Bulanık Mantık Hız Kontrolü Destekli Distance Transform Yol Planlama

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Bulanık Mantık Hız Kontrolü Destekli Distance Transform Yol Planlama"

Transkript

1 Bulanık Mantık Hız Kontrolü Destekli Distance Transform Yol Planlama Suat Karakaya 1, Gürkan Küçükyıldız 2, Hasan Ocak 3 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli Özetçe Bu çalışmada Distance Transform algoritması kullanılarak 2 boyutlu statik ortamlarda yol planlama işlemi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca planlanan yolun takibi esnasında takipçinin sahip olması gereken hız bilgisi bir bulanık kontrolör tarafından üretilmiştir. Planlanan yol üzerindeki her bir koordinat noktası için bir hız değeri ön görülmüştür. Bilinen bir harita üzerinde çalışıldığı için yol koordinatları etrafında bulunan objeler her bir koordinat noktası için tespit edilebilmektedir. Oluşturulan MATLAB simülasyonu ile engeller boş bir haritaya resim olarak çizilebilmekte veya imge olarak yüklenebilmektedir. Başlangıç ve hedef noktaları da belirlenerek sırasıyla yol planlama ve ortamı kontrol ederek hız tayin etme işlemleri gerçekleştirilmektedir. Sonuç olarak takipçinin bulunduğu nokta etrafına ait parametrelere bağlı olarak, taşıması gereken hızın kontrol edildiği gözlemlenmektedir. 1. Giriş Yol planlama probleminde amaç bir başlangıç konumundan harekete başlayan aracın(ya da mobil robotun) hedefine ulaşması için izlemesi gereken çarpışmasız yolun planlanmasıdır. Bu amaçla literatürde birçok algoritma ve yaklaşım öne sürülmüş ve uygulanmıştır [1]. Distance Transform(DT) Metodu yaygın kullanılan yol planlama metotlarından bir tanesidir[2]. Diğer yol planlama algoritmaları ile karşılaştırıldığında Distance Transform algoritması, oldukça tutarlı ve etkin bir çözüm sunmaktadır[3]. Çoğu durumda DT algoritması yol planlama işleminde yolu takip edecek aracın(ya da mobil robotun) hızı ile ilgili bir bilgi ortaya koyulmaz. Takip edilecek yol üzerindeki her noktaya aracın o nokta üzerinde taşıması öngörülen hız bileşeni atanarak bu eksiklik giderilebilir. Bu hız bileşeni, aracın içinde bulunduğu ortamın bazı özelliklerine bağlı olarak hesaplanabilir. Aracın içinde bulunduğu ortam statik bir karakteristiğe sahip olduğu için etrafta bulunan engellerin koordinatları ön bilgi olarak mevcuttur. Bu amaçla araç etrafında belli bir görüş alanı tanımlanarak ve bu görüş alanı içerisinde bulunan engellerin konumları tespit edilerek araca en yakın olan engelin Öklid mesafesi hesaplanmış; aracın hareket yönünde bulunan engel mesafesi ise ayrıca hesaplanmıştır. Bu görüş alanı en az 1, en çok üzerinde çalışılan statik haritanın en kısa eksen uzunluğu kadar olacak biçimde sınırlandırılmıştır. Araç hareket ederken, tanımlanan görüş alanı içerisinde, 2 nicelik elde edilmiştir: Araca en yakındaki engel noktasının araca olan mesafesi (e ey) Aracın hareketi yönünde bulunan en yakın engel noktasının araca olan mesafesi (e hy). Bu iki değer, aracın sahip olması gereken hızın ortam bileşenlerine bağlı olarak hesaplanmasında yani hız kontrolünde kullanılmıştır. Hız kontrolörü olarak bulanık mantık tabanlı bir kontrolör geliştirilmiş ve kontrolör çıkışı olarak net hız değeri (v) elde edilmiştir. Bulanık mantık kontrolü, sözel ifadelere yer verdiği ve kesin sayısal girişler gerektirmediği için bu uygulamada tercih edilmiştir. 2. Çalışılan Harita Üzerinde çalışılan harita, kullanıcı tarafından çizilebilen ya da yazılımsal olarak yüklenebilen siyah-beyaz bir imge olarak belirlenmiştir. İmge üzerindeki her bir piksel gerçek dünyada metrik uzunluk birimleri cinsinden ölçeklenmiştir. Yapılan yol takibi ve hız kontrolü işlemlerinde birimler piksel biriminden cm birimine dönüştürülmüştür. Şekil 1 de n ile imge uzayında bir pikselin karşılığı olan uzunluk gösterilmiştir. Her bir noktanın gerçek dünyada temsil ettiği cm biriminde bir uzunluk mevcuttur ve bu büyüklük de nokta büyüklüğü (n b) ile gösterilmiştir. n b=10 cm olarak kabul edilmiş, böylece imge olarak 300x300 piksel büyüklüğündeki harita fiziksel olarak 900 m 2 lik bir alana karşılık gelmiştir. Buna göre piksel (ya da nokta) boyutunda hesaplanan hız büyüklüğü gerekli ölçeklendirmeler sonucu cm/s birimine dönüştürülmüştür. Tüm bu varsayımlar karesel pikseller içeren haritaların kullanıldığı koşullar altında yapılmıştır. Haritada engeller siyah piksellerle, serbest bölgeler ise beyaz pikseller ile gösterilmiştir. Araç ise harita üzerinde bir nokta merkezli ve belirli bir yarıçapı olan çember ile gösterilmiştir. Piksel(nokta) (n) 1n (piksel) n b [cm] 6x8 n 2 6x8x(n b) 2 [cm 2 ] Şekil 1: Çalışılan haritanın yapısı

2 3. Distance Transform (DT) Yöntemi DT yöntemi, yol planlayıcısı olarak kullanıldığında üzerinde çalışılan haritalarda bir hedef ile başlangıç noktası arasında en kısa yol bulma problemini çözmek için uygulanmaktadır. Metot, belirlenen hedef noktasını baz alarak işlem yapmaya başlar. Başlangıç noktasından itibaren, harita üzerinde engel olarak belirtilmeyen her nokta için bir maliyet değeri (distance) tayin ederek konfigürasyon bölgesindeki her nokta doldurulur[4]. Engel olmayan her bir nokta bir maliyet değeri ile eşleştirildikten sonra harita üzerinde bir başlangıç değeri belirlenebilir. Belirlenen başlangıç noktası daha önceden tayin edilen maliyet değerlerinden birisine sahipse bir yol bulmak mümkündür. Aksi halde yol bulunmamaktadır. Başlangıç noktasından yola çıkılarak en düşük maliyetli erişilebilir komşu noktalar tercih edilerek azalan maliyete yönelim hareketi gerçekleştirilir[5]. Şekil 2 de verilen benzetimde gri pikseller engelleri, beyaz pikseller ise serbest bölgeleri temsil etmektedir. B başlangıç noktasını, H hedef noktasını göstermektedir. Şekil 3 te tayin edilen maliyet değerleri gösterilmiştir. Diyagonal hareketin mümkün olmadığı varsayılarak bir noktanın köşegeninde bulunan diğer bir noktanın maliyeti Öklid mesafesi kullanılarak belirlenmemiş, yukarı, aşağı, sağa ve sola gibi temel yönelimlere izin verecek şekilde 1 eklenerek arttırılmıştır. Şekil 4 te ise bulunan en kısa yol görülmektedir. Başlangıç maliyeti olan 12 den en düşük maliyete sahip H noktasına ulaşan bir yol bulunmuştur. 4. Bulanık Mantık Kontrolörü Bulanık mantık yaklaşımı[6], birçok kontrol metoduna göre insan zihnine daha yakın ifadelerle problemleri tanımlayan, giriş işaretlerini net sayısal ifadelerle ifade etmek yerine bir aralık olarak tanımlayan, doğru/yanlış, 0/1, var/yok mantığının aksine ara üyelik değerinde de çalışma imkânı sunan bir yöntemdir. Önerilen bulanık mantık kontrolör için 2 adet girişi tanımlanmıştır. Harita üzerindeki araca en yakındaki engel noktasının, araca olan mesafesi (e ey) ve aracın hareketi yönünde bulunan en yakın engele uzaklığı(e hy) tanımlanan girişlerdir. Girişler üçgen üyelik fonksiyonları kullanılarak bulandırılmıştır. Üyelik fonksiyonlarının sınır değerleri araç için tanımlanan görüş mesafesinin bir fonksiyonu olarak tanımlanmıştır. Görüş mesafesi değiştirildiğinde üyelik fonksiyonlarının sınır değerleri de güncellenmektedir. Bir girişin bir bulanık kümeye üyelik derecesi ise arasında yüzde ( %) cinsinden verilmiştir. Şekil 5 te görüş mesafesi 10 piksel ve 1 piksel değerinin 10 cm olması koşulu altında e ey ve e hy girişlerine ait üyelik fonksiyonları verilmiştir. Üyelik fonksiyonlarının yatay eksende en büyük değeri görüş mesafesi olan 10 piksel ile sınırlandırılmıştır. Aynı koşular altında görüş alanının 80 piksel olması durumu şekil 6 da görülmektedir. Bu durumda üyelik fonksiyonlarının yatay eksende alabileceği maksimum değer 80 piksel ile sınırlandırılmıştır. H B Şekil 2: Örnek bir statik harita H Şekil 5 : e ey ve e hy üyelik fonksiyonları. (Görüş mesafesi 10 piksel) Şekil 3: Hedef noktasına göre maliyet değerleri H Şekil 4: DT algoritması cevabı Şekil 6 : e ey ve e hy üyelik fonksiyonları. (Görüş mesafesi 80 piksel) Üyelik fonksiyonları, iki girişin de karakteristiğinin aynı olmasından dolayı ortak olarak tanımlanmıştır. Kural tabanı 9 kuraldan oluşmaktadır. Çıkış değeri (v * ) ise ağırlıklı ortalamalar yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır.

3 w1 z1 w2z2 w3z3 w4z4 w5 z5 v* (1) w w w w w Tablo 1: Durulama işlemi parametreleri v* Durulanmış hız değeri z 1 z 2 z 3 z 4 z 5 w 1 w 2 w 3 w 4 w 5 5 ÇOK AZ bulanık çıkışının katsayısı AZ bulanık çıkışının katsayısı ORTA bulanık çıkışının katsayısı YÜKSEK bulanık çıkışının katsayısı ÇOK YÜKSEK bulanık çıkışının katsayısı ÇOK AZ bulanık çıkışının üyelik derecesi AZ bulanık çıkışının üyelik derecesi ORTA bulanık çıkışının üyelik derecesi YÜKSEK bulanık çıkışının üyelik derecesi ÇOK YÜKSEK bulanık çıkışının üyelik derecesi Tablo 1 de ve (1) denkleminde görülen z i katsayılarının üyelik dereceleri (%) cinsinden ifade edilmesi Şekil 7 de görülmektedir. Bulanık çıkışlar, belirli birer sabit hız değerleri ile eşleştirilmiş; her bir çıkış, (1) denkleminde pay kısmında bulunan polinomun birer katsayısı olarak ele alınmıştır. Bu katsayılar nihai v * hız değerine w i ağırlıkları ölçüsünde etki etmiştir. w i ağırlıklarının hesaplanmasında Min-Max bulanık sonuç çıkarımı[6] kullanılmıştır. Ayrıca durulama işleminde Sugeno[6] yaklaşımı kullanılmıştır(1). Payda kısmında ise tüm çıkışların ağırlıklarının toplamı (w i) hesaplanarak çıkış hız değeri (v * ) en düşük çıkış katsayısı (z 1) ile en yüksek çıkış katsayısı (z 5) arasına normalize edilmiştir. Tablo 2: Hız(v) için bulanık kural tabanı e ey e hy AZ ORTA ÇOK AZ ÇOK AZ AZ AZ ORTA AZ ORTA YÜKSEK ÇOK ORTA YÜKSEK ÇOK YÜKSEK Tablo 2 de verilen kural tabanı oluşturulurken, aracın çevresinde bulunan ve hareket yönündeki en yakın engele olan uzaklığı ile hızı arasında ters yönde bir orantı kurgulanmıştır. Hareket yönündeki en yakın engel ile hareket yönünden bağımsız en yakın engelin hıza olan katkıları bağımsız iki bulanık giriş olarak ele alınmıştır. Hareket yönündeki veya diğer en yakın engellerin hızı düşürme yönündeki etkisi arttırılıp azaltılabilmektedir. Beş hız seviyesi tanımlanmıştır. Örneğin her iki uzaklık değeri AZ bulanık kümesine üye olduğunda aracın hareket yönünde çok yakın bir engel olduğu ve ayrıca olası bir manevrada aracı etkileyebilecek en yakındaki bir engelin daha mevcut olduğu düşünülmektedir. Sonuç olarak araç hızının ÇOK AZ kümesine dâhil olması istenmektedir. Başka bir durumda araç hareket yönünde ORTA kümesine ait bir engel varken en yakın engel konumunda ÇOK kümesine ait bir engel varsa araç hızının YÜKSEK kümesine ait olması istenmektedir. Eğer en yakın engel de araç hareket yönündeki en yakın engel de ÇOK kümesine dâhil ise aracın planlanmış yol üzerinde tanımlanmış maksimum hızda veya bu hıza yakın seyretmesinde sakınca görülmemiştir. Bu tip bir durumda hızın ÇOK YÜKSEK kümesine ait olması istenmiştir. Hız kademelerinin maksimum değerleri(çıkış katsayıları) şekil 7 de görüldüğü gibidir. Bu tablo her iki engel tipinin araç hızına eşit oranda etki etmesi kabulü ile oluşturulmuştur. Tablodaki küme dağılımları istenilen şekilde ayarlanarak hız üzerindeki etkiye engelin türüne göre(e ey, e hy) ağırlık verilebilmektedir. Tablo 2 de verilen kural tabanı kullanılarak elde edilen w üyelik dereceleri ve daha önceden tanımlanmış z i çıkış hız katsayıları (1) denkleminde yerine koyularak net hız değeri (v * ) hesaplanır. Şekil 7: Çıkış katsayıları Bulanık çıkışlar sırasıyla ÇOK AZ AZ ORTA YÜKSEK - ÇOK YÜKSEK olarak tanımlanmıştır Örnek Senaryo-1 Şekil 8: Bulanık çıkışların(z 1 - z 2 - z 3 - z 4 - z 5) ağırlıkları (e ey =50, e hy=10, görüş mesafesi = 50 piksel) Şekil 8 de, e ey =50 piksel, e hy=10 piksel, görüş mesafesi = 50 piksel koşulları altında çıkış üyeliklerinin ağırlıklandırılmış biçimleri gösterilmiştir. ORTA olarak tanımlanan kümeye üyeliği 60, YÜKSEK olarak tanımlanan kümeye üyeliği 40 olarak görülmektedir. Tablo 3: Çıkış katsayıları(z i) için örnek senaryo-1 (e ey =50, e hy=10, görüş mesafesi = 50 piksel) sonucu üretilen çıkış ağırlıkları(w i) ÇOK AZ AZ ORTA YÜKSEK ÇOK YÜKSEK z 1=25 z 2=50 z 3=100 z 4=150 z 5=200 [cm/s] w 1=0 w 2=0 w 3=60 w 4=40 w 5=0 [%] Şekil 8 de verilen durum için bulanık kontrolörün vereceği net hız çıkışı (1) denkleminden faydalanılarak hesaplanırsa;

4 0 * 25 0 *50 60*100 40*150 0 * 200 v * 120[cm/s] Harita Örnek Senaryo-2 Şekil 9 da, e ey =40 piksel, e hy=60 piksel, görüş mesafesi = 60 piksel koşulları altında çıkış üyeliklerinin ağırlıklandırılmış biçimleri gösterilmiştir. YÜKSEK olarak tanımlanan kümeye üyeliği 66.6, ÇOK YÜKSEK olarak tanımlanan kümeye üyeliği 33.3 olarak görülmektedir. Tablo 4: Çıkış katsayıları(z i) için örnek senaryo -2 (e ey =40, e hy=60, görüş mesafesi = 60 piksel) sonucu üretilen çıkış ağırlıkları(w i) ÇOK AZ AZ ORTA YÜKSEK ÇOK YÜKSEK z 1=25 z 2=50 z 3=100 z 4=150 z 5=200 [cm/s] w 1=0 w 2=0 w 3=0 w 4=66.6 w 5=33.3 [%] Şekil 10: Harita-1 engel profili Şekil 9 da verilen durum için bulanık kontrolörün vereceği net hız çıkışı (1) denkleminden faydalanılarak hesaplanırsa; 0 * 25 0 *50 0 * * * 200 v * [cm/s] Şekil 11: Harita-1 en kısa yol Şekil 9: Bulanık çıkışların(z 1 - z 2 - z 3 - z 4 - z 5) ağırlıkları (e ey =40, e hy=60, görüş mesafesi = 60 piksel) 5. Deneysel Sonuçlar Sonuçlarda verilecek haritalarda kırmızı kesikli çizgi planlanan yol üzerinde kat edilmiş olan kısmı, sürekli çizgi ise henüz izlenmemiş kısmı göstermektedir. Her bir harita için engeller siyah bölgeler ile serbest alan ise beyaz bölgeler ile gösterilmiştir. Verilen grafikler MATLAB 2011 ortamında hazırlanan simülasyon ile elde edilmiştir. Önce planlayıcı çalıştırılarak başlangıç ve bitiş noktaları arasında bir güzergâh planlanmıştır. Daha sonra şekil 1 de verilen harita modeli üzerinde planlanan yola ait pikseller anlık olarak hesaplanan hız dâhilinde kat edilmiştir. Sanal olarak tespit edilen engeller ışığında kontrolörün öngördüğü hız ile dairesel geometriye sahip aracın Distance Transform algoritması ile planlanmış yolu izlemesi sağlanmıştır. Her bir harita için çizilen en kısa yol, yolun tamamı için iki farklı görüş mesafeleri için çıkarılan hız grafikleri ve bu görüş mesafeleri altında belirli bir an için araca ait e ey, e hy ve anlık hız(v) parametreleri verilecektir. Şekil 12: Harita-1 için hesaplanan en kısa yolun görüş mesafesinin 80 piksel olduğu durumda yol takibi sırasında aracı sahip olması ön görülen hız profili Şekil 13: Harita-1 için hesaplanan en kısa yolun görüş mesafesinin 30 piksel olduğu durumda yol takibi sırasında aracı sahip olması ön görülen hız profili

5 Şekil 17: Görüş mesafesi = 50 piksel için hız profili(harita-2) Şekil 14: Harita-1 için aracın herhangi bir andaki konumu Tablo 5: Şekil 14 te verilen konumda iki farklı görüş mesafesi(80 ve 30) koşulları altında hesaplanan araç parametreleri e ey[piksel] e hy[piksel] Görüş Hız[cm/s] mesafesi[piksel] Şekil 18: Görüş mesafesi = 10 piksel için hız profili(harita-2) 5.2. Harita-2 Şekil 19: Harita-2 için aracın herhangi bir andaki konumu Şekil 15: Harita-2 engel profili Tablo 6: Şekil 19 da verilen konumda iki farklı görüş mesafesi(50 ve 10) koşulları altında hesaplanan araç parametreleri e ey[piksel] e hy[piksel] Görüş mesafesi Hız[cm/s] [piksel] Sonuç Şekil 16: Harita-2 en kısa yol Tablo 5 te verilen değerlere bakılırsa herhangi bir an için aracın sahip olması ön görülen hız değerleri üzerinde e hy ve görüş mesafesi parametrelerinin etkisi görülebilmektedir. e ey = piksel için e hy = 80 piksel ve görüş mesafesi = 80 piksel durumunda tüm görüş mesafesi boyunca hareket yönünde herhangi bir engel olmadığı ancak farklı bir yönde piksel yakınlıkta bir engel olduğu tespit edilmiştir. Aynı engel görüş mesafesi = 30

6 piksel ve e hy = 30 piksel durumları için de geçerlidir. Ancak hızlara bakılırsa 30 piksel görüş mesafesinde cm/s iken 80 piksel görüş mesafesinde cm/s olarak hesaplanmıştır. Bu farkın nedeni piksellik mesafenin 30 piksellik tam aralıkta daha büyük bir üyelik değerine sahip olmasıdır. Şekil 5 ve 6 da gösterilen giriş üyelik fonksiyonlarına bakılırsa 30 piksel görüş mesafesin için yatay eksen için maksimum değer 30 olacaktır. Bu durumda piksel olan e ey değeri AZ kümesine ORTA kümesine oranla küçük bir farkla daha fazla üye olacaktır. Ancak görüş mesafesi = 80 piksel olduğu durumda bu fark çok daha fazla olacak, AZ kümesine olan üyelik %100 e yaklaşacaktır. Bu durum hızda daha fazla azalma eğilimine yol açacaktır. e hy parametresi her iki e ey değeri için de aynı katkıyı verecektir çünkü e hy her iki durumda da maksimum değere ulaşmış olup ÇOK kümesine üyeliği her iki durum için de %100 olacaktır. Hız için belirleyici parametre e hy ve görüş mesafesi olmaktadır. Benzer durum Tablo 6 da verilen durum için de geçerlidir. Bu iki tabloda verilen örnek durumlar için görüş mesafesinin rolü e ey ve e hy için bir üst sınır olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışma kapsamında Distance Transform metodu kullanılarak statik ortamlar için yol planlama işlemi gerçekleştirilmiştir. Simülasyonda gösterilen araç, konfigürasyon bölgesinde en kısa yolu takip eden dairesel geometriye sahip bir araç olarak gösterilmiştir. Konum, hız ve engele olan uzaklık gibi araca ait parametrelerin tümünde aracın merkezi baz alınmıştır. Planlanan yol için MATLAB 2011 ortamında geliştirilen bulanık mantık kontrolör ile bulunan en kısa yolun takibi esnasında sahip olunması ön görülen hız profili ortaya koyulmuştur. Hız profiline etkisi olan bileşenler aracın hareket yönünde serbest bölge olarak bulunan mesafe ve aracın etrafında herhangi bir yönde bulunan herhangi bir engele olan en kısa mesafe olarak tanımlanmıştır. Hız profiline dolaylı olarak etkisi olan diğer bir parametre ise görüş mesafesi olarak tanımlanmış, etkileri gösterilmiştir. Sonuç olarak statik olarak planlanan yol için bir hız bileşeni de ortaya koyulmuştur. Kaynakça [1] A. Ramirez-Serrano ve M. Boumedine, Real-time navigation in unknown environments using fuzzy logic and ultrasonic sensing, in Proceedings of the IEEE International Symposium on Intelligent Control, [2] T. Simpson, J. Gu, M. Meng ve P. Xiaoping Liu, Integrated Simulation Environment Development for Mobile Robot Path Planning, in Third International DCDIS Conference on Engineering Applications and Computational Algorithms, [3] Y. F. Zheng, Recent trends in mobile robotics, World Scientific series in robotics and automated systems, River Edge, NJ. [4] Indranil ve R. Denis, Distance Transform Path Planning For Mobile Robots Using Fuzzy Logıc, Faculty of Computer Science, Dalhousie University, Halifax, Canada. [5] H. Dan, CS664-Computer Vision Distance Transforms Lecture Notes, Lecture-7, Cornell University,Faculty of Computing and information Sciences. [6] A. Khurshid, Mamdani & Takagi-Sugeno Controllers, Lecture Notes, https://www.cs.tcd.ie/khurshid.ahmad/ Teaching /Teaching.htm(Son Ziyaret: , 00:47)

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

Yaklaşık Düşünme Teorisi

Yaklaşık Düşünme Teorisi Yaklaşık Düşünme Teorisi Zadeh tarafından 1979 yılında öne sürülmüştür. Kesin bilinmeyen veya belirsiz bilgiye dayalı işlemlerde etkili sonuçlar vermektedir. Genellikle bir f fonksiyonu ile x ve y değişkeni

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980

Detaylı

BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ

BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ Vedat TOPUZ 1 Ahmet AKBAŞ 2 Mehmet TEKTAŞ 3 1,2,3 Marmara Üniversitesi, Teknik

Detaylı

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI *Mehmet YÜCEER, **Erdal KARADURMUŞ, *Rıdvan BERBER *Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan - 06100

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Detaylı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel

Detaylı

Uluslararası Yavuz Tüneli

Uluslararası Yavuz Tüneli Uluslararası Yavuz Tüneli (International Yavuz Tunnel) Tünele rüzgar kaynaklı etkiyen aerodinamik kuvvetler ve bu kuvvetlerin oluşturduğu kesme kuvveti ve moment diyagramları (Aerodinamic Forces Acting

Detaylı

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR Çalışmanın amacı. SUNUM PLANI Çalışmanın önemi. Deney numunelerinin üretimi ve özellikleri.

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ

İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ IV. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 12-14 Eylül 212, Hava Harp Okulu, İstanbul İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ Oğuz Kaan ONAY *, Javid KHALILOV,

Detaylı

Bu makalede, rulman üretim hattının son

Bu makalede, rulman üretim hattının son BİLGİSAYARLI GÖRÜNTÜ YARDIMIYLA RULMAN HATALARININ DENETİMİ Arda MOLLAKÖY 0814046@student.cankaya.edu.tr Sibel ÇİMEN c0814016@student.cankaya.edu.tr Emre YENGEL Mekatronik Mühendisliği e.yengel@cankaya.edu.tr

Detaylı

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ 1.1. Giriş Kinematik, daha öncede vurgulandığı üzere, harekete sebep olan veya hareketin bir sonucu olarak ortaya çıkan kuvvetleri dikkate almadan cisimlerin hareketini

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

Detaylı

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi 1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri

Detaylı

YOL PROJELERİNDE YATAY KURPTA YAPILACAK KÜBAJ HESABININ YENİDEN DÜZENLENMESİ

YOL PROJELERİNDE YATAY KURPTA YAPILACAK KÜBAJ HESABININ YENİDEN DÜZENLENMESİ YOL PROJELERİNDE YATAY KURPTA YAPILACAK KÜBAJ HESABININ YENİDEN DÜZENLENMESİ Yrd.Doc.Dr. Hüseyin İNCE ÖZET Yol projelerinde yatay kurpta enkesitler arasında yapılacak kübaj hesabında, kurbun eğrilik durumu

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI İlaç Tasarımında Yeni Yazılımların Geliştirilmesi: Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma Metodu ile Triaminotriazin Bileşiklerinde Farmakofor Belirlenmesi ve Nicel Biyoaktivite Hesabı; ERCİYES ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

Üç Fazlı Sincap Kafesli bir Asenkron Motorun Matlab/Simulink Ortamında Dolaylı Vektör Kontrol Benzetimi

Üç Fazlı Sincap Kafesli bir Asenkron Motorun Matlab/Simulink Ortamında Dolaylı Vektör Kontrol Benzetimi Araştırma Makalesi Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi (05) 6-7 Üç Fazlı Sincap Kafesli bir Asenkron Motorun Matlab/Simulink Ortamında Dolaylı Vektör Kontrol Benzetimi Ahmet NUR *, Zeki

Detaylı

ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX

ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX XI İÇİNDEKİLER ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX 1. GİRİŞ... 1 2. PLANLAMANIN TARİHÇESİ... 7 2.1 Literatürdeki Planlayıcılar ve Kullandıkları Problem... Gösterimi

Detaylı

MAK4061 BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM

MAK4061 BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM MAK4061 BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM (Shell Mesh, Bearing Load,, Elastic Support, Tasarım Senaryosunda Link Value Kullanımı, Remote Load, Restraint/Reference Geometry) Shell Mesh ve Analiz: Kalınlığı az

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM (TEKNİK RESİM-II) Yrd.Doç.Dr. Muhammed Arslan OMAR

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM (TEKNİK RESİM-II) Yrd.Doç.Dr. Muhammed Arslan OMAR BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM (TEKNİK RESİM-II) Yrd.Doç.Dr. Muhammed Arslan OMAR Bilgisayar Destekli Tasarım Nedir? CAD (Computer Aided Design) Bütün mühendislik alanlarında olduğu gibi makine mühendislerinin

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için)

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için) BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için) HAZIRLIK PROGRAMI COME 27 İleri Nesneye Yönelik Programlama 5 COME 21 Veri Yapıları ve Algoritmalar COME 22 COME 1 COME 1 COME 411

Detaylı

Newton un ikinci yasası: Bir cisim ivmesi cisim üzerine etki eden toplam kuvvet ile doğru orantılı cismin kütlesi ile ters orantılıdır.

Newton un ikinci yasası: Bir cisim ivmesi cisim üzerine etki eden toplam kuvvet ile doğru orantılı cismin kütlesi ile ters orantılıdır. Bölüm 5: Hareket Yasaları(Özet) Önceki bölümde hareketin temel kavramları olan yerdeğiştirme, hız ve ivme tanımlanmıştır. Bu bölümde ise hareketli cisimlerin farklı hareketlerine sebep olan etkilerin hareketi

Detaylı

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ. Anten Parametrelerinin Temelleri. Samet YALÇIN

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ. Anten Parametrelerinin Temelleri. Samet YALÇIN AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ Anten Parametrelerinin Temelleri Samet YALÇIN Anten Parametrelerinin Temelleri GİRİŞ: Bir antenin parametrelerini tanımlayabilmek için anten parametreleri gereklidir. Anten performansından

Detaylı

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng)

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng) Müfredat: Mekatronik Mühendisliği lisans programından mezun olacak bir öğrencinin toplam 131 kredilik ders alması gerekmektedir. Bunların 8 kredisi öğretim dili Türkçe ve 123 kredisi öğretim dili İngilizce

Detaylı

GEZİNME ADAPTASYONU: NEDEN VE NASIL?

GEZİNME ADAPTASYONU: NEDEN VE NASIL? GEZİNME ADAPTASYONU: NEDEN VE NASIL? S İ BEL SOMYÜREK B İLAL ATASOY İçerik Neden gezinme adaptasyonuna ihtiyaç duyulur? Gezinme adaptasyonu nedir? Gezinme adaptasyonu nasıl gerçekleştirilir? Sonuç ve öneriler

Detaylı

MAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI

MAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI .. MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI Polinom MATLAB p=[8 ] d=[ - ] h=[ -] c=[ - ] POLİNOMUN DEĞERİ >> polyval(p, >> fx=[ -..9 -. -.9.88]; >> polyval(fx,9) ans =. >> x=-.:.:.; >> y=polyval(fx,;

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi

Detaylı

Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj

Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj Bekir DİZDAROĞLU Bilgisayar Mühendisliği Bölümü www.bekirdizdaroglu.com : R, bir imge olsun ve x, y 2 R bölgesinde tanımlı gri düzeyli p şeklinde temsil edilsin.

Detaylı

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir

Detaylı

Saha İş Gücü Yönetim Sistemi ve Güzergah Optimizasyonu

Saha İş Gücü Yönetim Sistemi ve Güzergah Optimizasyonu Saha İş Gücü Yönetim Sistemi ve Güzergah Optimizasyonu Sahayı Bilerek Yönetin Başarsoft, hayatınıza harita tabanlı çözümler sunar. Saha İş Gücü Yönetim Sistemi Nedir? Kurum ve firmaların, saha işlerini

Detaylı

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

www.tubiad.org ISSN:2148-3736 El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 2, 2016 (363-371)

www.tubiad.org ISSN:2148-3736 El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 2, 2016 (363-371) www.tubiad.org ISSN:2148-3736 El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 2, 2016 (363-371) El-Cezerî Journal of Science and Engineering Vol: 3, No: 2, 2016 (363-371) ECJSE Makale / Research Paper

Detaylı

Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN

Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Lisans Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1987-1992 Lisans Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği 2001-2004 Y. Lisans

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1

Detaylı

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI

BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI tasarım BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI Nihat GEMALMAYAN, Hüseyin ĐNCEÇAM Gazi Üniversitesi, Makina Mühendisliği Bölümü GĐRĐŞ Đlk bisikletlerde fren sistemi

Detaylı

DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ

DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ Halil Murat Öztürk, H. Levent Akın 2 Sistem ve Kontrol Mühendisliği Bölümü, Boğaziçi Üniversitesi, 885 Bebek, İstanbul 2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Ölçme Bilgisi DERS 9-10. Hacim Hesapları. Kaynak: İ.ASRİ (Gümüşhane Ü) T. FİKRET HORZUM( AÜ )

Ölçme Bilgisi DERS 9-10. Hacim Hesapları. Kaynak: İ.ASRİ (Gümüşhane Ü) T. FİKRET HORZUM( AÜ ) Ölçme Bilgisi DERS 9-10 Hacim Hesapları Kaynak: İ.ASRİ (Gümüşhane Ü) T. FİKRET HORZUM( AÜ ) Büyük inşaatlarda, yol ve kanal çalışmalarında kazılacak toprak miktarının hesaplanması, maden işletmelerinde

Detaylı

MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: SORULAR-CEVAPLAR

MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: SORULAR-CEVAPLAR MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI 22.05.2015 Numara: Adı Soyadı: 1- (24 Puan) Şekildeki 5.08 cm çaplı 38.1 m uzunluğunda, 15.24 cm çaplı 22.86 m uzunluğunda ve 7.62 cm çaplı

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 20 Aralık 2014 Cumartesi 1 Görüntü Segmentasyonu 20 Aralık 2014 Cumartesi 2 Gestalt kanunları Görüntü

Detaylı

ROBOT OTOMASYONU SAKARYA ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KALIPÇILIK TEKNİĞİ DERS NOTU. Doç.Dr. Akın Oğuz KAPTI

ROBOT OTOMASYONU SAKARYA ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KALIPÇILIK TEKNİĞİ DERS NOTU. Doç.Dr. Akın Oğuz KAPTI ROBOT OTOMASYONU MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KALIPÇILIK TEKNİĞİ DERS NOTU Doç.Dr. Akın Oğuz KAPTI Endüstriyel Robotlar 2 Robotlar, sensörel bilgi ile çevresini algılayan, algıladıklarını yorumlayan, yapay

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ HARİTA TABANLI PLANLAMA VE YÖNETİM Prof.Dr. Vahap TECİM Dokuz Eylül Üniversitesi HARİTADAN DA ÖTE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ BİLGİ SİSTEMİ Donanım Yazılım Veriler Personel Yeryüzü

Detaylı

Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi

Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi Yiğitcan Eryaman 1, Haydar Çelik 1, Ayhan Altıntaş 1, Ergin Atalar 1,2 1 Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği

Detaylı

Baraj Yıkılması Sonrasında Taşkın Yayılımının Sayısal Modeli. Ürkmez Barajı

Baraj Yıkılması Sonrasında Taşkın Yayılımının Sayısal Modeli. Ürkmez Barajı Baraj Yıkılması Sonrasında Taşkın Yayılımının Sayısal Modeli [ve Fiziksel Model Kıyaslaması] Ürkmez Barajı Dr. İsmail HALTAŞ Zirve Üniversitesi, Gaziantep Dr. Gökmen TAYFUR Dr. Şebnem ELÇİ, İzmir Yüksek

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at www.e-lse.org Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at www.e-lse.org Solution of Forward Kinematic for Five Axis Robot Arm using ANN A. Mühürcü 1 1 Sakarya University, Electrical-Electronical

Detaylı

KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ

KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ Projeyi Yapan : Selim Göksu Proje Yöneticisi : Prof. Dr. Tülay Yıldırım GĐRĐŞ Günümüzde, kullanılan bir takım araçların (evdeki robotlardan fabrikalardaki forkliftlere, sokaktaki

Detaylı

ÜAS DA SUNULAN BİLDİRİLER KAPSAMINDA İMALAT İŞLETMELERİNİN ÜRETİM SORUNLARINA BAKIŞI

ÜAS DA SUNULAN BİLDİRİLER KAPSAMINDA İMALAT İŞLETMELERİNİN ÜRETİM SORUNLARINA BAKIŞI V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, 25-27 Kasım 2005 ÜAS DA SUNULAN BİLDİRİLER KAPSAMINDA İMALAT İŞLETMELERİNİN ÜRETİM SORUNLARINA BAKIŞI Halil SAVAŞ Pamukkale Üniversitesi

Detaylı

İyonosfer TEİ Hesabında Uydu Alıcı Bağıl Geometrisine Uygun Yeni Bir Ağırlık Fonksiyonu Wgeo

İyonosfer TEİ Hesabında Uydu Alıcı Bağıl Geometrisine Uygun Yeni Bir Ağırlık Fonksiyonu Wgeo TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 15. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 25 28 Mart 2015, Ankara. İyonosfer TEİ Hesabında Uydu Alıcı Bağıl Geometrisine Uygun Yeni Bir Ağırlık Fonksiyonu

Detaylı

Kaynak: KGM, Tesisler ve Bakım Dairesi, 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi. Harita 16 - Türkiye 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi

Kaynak: KGM, Tesisler ve Bakım Dairesi, 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi. Harita 16 - Türkiye 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi ULAŞIM Kara taşımacılığı 2023 hedeflerinde büyük merkezler otoyollarla bağlanırken, nüfusu nispeten küçük merkezlerin bu otoyollara bölünmüş yollarla entegre edilmesi hedeflenmektedir. Harita 16 ve Harita

Detaylı

Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi

Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi Uzayda verilen d 1 ve d aykırı doğrularının ikisine birden dik olan doğruya ortak dikme doğrusu denir... olmak üzere bu iki doğru denkleminde değilse

Detaylı

BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program)

BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program) BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program) HAZIRLIK PROGRAMI COME 27 İleri Nesneye Yönelik Programlama 2+2 3 5 COME 218 Veri Yapıları ve Algoritmalar 2+2 3 6 COME 226

Detaylı

5 İki Boyutlu Algılayıcılar

5 İki Boyutlu Algılayıcılar 65 5 İki Boyutlu Algılayıcılar 5.1 CCD Satır Kameralar Ölçülecek büyüklük, örneğin bir telin çapı, objeye uygun bir projeksiyon ile CCD satırının ışığa duyarlı elemanı üzerine düşürülerek ölçüm yapılır.

Detaylı

( m %n' m q >m q J > şekilde şematik olarak gösterilmiştir.

( m %n' m q >m q J > şekilde şematik olarak gösterilmiştir. Diğer Araştırmalar : Bir önceki bölümde açıklanan ilk araştırmaların teorik ve deneysel sonuçlarını sınamak amacı ile, seri halinde yeni teorik ve deneysel araştırmalar yapılmıştır. (Çizelge : IV) de belirtilen

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için

Detaylı

GeoBusiness Solutions

GeoBusiness Solutions GeoBusiness Solutions Konumsal İş Zekası Çözümleri GeoBusiness Solutions Nedir? Nereye şube açmalıyım? Markalarına göre rakiplerim nerede konumlanmış? En yakın rakibim nerede? En yakın Acentam/Şubem/Bayim

Detaylı

Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektrik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi 1994 Y. Lisans Elektronik

Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektrik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi 1994 Y. Lisans Elektronik ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Ramazan ÇOBAN 2. Doğum Tarihi : 17 Mart 1973 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektrik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi 1994 Y.

Detaylı

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak 10.Konu İç çarpım uzayları ve özellikleri 10.1. ve üzerinde uzunluk de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor teoreminden dir. 1.Ö.: [ ] ise ( ) ( ) ve ( ) noktaları gözönüne alalım.

Detaylı

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği 2007 Güz Bu materyallerden alıntı yapmak ya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için

Detaylı

fonksiyonunun [-1,1] arasındaki grafiği hesaba katılırsa bulunan sonucun

fonksiyonunun [-1,1] arasındaki grafiği hesaba katılırsa bulunan sonucun . UŞAK FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ ANALİZ II FİNAL SORULARI ÇÖZÜMLERİ d belirli integralinin aşağıdaki çözümünün doğru olup olmadığını belirtiniz. Eğer çözüm yanlış ise sebebini açıklayınız.

Detaylı

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir

Detaylı

GPS Nedir? Nasıl Çalışır?

GPS Nedir? Nasıl Çalışır? GPS Nedir? Nasıl Çalışır? Atalarımız kaybolmamak için çok ekstrem ölçümler kullanmak zorunda kalmışlardır. Anıtlar dikerek yerler işaretlenmiş, zahmetli haritalar çizilmiş ve gökyüzündeki yıldızların yerlerine

Detaylı

ASANSÖR SİSTEMLERİNDE ENERJİ TÜKETİMİNİN ÖLÇÜMÜ VE VERİMLİLİĞİN ETİKETLENMESİ

ASANSÖR SİSTEMLERİNDE ENERJİ TÜKETİMİNİN ÖLÇÜMÜ VE VERİMLİLİĞİN ETİKETLENMESİ ASANSÖR SİSTEMLERİNDE ENERJİ TÜKETİMİNİN ÖLÇÜMÜ VE VERİMLİLİĞİN ETİKETLENMESİ ÖZET H.Tarık DURU Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fak. Elektrik Böl. Bu çalışmada, asansör sistemlerinde enerji tüketimlerinin

Detaylı

ULAŞIM YOLLARINA İLİŞKİN TANIMLAR 1. GEÇKİ( GÜZERGAH) Karayolu, demiryolu gibi ulaşım yollarının yuvarlanma yüzeylerinin ortasından geçtiği

ULAŞIM YOLLARINA İLİŞKİN TANIMLAR 1. GEÇKİ( GÜZERGAH) Karayolu, demiryolu gibi ulaşım yollarının yuvarlanma yüzeylerinin ortasından geçtiği ULAŞIM YOLLARINA İLİŞKİN TANIMLAR 1. GEÇKİ( GÜZERGAH) Karayolu, demiryolu gibi ulaşım yollarının yuvarlanma yüzeylerinin ortasından geçtiği varsayılan eksen çizgilerinin topoğrafik harita ya da arazi üzerindeki

Detaylı

GeoBusiness Solutions

GeoBusiness Solutions GeoBusiness Solutions Coğrafi İş Zekası Çözümleri GeoBusiness Solutions Nedir? Başarsoft GeoBusiness Solutions, Dağıtık Nereye alanda şube hizmet açmalıyım? veren sektörlere yönelik olarak hazırlanmış,

Detaylı

MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI

MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI TOLERANSLAR P r o f. D r. İ r f a n K A Y M A Z P r o f. D r. A k g ü n A L S A R A N A r ş. G ör. İ l y a s H A C I S A L I H O Ğ LU Tolerans Gereksinimi? Tasarım ve üretim

Detaylı

Üniversitelerde Yapılan Öğrenci Memnuniyet Anketinin Grey Evaluation Metodu ile Ölçülmesi

Üniversitelerde Yapılan Öğrenci Memnuniyet Anketinin Grey Evaluation Metodu ile Ölçülmesi Üniversitelerde Yapılan Öğrenci Memnuniyet Anketinin Grey Evaluation Metodu ile Ölçülmesi *1 Yusuf Hayırsever ve 2 Salih Görgünoğlu *1 Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Karabük, Türkiye

Detaylı

Ders Notları 3 Geçirimlilik Permeabilite

Ders Notları 3 Geçirimlilik Permeabilite Ders Notları 3 Geçirimlilik Permeabilite Zemindeki mühendislik problemleri, zeminin kendisinden değil, boşluklarında bulunan boşluk suyundan kaynaklanır. Su olmayan bir gezegende yaşıyor olsaydık, zemin

Detaylı

Kontrol Sistemlerinin Analizi

Kontrol Sistemlerinin Analizi Sistemlerin analizi Kontrol Sistemlerinin Analizi Otomatik kontrol mühendisinin görevi sisteme uygun kontrolör tasarlamaktır. Bunun için öncelikle sistemin analiz edilmesi gerekir. Bunun için test sinyalleri

Detaylı

NAVİGASYON KULLANIM KILAVUZU.

NAVİGASYON KULLANIM KILAVUZU. NAVİGASYON KULLANIM KILAVUZU www.fiatnavigation.com www.daiichi.com.tr Başlarken Araç navigasyon yazılımını ilk kez kullanırken, bir başlangıç ayarı süreci otomatik olarak başlar. Aşağıdaki adımları takip

Detaylı

NOHUT SAMANI HIZLI PİROLİZİNİN DENEY TASARIMI İLE MODELLENMESİ

NOHUT SAMANI HIZLI PİROLİZİNİN DENEY TASARIMI İLE MODELLENMESİ NOHUT SAMANI HIZLI PİROLİZİNİN DENEY TASARIMI İLE MODELLENMESİ Görkem Değirmen a, Ayşe E. Pütün a, Murat Kılıç a, Ersan Pütün b, * a Anadolu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Kimya Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ

T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ T.C. KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ Aktif Titreşim Kontrolü için Bir Yapının Sonlu Elemanlar Yöntemi ile Modelinin Elde Edilmesi ve PID, PPF Kontrolcü Tasarımları Arş.Gör. Erdi GÜLBAHÇE

Detaylı

Şehir ve Bölge Planlamada Tasarım Değişkeni Boğuculuk Fonksiyonu için Değişkeleme Önerisi. R. Haluk KUL TC Beykent Üniversitesi, hkul@beykent.edu.

Şehir ve Bölge Planlamada Tasarım Değişkeni Boğuculuk Fonksiyonu için Değişkeleme Önerisi. R. Haluk KUL TC Beykent Üniversitesi, hkul@beykent.edu. Şehir ve Bölge Planlamada Tasarım Değişkeni Boğuculuk Fonksiyonu için Değişkeleme Önerisi R. Haluk KUL TC Beykent Üniversitesi hkul@beykent.edu.tr ÖZET Uydu Kentlerin tasarımında kullanılmak üzere önerilen

Detaylı

Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme

Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Doç. Dr. Bilge Karaçalı Biyomedikal Veri İşleme Laboratuvarı Elektrik-Elektronik

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 3-SOLIDWORKS İLE SKETCH

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 3-SOLIDWORKS İLE SKETCH BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 3-SOLIDWORKS İLE SKETCH Bu uygulamada SolidWorks ile iki boyutlu çizim (sketch) ile ilgili komutlara değinilecek ve uygulamaları gösterilecektir. SolidWorks ile yeni doküman

Detaylı

Konut Fiyatlarının Belirlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemleri'nin (CBS) Kullanılması: Ankara Örneği

Konut Fiyatlarının Belirlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemleri'nin (CBS) Kullanılması: Ankara Örneği 18. ESRI Kullanıcılar Toplantısı 07-08 Ekim 2013 ODTÜ, Ankara Konut Fiyatlarının Belirlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemleri'nin (CBS) Kullanılması: Ankara Örneği Tarık Türk a, Olgun Kitapçı b, Murat Fatih

Detaylı

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu FOTOGRAMETRİ I Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ JDF329 Fotogrametri I Ders Notu 2015-2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi İçerik Tanımlar

Detaylı

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör.

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör. T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1 (Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK

Detaylı

BULANIK MANTIK KONTROLLÜ ÇİFT EKLEMLİ ROBOT KOLU. Göksu Görel 1, İsmail H. ALTAŞ 2

BULANIK MANTIK KONTROLLÜ ÇİFT EKLEMLİ ROBOT KOLU. Göksu Görel 1, İsmail H. ALTAŞ 2 Fırat Üniversitesi-Elazığ BULANIK MANTIK KONTROLLÜ ÇİFT EKLEMLİ ROBOT KOLU Göksu Görel 1, İsmail H. ALTAŞ 2 1 Elektrik ve Enerji Bölümü Çankırı Karatekin Üniversitesi goksugorel@karatekin.edu.tr 2 Elektrik-Elektronik

Detaylı

OBJECT GENERATOR 2014

OBJECT GENERATOR 2014 OBJECT GENERATOR 2014 GİRİŞ Sonlu elemanlar modellemesindeki Mechanical ortamında temas tanımlanması, bağlantı elemanı, mesh kontrolü veya yük girdilerinin uygulanması aşamasında çoklu bir yüzey varsa

Detaylı

DERS 5 : BULANIK MODELLER

DERS 5 : BULANIK MODELLER DERS 5 : BULANIK MODELLER Bulanık girişimli sistem, bulanık küme teorisi, bulanık if-then kuralları ve bulanık mantığına dayalı popüler bir hesaplama yapısıdır. Otomatik kontrol, veri sınıflandırılması,

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

Web Server Sunucu Loglarının K-Komşu Algoritması ile İ ncelenmesi

Web Server Sunucu Loglarının K-Komşu Algoritması ile İ ncelenmesi Web Server Sunucu Loglarının K-Komşu Algoritması ile İ ncelenmesi İçindekiler 1 Özet... 2 2 Giriş... 3 3 Uygulama... 4 4 Sonuçlar... 6 1 1 Özet Web sunucu logları üzerinde veri madenciliği yapmanın temel

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Birim BALCI 2. Doğum Tarihi : 28.07.1975 3. Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Birim BALCI 2. Doğum Tarihi : 28.07.1975 3. Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Birim BALCI 2. Doğum Tarihi : 28.07.1975 3. Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Teknik Eğitim, Elektronik- Bilgisayar Eğitimi Marmara Üniversitesi.

Detaylı

BOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ FAALİYET RAPORU

BOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ FAALİYET RAPORU BOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ FAALİYET RAPORU MERKEZDE YÜRÜTÜLEN PROJELER Proje Adı Yürütücüsü Desteklendiği Fon Başlangıç Tarihi Durumu EUMECHA-PRO European Mechatronics

Detaylı

Fizik 101-Fizik I 2013-2014. Dönme Hareketinin Dinamiği

Fizik 101-Fizik I 2013-2014. Dönme Hareketinin Dinamiği -Fizik I 2013-2014 Dönme Hareketinin Dinamiği Nurdan Demirci Sankır Ofis: 364, Tel: 2924332 İçerik Vektörel Çarpım ve Tork Katı Cismin Yuvarlanma Hareketi Bir Parçacığın Açısal Momentumu Dönen Katı Cismin

Detaylı

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ Melih Tuğrul, Serkan Er Hexagon Studio Araç Mühendisliği Bölümü OTEKON 2010 5. Otomotiv Teknolojileri Kongresi 07 08 Haziran

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MÜHENDİSLİKTE DENEYSEL METOTLAR II DOĞRUSAL ISI İLETİMİ DENEYİ 1.Deneyin Adı: Doğrusal ısı iletimi deneyi..

Detaylı

Çalışmamız (Ne Yaptık?) Materyal Metot (Nasıl Yaptık?) Uygulama (Demo) Deneysel Sonuçlar Teşekkür ve Sorular

Çalışmamız (Ne Yaptık?) Materyal Metot (Nasıl Yaptık?) Uygulama (Demo) Deneysel Sonuçlar Teşekkür ve Sorular Çalışmamız (Ne Yaptık?) Materyal Metot (Nasıl Yaptık?) Uygulama (Demo) Deneysel Sonuçlar Teşekkür ve Sorular Kinect Sensör Kullanıcı Denetimi 3D Yapay Zekâ Teknikleri Yapılan bu çalışma Kinect sensörden

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 6 COSMOSWORKS İLE ANALİZ

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 6 COSMOSWORKS İLE ANALİZ BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 6 COSMOSWORKS İLE ANALİZ Makine parçalarının ve/veya eş çalışan makine parçalarından oluşan mekanizma veya sistemlerin tasarımlarında önemli bir aşama olan ve tasarıma

Detaylı

1. Kredi Riski İçin Kullanılacak Sermaye ve Piyasa Riski İçin Kullanılacak Sermayenin Tespiti

1. Kredi Riski İçin Kullanılacak Sermaye ve Piyasa Riski İçin Kullanılacak Sermayenin Tespiti Bankaların Yeterliliğinin Ölçülmesine ve Değerlendirilmesine İlişkin Yönetmelik ile Bankaların Kuruluş ve Faaliyetleri Hakkında Yönetmelik Hükümleri Çerçevesinde Piyasa Riskinin Karşılanmasında Kullanılacak

Detaylı