, Mars'ta Dünya'ya göre yaklaşık %30 daha düşüktür. Bu durum, gereksiz titreşimlerden kurtulmak maksadıyla pervane ucundaki azami ses hızı seviyesinin 0.7 Mach altında kalmak için gereken RPM değerini düşürmekte ve dolayısıyla erişilebilecek azami itkiyi azaltmaktadır [1]. Mars'taki hava yoğunluğu ise Dünya'nın yaklaşık yüzde biri kadardır. Bu durum elde edilebilecek itkiyi oldukça azaltmaktadır. Örnek vermek gerekirse Mars'ta Ingenuity'yi yerden 1m yukarıda asılı olarak tutmak, Dünya'da 30 km irtifada bunu gerçekleştirmek gibidir. Bu durumların aksine yer çekimi ivmesi yaklaşık 2.5 kat daha Mars'ta düşük olması sebebiyle gerekli itkiyi küçük de olsa azaltmaktadır. Bu tezde Mars Helikopteri olarak adlandırılan Ingenuity'nin benzetim modeli yapılmış ve bu model üzerinden farklı kontrolcü yöntemleri kullanılarak performans analizi yapılmıştır. Performans kriterleri olarak komuta oturma zamanı, aşım yüzdesi, bozucu durumlarda kararlı kalabilme, doğrusal olmayan durumlara karşı sağlamlık gibi faktörler seçilmiştir. Kontrolcülerin test edilmesi için MATLAB/SIMULINK ortamında bir nümerik simülasyon ile sistemin ve kontrolcülerin matematiksel benzetimi yapılmıştır. Mars ortamının modellemesi, hava yoğunluğu, sıcaklık, yerçekimi ivmesi ve ses hızı gibi faktörler dikkate alınarak gerçekleştirilmiştir. Pervanelere ait itki ve tork hesaplamaları aerodinamik olarak modellenmiştir. Ingenuity'nin pervanelerinin hücum açısını kontrol eden servo sistemleri ve RPM üreten ana motorlar modellenmiştir. Newton ikinci hareket yasası temelinde 3 eksen duruş açısı ve 3 eksen pozisyon güncellemelerinin olduğu kinematik ve dinamik modellemeler geliştirilmiştir. Mars Helikopteri'nde kontrolü test edilmek istenen çevrimler duruş açıları ve irtifa olarak belirlenmiştir. Yatış, dikilme ve baş açı komutları yerine getirilirken irtifa komutlarının da takip edilmesi beklenmiştir. Kontrolcü yöntemleri olarak klasik PID, gözlemleyici ile tümleştirilmiş PID ve geribeslemeli doğrusallaştırma yöntemleri uygulanmıştır. Modellenen Mars Helikopteri, Mars Atmosferi ve kontrolcü birleştirilerek kontrolcü testleri yapılmıştır. İlk olarak bozucu ve doğrusal olmayan durumların simülasyona uygulanmadığı durumlarda kontrolcü performansları incelenmiştir. Tasarım parametrelerine uygunluk gözlemlenmiştir. Sonrasında bozucu ve doğrusal olmayan durumlarda kontrolcülerin performansları incelenmiştir. Tasarım parametrelerini uyumluluk ve komut sinyalini takip etme performansları karşılaştırılmıştır. Tüm testler yapıldıktan sonra simülasyon çıktıları analiz edilmiştir. Bozucu durumlarında bozucu önleyici gözlemleyici içeren kontrol sisteminin komut takibini içermeyen duruma göre daha iyi yaptığı gözlemlenmiştir. Doğrusal olmayan durumlarda ise klasik PID yönteminin yetersiz kaldığı ve tasarım parametrelerini sağlayamadığı gözlemlenmiştir. Geri beslemeli doğrusallaştırma kontrolcüsü ise komut takibindeki gereken tasarım parametrelerini sağlamış ve sistemin kararlılığını arttırmıştır. Kontrolcüler karşılaştırıldığında bozucu ve doğrusal olmayan durumlara karşı kararlı ve tasarım parametrelerini sağlayan sistemin, bozucu önleyici gözlemleyici ve geri beslemeli doğrusallaştırma kontrolcüsünün birlikte kullanıldığı sistem olduğu kanısına varılmıştır. Gelecek çalışmalarda, sistem gecikmeleri, modelleme hataları, ölçüm hataları gibi durumlarda göz önünde bulundurularak geliştirilen kontrolcülerin gerçek sistemler üzerinde uygulanabilirliğinin araştırılması planlanmaktadır.
-
ÖgeScalable mechanical design for quadruped robots(Graduate School, 2024-07-10) Rahvar, Faraz ; Yılmaz, Abdurrahman ; 518221005 ; Mechatronics EngineeringNowadays, the vital role of robots in human life is not only undeniable, but it is also essential. Quadruped robots, in particular, which mimic four-legged animals, have been significantly crucial in emergency and critical situations. In this thesis, we deeply focused on different mechanical parameters affecting the design of quadruped robots while considering the dimensional scaling of both robot parts and trajectory length and height, thereby potentially leading us to achieve a scalable control architecture for Quadruped Robots (QRs). The scalability of QRs can significantly enhance their capabilities. If a QR can adjust its size, it can quickly conceal itself under debris to observe enemy operations or navigate through narrow pathways under earthquake rubble. Achieving this ability necessitates a scalable mechanical design, which in turn requires a scalable control architecture. Such an architecture relies heavily on mechanical parameters. To realize this scalable control architecture, it is imperative to meticulously monitor the behavior of these parameters and establish relationships among them. In this thesis, we conducted simulations involving a standard commercial quadruped robot, Unitree A1, walking on a flat surface at a constant speed across five distinct scenarios. Given that contemporary quadruped robots typically feature four motors in the hips and four in the elbows, our simulation followed this configuration, employing a total of eight motors. We just focused on walking forward direction. So lateral movements and turning and other disturbance rejection capabilities are ignored. There are four different sizes of the robot, each expanding the robot size by 30%. In the first scenario, we define the length and height of the trajectory as 120 mm and 27 mm, respectively to observe the effect of scaling. In the second scenario, we increased the length of the trajectory from 120 mm to 165 mm to observe the effect of length increase in trajectory. Then in the third scenario, we defined the length of the trajectory as 165 mm while increasing the height of the trajectory from 27 mm to 40 mm to observe the effect of the step height increase. The fourth scenario maintains the same trajectory length and height as the second scenario, and robot scaling remains consistent except for the Torso to observe the effect of Torso. The Torso retains the dimensions of the Torso of the fourth robot in scenario two (the longest). The linear velocity in all scenarios is 250 mm/s and the robots walk on a flat terrain. Due to the unavailability of precise dimension drawings of the Unitree A1 robot, we endeavored to design its various components in CATIA software, approximating existing robot dimensions. Subsequently, the parts were assembled using SolidWorks software. Leveraging the motion analysis tool within SolidWorks, our thesis aims to generate diverse outcomes, including motor torque, power consumption of the motors, reaction forces, motor angular displacements, linear velocity of the robots, and the mechanical cost of transport (MCOT). By comparing these outcomes, our goal is to establish logical relationships among the mechanical parameters of a standard commercial quadruped robot. The findings of this study hold implications for various actuation design architectures, such as Quasi Direct Drive (QQDs) and series elastic robots. They provide valuable insights that can inform the development and optimization of such architectures while scaling. In conclusion, to the best of our knowledge, there have been no studies examining changes in the mechanical principles of quadruped robots during scaling. Quadruped robots are highly effective in specialized tasks, especially in disaster scenarios like earthquakes, where their mobility outperforms fixed robots. However, altering the dimensions of these robots significantly affects their mechanical and control requirements. This study examined key mechanical parameters, including hip and calf torque, power consumption, reaction forces, and mechanical cost of transport across five different scaling scenarios using simulations with a Unitree A1 quadruped robot. The simulations revealed that while the behavioral patterns of the robots remained consistent, the mechanical demands increased with the elongation of the torso, arms, and legs. Significant changes in angular velocity and displacement of limbs were observed, correlating with motor performance. Successful scaling depends on the motors' ability to handle maximum torque and power consumption requirements while maintaining necessary angular velocity. The study found a consistent mechanical cost of transport (MCOT) across scenarios, with a decrease as trajectory length and height increased, highlighting the importance of minor mechanical variations on energy efficiency. These results provide valuable insights for designing various actuator architectures, not limited to a single actuator type, thereby enhancing their applicability. The research identifies a clear pattern of torques, power consumptions, and reaction forces as the robots scale in size. Future research aims to use this data to develop a scalable control architecture, integrating machine learning. Our research elucidates the behavior of these mechanical parameters during scaling, thereby offering a novel perspective on scalable control architecture in quadruped robots. On the other hand, in scenario five, only the Torso is scaled while the arms and legs retain the dimensions of robot three in scenario two.
-
ÖgeSıvı yakıtlı roket motorları için itki kontrolörü tasarımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-01-23) Us, Kamil Yekta ; Kocaarslan, İlhan ; 518201036 ; Mekatronik MühendisliğiSıvı Yakıtlı Roket Motorları (SYRM), kullandığı sıvı formdaki yakıt çiftinin istenen yanma karakteri ve karışım oranına uygun olacak şekilde ihtiyaç duyulan basınç ve debi değerlerinin sağlanması sonucu yanma reaksiyonunun gerçekleştiği ve çok yüksek itkiler üretebilen sistemlerdir. Sıvı Yakıtlı Roket Motorları, sisteme beslenen yakıt çiftinin yanma reaksiyonunun, hedeflenen itki seviyesini sağlayacak basınç ve debi değerlerinde kimyasal yanma reaksiyonunun gerçekleştiği sistemlerdir. Yanma reaksiyonu için ihtiyaç duyulan yakıt çiftlerinden birinin yakıcı özellikte, diğerinin ise yanıcı özellikte olmasını gerektirmektedir. SYRM'ler, geçmişten bugüne birçok taktik sistem ve uzay projeleri için geliştirilmiş olup, farklı yakıt çiftleri ve farklı konfigürasyonlarda kullanılmaktadırlar. Özellikle Soğuk Savaş döneminde hızlanan ve gelişim gösteren uzay yarışı neticesinde roket ve fırlatma araçları konularındaki çalışmalar ivme kazanmıştır. Bu çalışmalar neticesinde yörünge yönelim, ay misyonu kapsamında insanlı uçuş ve iniş, kalkış manevralarının gereksinimleri neticesinde itki seviyesi kontrol edilebilir roket motoru ihtiyacı kaçınılmaz hale gelmiştir. SYRM'ler tekrar kullanılabilirlik, çoklu ateşleme, yanma verimliliği ve itki seviyesi kontrolü gibi Katı Yakıtlı Roket Motor'ları (KYRM) ve Hibrit Roket Motorları'ndan farklılaşan birçok teknik özelliğe sahiptir. Bu teknik özelliklerden ötürü hassas yörünge yerleşimi ve iniş gibi isterlerin sağlanması gereken projelerde KYRM'ler ve Hibrit Motor'lar yerine sıklıkla tercih edilmektedir. SYRM'ler, farklı çevrim tipleri ve farklı yanma verimliliklerine bağlı itki seviyeleri bakımından kategorilere ayrılmaktadır. Misyonun gereksinimleri kapsamında üst sistem seviyesinde gerçekleştirilen kavramsal seçim, SYRM'lerde kullanılan akış kontrol bileşenlerinin tasarım ve doğrulama aşamalarına doğrudan etki etmektedir. Bu sebeple, üst sistem kavramsal seçimi olan SYRM çevrim tipi, geliştirilen sistemler literatür ve sektör içerisinde teknik açıdan farklılıklara sahiptir. Tezde verilen çalışmada Gaz Jeneratörü Çevrimli Sıvı Yakıtlı Roket Motorlarında sistemin itki seviyesi kontrol etme kabiliyetinin kazanılması amacıyla geliştirilen bir itki regülatörünün matematiksel modeli, tasarımı, analizleri, alt bileşenlerinin üretimi ve testleri yapılmıştır. Geliştirilen ve bu çalışmada sunulan sistemin teknolojik olarak kritik olması ve bilgilerinin gizliliği sebebiyle literatürde sınırlı çalışma olmasına karşın ortaya koyulan çıktıların literatüre kaynak zenginliği getirmesi hedeflenmiştir. Çalışmada akışkan olarak su kullanılmış ancak sistem farklı yakıt çiftlerine uygun olarak tasarlanmıştır. Buna karşın tasarım doğrulama testleri; akış analizleri ile aynı sınır koşullarına yakınsanarak su ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmadaki çıktılar bu verilen bilgiler ışığındadır. Bu çalışmada sunulan çıktılar ürünün çalışacağı gerçek sistemdeki isterler gözetilerek verilmemiştir. İlk olarak kavram seçimi yapılmıştır. Kavram seçimi, İtki Regülatörü'nün hem armatür kavramı için hem de eyleyici bütünü kavramı için ayrı ayrı yürütülmüş ve her iki kavramın da çıktıları gözetilerek alternatifler belirlenmiş ve çalışmada detaylandırılmıştır. Kavramsal tasarım sonrasında sistem statik ve dinamik olarak ayrı ayrı modellenmiş olup, sonrasında ilgili modeller Matlab ve Simulink yazılım ortamında birleştirilerek çıktıları incelenmiş ve buradan elde edilen parametreler katı modelleme programına mekanik parçaların ölçülendirilmesi ve toleranslandırılması için katkı sağlamıştır. Katı modelleme çalışmaları CATIA programında gerçekleştirilmiş olup, modelleme sonrasında yapısal analiz (ANSYS) ve akış analizleri (CFD) tamamlanmıştır. Matematiksel model ile CFD çıktılarının karşılaştırılmasına takiben sisteme ait gereksinim tabloları oluşturulmuş ve alt parçalara ilgili gereksinimler kırılmıştır. Bunlar, mekanik alt parçalar ve eyleyici bütünü olarak ilerlemiştir. Eyleyici bütünü ve mekanik parçaların tamamı ülke içerisinde geliştirilmiş/üretilmiş olup, öncül doğrulama testleri parça bazlı gerçekleştirilip, bütünleme işlemi bu doğrulama testlerinin çıktılarına uygun olacak şekilde gerçekleştirilmiştir. Test, simülasyon çıktıları karşılaştırılarak tasarım doğrulama çalışmaları tamamlanmıştır.
-
ÖgeUzun kısa süreli bellek ile altın fiyatı tahmini(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-07-06) Birecik, Sina ; Günel Öke, Gülay ; 518181032 ; Mekatronik MühendisliğiThanks to its many physical and chemical properties, gold has been a mineral that has attracted the attention of people since ancient times. Although it has various usage areas such as the defense industry, electrical electronics industry, and jewelry, its economic value can be given as the most important feature from the first ages to the present day. With the use of gold in coins by the Lydians, gold became a tool of exchange and investment. It still maintains this feature today. Thanks to these features, it has become a symbol of power in societies. With the Bretton-Woods system, which came into effect towards the end of World War II, the gold price was indexed to the US dollar. With the increasing tension in the world markets, this system collapsed, and gold started to be priced dynamically as of 1971. The gold price in Turkey is calculated using the worldwide accepted gold price in US dollars and the Turkish lira / US dollar parity. Today, investors want to make a profit in the long or short term with minimum risk factors. The most risk-free investment instruments preferred by investors can be given as precious commodities such as gold, foreign currencies, stocks, real estate, cryptocurrencies, bonds, mutual funds, and government bonds. It is preferable to make estimates of the corresponding returns or losses on such investments. For this reason, forecasting is of great importance when investing and the reaction of investment instruments affected by events in the world should be analyzed. Our main purpose in this research is to predict the future behavior of gold based on past data. The recurrent neural network (RNN), which is a type of deep learning, was chosen as the forecasting method. The problem to be studied in this research is considered a regression problem that requires a nonlinear solution to the time series. In this study, feature selection and gold price prediction in multivariate financial time series were examined. There are many dynamic factors for pricing gold used for investment. Since not every factor has the same effect, the most effective factors on gold should be determined. After the data engineering part, the main factors affecting gold price have been identified. Features were determined using the factors examined, and the most important of these features were selected and formed the basis of the study. The datasets were created using various features such as the US dollar index, cryptocurrencies, commodities, stock market indices, volatility index, inflation, and interest rates. Although gold prices in the real-world act according to basic theory and criteria, gold is a commodity type that is affected by many technical and fundamental parameters. Before the forecasting section, feature selection was made using Random Forest Regression and Linear Regression. In this section, it has been determined that the parameters that affect the gold price the most are the USD/JPY parity, 10-year expected inflation (USA), 10-year real interest rate (USA), US gross national product (GDP), and the amount of USD in circulation. No improvement was observed in the forecasting performance criterion even if more variables were added. In the principal component analysis, the most important variables representing the main dataset were determined as oil, US real interest rate, Bitcoin, silver price, LME index, 10-year inflation (USA), TXBM index, USD money supply M1, and volatility index. A basic recurrent artificial neural network (RNN) and long short-term memory deep learning network (LSTM) were used in the forecasting study. The dataset combinations were created by using 5 variant variables on 3 main datasets so that there are 15 combinations in total. These variant variables are economic indicators LMACD and MACD. Test combinations were created using dataset combinations also batch size and window size values determined for RNN and LSTM networks. It has been tried to give an idea about the reaction of the gold price against these inputs. The window size is the hyperparameter that determines how many days the historical data will be retrieved when creating the observation unit. RNN and LSTM hyperparameters were also derived on each dataset combination and forecasting was made. After the training process, the predictive model performances of the applications were calculated. Parameters with appropriate estimation results were determined in the tests performed. While RNN performs at par with LSTM in one main dataset, LSTM has a higher predictive success than RNN in the other two main datasets. In tests where the datasets created by adding the MACD indicator were trained with lower window sizes, these models gave superior results than other combinations. In addition, it was observed that there were deviation errors in the training of the models due to the Covid-19 crisis, which started in March 2020. In the forecasting study on the training set, it was determined that the network could not perform as well as before this date in the part of the training data after the onset of Covid-19. To improve the model, the existing parameters were selected more precisely, and optimization was made. Although it is not possible to use it professionally yet, it has given promising results for the first study. In this context, the aim and scope of the study have been met. It will also be a starting point for future work.
-
ÖgeVirtual model-based control method for quadruped robots(Graduate School, 2024-02-05) Baltacı, Cem ; Temeltaş, Hakan ; 518191040 ; Mechatronics EngineeringIn this thesis, the focus is on the walking planning, analysis, and control of a quadruped mobile robot. The gait patterns of quadrupedal animals were thoroughly examined, and as a result of this examination, the Trot Gait was chosen due to its adaptability to challenging terrain conditions, wide speed range, and ease of balance control. This gait pattern is frequently preferred in both quadrupedal animals and robots. The Trot Gait involves the simultaneous movement of two diagonal legs of a robot (for example, the right front and left rear or left front and right rear). The decision on which two diagonal legs are in swing mode and which two are in stance mode during the control of the quadruped robot is determined by an Event-Based Finite State Mechanism. This mechanism allows the robot to dynamically adapt to environmental changes and different ground conditions. Generally, quadruped robots possess a complex and nonlinear dynamic structure, being either fully actuated or underactuated. Consequently, control methods based directly on these dynamic equations involve a high level of computational complexity. The primary objective of this study is to propose a simpler and more real-time computation-friendly method using the Virtual Model Control (VMC) approach. In this approach, the effects of the coefficients of critical virtual spring and damper components on robot control have been examined. These virtual components play a significant role in the robot's adaptation to complex terrain conditions and in exhibiting stable behavior. Simulation results have demonstrated that the appropriate selection of virtual spring and damper parameters significantly benefits the walking balance, environmental adaptation, and error reduction in following given references for the quadruped mobile robot. The dynamic modeling and simulation of the robot were carried out with the integration of MATLAB\Simulink and MuJoCo. MuJoCo's advanced physics engine has facilitated the detailed and realistic simulation of dynamic processes, especially in studies where environmental interactions are prominent. The control and simulation of the quadruped robot were achieved using feedback signals from the robot modeled in the MuJoCo environment and control signals calculated by the VMC method developed in MATLAB\Simulink. The obtained results demonstrate that the VMC method can be effectively used in the motion control of quadruped robots.