Paralel Mekanizmaların Çalışma Uzayı Analizininde Kullanılan Yapay Sinir Ağı Yapısının Genetik Algoritma İle Belirlenmesi

dc.contributor.advisor Özkol, İbrahim tr_TR
dc.contributor.author Ekicioğlu, Zeynep tr_TR
dc.contributor.authorID 409522 tr_TR
dc.contributor.department Mekatronik tr_TR
dc.contributor.department Mechatronics en_US
dc.date 2011 tr_TR
dc.date.accessioned 2011-08-01 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-11-06T12:15:27Z
dc.date.available 2015-11-06T12:15:27Z
dc.date.issued 2013-01-06 tr_TR
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2011 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2011 en_US
dc.description.abstract Yüksek yük taşıma kapasitesi hassas konumlandırma gibi özelliklere sahip paralel mekanizmalar son yıllarda birçok alanda kullanılmaktadırlar. Stewart Platform Mekanizması (SPM) da 6 serbestlik dereceli ve üzerine birçok araştırma yapılmış bir paralel mekanizmadır. Bu çalışmada paralel mekanizmalar ve Stewart Platformları üzerine yapılmış araştırmalar incelenmiş ve literatür taranmıştır. Ardından 3x3’lük bir SPM’nin ters ve düz kinematik analizleri yapılmıştır. Paralel mekanizmaların en büyük dezavantajlarından birisi küçük çalışma uzayına sahip olmalarıdır. Bu tez çalışmasında, 6x3’lük SPM’nin çalışma uzayı analizini yapacak yapay sinir ağları (YSA) yapısının belirlenmesi üzerine çalışılmıştır. Analiz için kullanılacak YSA yapısı, genetik algoritma tabanlı bir program ile belirlenmekte ve verilen datalar karşısında dizayn edilen YSA yapısının uygunluğu hesaplanmaktadır. Geliştirilen programın doğruluğunun genelleştirilmesi için deneysel 6x6 Stewart Platformu’nun verileri ile de çalışılmıştır. Çıkan sonuçlar oldukça yüksek doğrulukta ve tatmin edici olmuştur. Sonuç itibari ile YSA kullanılarak bir probleme çözüm getirilmek istendiğinde ağ yapısı ve ağırlık, bias gibi değişkenlerin değerleri ağın başarısı üzerinde çok etkili olmaktadır. Bu nedenle deneme yanılma yolu ile bulunan bu değerlerin ve uygun yapının hesabı, çok fazla zaman kaybına neden olmaktadır. Sözü edilen kaybı engellemek ve tek bir program ile hangi yapının en uygun olduğunu tespit etmek yazılan GA programı ile mümkün kılınmıştır. tr_TR
dc.description.abstract Due to features such as precise positioning and high load carrying capacity, parallel mechanisms are used in many areas in recent years. Also Stewart Platform Mechanism (SPM) is a type of parallel mechanism has 6 degrees of freedom and many studies have been done about it. In this study, literature which is about the SPM was searched and paralel mechanisms were investigated, examined. Afterwards inverse and forward kinematics analyses of 3x3 Stewart Platform Mechanism were performed. Small workspace of SPMs are the worst disadvantages of this mechanisms. In this thesis studies, determination of the neural network structure which analyses SPM’s workspace was studied. Structure of YSA which is used for analyzing of workspace is determined by a genetic algortihm based programme and according to the given data, convenience of the YSA structure can be calculated. In addition to, datas of the experimental 6x6 SPM were applied to the developed programme for generalization of programme’s accuracy. The results were very high precision and had been very satisfactory. As a result if NN is used to solve any problem, the network structure of NNs and weights, biases, are very effective on the success of the network. Therefore calculation of these values and appropirate structure by trial and error, causes too much loss time. To prevent the loss time and determine the which structure is the most suitable by just using one programme, are made possible with devoloped GA programme. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/10062
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject genetik algoritma tr_TR
dc.subject yapay sinir ağları tr_TR
dc.subject stewart platformu tr_TR
dc.subject genetic algorithm en_US
dc.subject artificial neural networks en_US
dc.subject stewart platform en_US
dc.title Paralel Mekanizmaların Çalışma Uzayı Analizininde Kullanılan Yapay Sinir Ağı Yapısının Genetik Algoritma İle Belirlenmesi tr_TR
dc.title.alternative Determination Of The Neural Network Structure Used In Parallel Mechanism’s Workspace Analyses By Genetic Algorithms en_US
dc.type Master Thesis en_US
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
11996.pdf
Boyut:
1.91 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.14 KB
Format:
Plain Text
Açıklama