Tasarım ve sonrası uygulamaların bütünleşmesi için unsur tanıma sistemi

Abstract

Bu tez çalışması, bilgisayar bütünleşik üretim sistemlerinde, tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanabilmesi için, tasarım sonrası uygulamalarda gerekli bilgilerin tasarım modelinden otomatik olarak çıkarılabilmesi amacına yöneliktir. Son yıllarda çok sayıda araştırmacının üzerinde yoğun olarak çalıştığı bu konuda karşılaşılan zorluklan gidermede katkı oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu tez çalışmasında unsurlar, tasarım ve sonrası uygulamaların bütünleşmesi amacıyla, kullanım alamna göre parçanın işlevsel özelliklerini içeren bölgeleri olarak tanımlanmıştır. CAD ürün modelinin unsur tabanlı modele dönüşümü için veri tabanından unsur tanıma yöntemleri ile unsurların çıkarılması gerekmektedir. Unsur tanıma alanında yapılan çalışmalar henüz istenen düzeyde değildir. Bunun sebebi, CAD ürün modeli işlemlerinde kullanılacak tüm unsurları içeren bir yapımn oluşturulmasının zorluğudur. Araştırmacılar çeşitli yöntemler üzerindeki çalışmalarını, önceden tanımlanmamış ilk defa karşılaşılan unsurların tanımı ve unsurlar arası ilişkilerin bulunması konularında devam ettirmektedir. Bu tezde, yüz sayısal değerleri ve öğrenebilme özelliğinden dolayı sinirsel ağ yaklaşımı ile unsur kütüphanesinde yer almayan, ilk defa karşılaşılan unsurların tanınması için bir unsur tanıma sistemi geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, bilgisayar destekli tasarım ve bilgisayar destekli imalat bütünleşmesi, bilgisayar destekli tasarım (CAD) modelleme teknikleri ve veri değişimi, CAD ürün modelinde unsur kullanımı ve tanıma konularında literatür araştırmaları ile unsur tanımada kullanılan mevcut yöntemler hakkında bilgi verilmektedir. Mevcut yöntemlerin eksiklikleri açıklandıktan sonra sinirsel ağlar ile unsur tanıma önerilmektedir. Çalışmada, unsurlar sinirsel ağa girdi olacak şekilde kenar, köşe ve yüz bilgileri kullanılarak vektörler haline getirilmiştir. Deneyler sonucu en uygun sinirsel ağ XII yapısı bulunmuş ve her unsur sınıfı için hazırlanan eğitim kümeleri ile ağın eğitimi yapılmıştır. Oluşturulan sinirsel ağ, belirlenen unsur sınıflarına ait unsurları kolaylıkla tanıyabilmektedir. Böylece, bilgisayar bütünleşik üretim sistemleri için tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanmasında önemli adımlardan birinin gerçekleştirildiği düşünülmektedir. Bu konuda devam eden ve gelecekte de devam edeceği düşünülen çalışmalar için öneriler sunulmaktadır. Bu tez çalışması, bilgisayar bütünleşik üretim sistemlerinde, tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanabilmesi için, tasarım sonrası uygulamalarda gerekli bilgilerin tasarım modelinden otomatik olarak çıkarılabilmesi amacına yöneliktir. Son yıllarda çok sayıda araştırmacının üzerinde yoğun olarak çalıştığı bu konuda karşılaşılan zorluklan gidermede katkı oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu tez çalışmasında unsurlar, tasarım ve sonrası uygulamaların bütünleşmesi amacıyla, kullanım alamna göre parçanın işlevsel özelliklerini içeren bölgeleri olarak tanımlanmıştır. CAD ürün modelinin unsur tabanlı modele dönüşümü için veri tabanından unsur tanıma yöntemleri ile unsurların çıkarılması gerekmektedir. Unsur tanıma alanında yapılan çalışmalar henüz istenen düzeyde değildir. Bunun sebebi, CAD ürün modeli işlemlerinde kullanılacak tüm unsurları içeren bir yapımn oluşturulmasının zorluğudur. Araştırmacılar çeşitli yöntemler üzerindeki çalışmalarını, önceden tanımlanmamış ilk defa karşılaşılan unsurların tanımı ve unsurlar arası ilişkilerin bulunması konularında devam ettirmektedir. Bu tezde, yüz sayısal değerleri ve öğrenebilme özelliğinden dolayı sinirsel ağ yaklaşımı ile unsur kütüphanesinde yer almayan, ilk defa karşılaşılan unsurların tanınması için bir unsur tanıma sistemi geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, bilgisayar destekli tasarım ve bilgisayar destekli imalat bütünleşmesi, bilgisayar destekli tasarım (CAD) modelleme teknikleri ve veri değişimi, CAD ürün modelinde unsur kullanımı ve tanıma konularında literatür araştırmaları ile unsur tanımada kullanılan mevcut yöntemler hakkında bilgi verilmektedir. Mevcut yöntemlerin eksiklikleri açıklandıktan sonra sinirsel ağlar ile unsur tanıma önerilmektedir. Çalışmada, unsurlar sinirsel ağa girdi olacak şekilde kenar, köşe ve yüz bilgileri kullanılarak vektörler haline getirilmiştir. Deneyler sonucu en uygun sinirsel ağ XII yapısı bulunmuş ve her unsur sınıfı için hazırlanan eğitim kümeleri ile ağın eğitimi yapılmıştır. Oluşturulan sinirsel ağ, belirlenen unsur sınıflarına ait unsurları kolaylıkla tanıyabilmektedir. Böylece, bilgisayar bütünleşik üretim sistemleri için tam otomasyon anlamında bütünleşmenin sağlanmasında önemli adımlardan birinin gerçekleştirildiği düşünülmektedir. Bu konuda devam eden ve gelecekte de devam edeceği düşünülen çalışmalar için öneriler sunulmaktadır.