... rref = 0; lref = 0 f cmu_mx <= 40 Then ' Fuzzy Table-Left l_cmu = ((40 - cmu_mx) * 100) / 40 rref = rref + (20 * l_cmu) / 100 End If If cmu_mx >=

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "... rref = 0; lref = 0 f cmu_mx <= 40 Then ' Fuzzy Table-Left l_cmu = ((40 - cmu_mx) * 100) / 40 rref = rref + (20 * l_cmu) / 100 End If If cmu_mx >="

Transkript

1 ... rref = 0; lref = 0 f cmu_mx <= 40 Then ' Fuzzy Table-Left l_cmu = ((40 - cmu_mx) * 100) / 40 rref = rref + (20 * l_cmu) / 100 End If If cmu_mx >= 40 Then 'Fuzzy Table-Right r_cmu = ((cmu_mx - 40) * 100) / 40 lref = lref + (20 * r_cmu) / 100 End If... 'Fuzzy Table Middle If cmu_mx >= 20 And cmu_mx <= 60 Then If cmu_mx < 40 Then m_cmu = ((cmu_mx - 20) * 100) / 20 Else m_cmu = ((60 - cmu_mx) * 100) / 20 End If rref = rref + (50 * m_cmu) / 100 lref = lref + (40 * m_cmu) / 100 End If...

2 2

3 Kapalı devre kontrol elemanlarının tanıtılmasından yola çıkılarak, gezgin robotlarda kontrol ve kontrolcüye bağlı algoritma oluşturma teknikleri ile yazılım algoritmasının oluşturulması anlatılacaktır. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> typedef int BOOL; typedef char CHAR; typedef int INT; #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define NOT! 3

4

5 PC, PLC, PIC, Mikro İşlemci, PC104, Gömülü Bilgisayarlar, Elektronik Kartlar... Motorlar, Silindirler, hareket elemanları... Girdi + - Kontrol Elemanı Aktivasyon Elemanı Çıktı Ölçme Elemanı (algılayıcılar) Proses İvme, Açı, Hız, Akış,Encoders, Kuvvet, Yük, Pozisyon, Basınç, Sıcaklık, Eğim, Burulma, Titreşim Ölçüm Elemanları sıcaklık kontrolü, makinanın hız kontrolü, kimyasal olaylar, üretimde bir aşama ya da kendisini ifade eder,... 5

6 * insansı robotlar Gezgin robot, statik robot manipülatörlerin tersine bir yere sabit kalmadan işlevi doğrultusunda hareket edebilen robotlardır. * Gezgin Robot Kol Sistemleri * R2D2, Yıldız Savaşları astro mekanik droidi. * ABD Patent Bürosu ndan alınmıştır. * Honda nın insansı robotunun gelişim süreci. 6

7 7

8 Karar verme yeteneğine sahip bir robot yapmaya çalışmak zor bir hedefin başlangıcıdır. Etrafındakilerin farkına varabilecek ve buna göre karar veren bir araç imalatı ise daha zor bir hedeftir. Otonom gezgin (mobil) robotların temel amacı, insana ihtiyaç duymadan hareket ederek ulaşması istenilen hedefe, yolda etrafına çarpmadan ve önüne çıkabilecek çeşitli engelleri kendi karar mekanizmasını kullanarak geçebilmesidir. Karar mekanizmasını etkileyecek parametreler oldukça değişken olacağından, aracın kontrol biriminin öğrenebilme yeteneğine sahip olması gerekmektedir. Bu aşamada işlevsellik, aracın kontrol algoritmasının işlevselliğiyle doğrudan ilgilidir. * A.Gören, Yapay Sinir Ağları ile Otonom Gezgin Robot Kontrolü ve Uygulamaları, Endüstri ve Otomasyon,

9 9

10 10

11 11

12 12

13 Taşıt 1: En basit taşıttır, daima ileri mantıklıdır. Tek motor ve tek sensörlüdür. 13

14 Taşıt 2: Korku ve hücum. İki motor ve iki sensörlüdür. (a) Sensörler direkt bağlı, (b) Sensörler çapraz bağlı. Uyarıcıdır (artı etkiye sahiptir). 14

15 Taşıt 3: Sevgi. Yasaklayıcıdır (eksi etkiye sahiptir). 15

16 Taşıt 4: Çeşitli sensörler ve birçok motor bağlanmıştır. Karışık davranış gösterir. -sıcaklık, basınç, ultrasonik, lazer, mesafe sensörleri, kamera, gps, dijital pusula, gyroscope, değişik birçok algılayıcı 16

17 17

18 18

19 L:Left ML:Medium Left M:Medium MR:Medium Right R:Right Z:Zero S:Slow M:Medium F:Fast Z:Zero S:Slow M:Medium F:Fast L Z Z ML S M M MR Target location on image [pixels] Left motor velocity [unit] S M Right motor velocity [unit] 1 F F R Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve alt kümelere dayanır. Klasik yaklaşımda bir varlık ya kümenin elemanıdır ya da değildir. Matematiksel olarak ifade edildiğinde varlık küme ile olan üyelik ilişkisi bakımından kümenin elemanı olduğunda "1", kümenin elemanı olmadığı zaman "0" değerini alır. Bulanık mantık klasik küme gösteriminin genişletilmesidir. Bulanık varlık kümesinde her bir varlığın üyelik derecesi vardır. Varlıkların üyelik derecesi, (0, 1) aralığında herhangi bir değer olabilir ve üyelik fonksiyonu M(x) ile gösterilir. Örnek olarak normal oda sıcaklığını 23 derece olarak kabul edersek klasik küme kuramına göre 23 derecenin üzerindeki sıcaklık derecelerini sıcak olarak kabul ederiz ve bu derecelerin sıcak kümesindeki üyelik dereceleri "1" olur. 23 altındaki sıcaklık dereceleri ise soğuktur ve sıcak kümesindeki üyelik dereceleri "0" olur. Soğuk kümesini temel aldığımızda bu değerler tersine döner. Bulanık küme yaklaşımında üyelik değerleri [0,1] aralığında değerler almaktadır. Örneğin 14 derecelik sıcaklık için üyelik derecesi "0", 23 sıcaklık derecesi için üyelik değeri "0,25" olabilir. Bulanık Mantık

20 Bulanık Mantık Kaşık Ka-tal Çatal

21 Üyelik Fonksiyonları Giriş Çıkış Bulanık kurallar (if > then) Kesin Çıkış (i) Bulanıklaştırma (ii) BM Sonuç Çıkarma (iii) Çözümleme İşlem Kesin Giriş

22 Sol Orta Sağ VL VR Hedefe ulaşmaya çalışan gezgin robotun sağ ve sol tekerlek hızlarını BM ile bulma.

23

24 Sağ Motor Hızı Sol Motor Hızı.... rref = 0; lref = 0 If cmu_mx <= 40 Then ' Fuzzy Table-Left l_cmu = ((40 - cmu_mx) * 100) / 40 rref = rref + (20 * l_cmu) / 100 End If If cmu_mx >= 40 Then 'Fuzzy Table-Right r_cmu = ((cmu_mx - 40) * 100) / 40 lref = lref + (20 * r_cmu) / 100 End If... 'Fuzzy Table Middle If cmu_mx >= 20 And cmu_mx <= 60 Then If cmu_mx < 40 Then m_cmu = ((cmu_mx - 20) * 100) / 20 Else m_cmu = ((60 - cmu_mx) * 100) / 20 End If rref = rref + (50 * m_cmu) / 100 lref = lref + (40 * m_cmu) / 100 End If...

25

26 Biyolojik İnsan sinir hücrelerinden hücresi incelendiğinde esinlenilerek temel oluşturulan dört bölümden hesaplama mantığı ise yapay meydana sinir geldiği ağları (YSA) görülür. olarak Bunlar; adlandırılmaktadır. 1- Girdileri kabul Her eden bir girdi (X1, X2,, dentridler, Xn) veya 2- yapay Girdileri sinir işleyen hücresi, soma, belirli 3-Girdileri diğer bir çıktılara hücreye ya da hücrelere çeviren aralarındaki akson ve 4- bağın Bir sonraki etki derecesini hücreye belirleyen geçişi sağlayan katsayılarla bağlıdır. sinapslardır. Ağırlıklar olarak adlandırılan bu katsayılar (W1, W2,, Wn), programda döngü lerle yenilenerek kendi kendine ayarlanır. Böylece, sonuçta uygun çıkışı veren toplam ağ öğrenmiş olur. Yapay Sinir Ağları

27 x 1 Bias input = 1 x 1 Bias input = 1 x 2 w 2 w 1 w 0 =Θ x 2 w 2 w 1 w 0 =Θ x 3 w 3 R f V L x 3 w 3 R f V R w 4 nonlinearity w 4 nonlinearity x 4 w 5 w 6 x 4 w 5 w 6 x 5 x 6 x 5 x 6 Ultrasonik sensör çıkışları: x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6 ; Sol ve sağ tekerlek hızları: v L, v R ; Perseptron en basit ileri beslemeli eğiticili sinir ağı olarak alınabilir. Perseptron doğrusal ikili düzen sınıflandırıcıdır ve girdileri olan x leri f(x) değerlerine sınıflandırır. x ikilik düzende bir vektör iken f(x) tek bir ikilik değerdir.

28

29

30

31

32 Mobil bir robotun yolunu bulmasında ya da etrafını tanımasında sıkça kullanılan yöntemlerdendir. Çözüm hakkında bilgi ikilik düzende kromozom olarak kodlanır. Kromozom Kromozom Genetik Algoritmalar

33 Bir önceki aşamada rastlantısal seçilen kromozomlardan rastlantısal olarak seçilen genler kromozom1 ve kromozom2 arasında çapraz değiştirilir. Robotun doğru hareketi yapıp yapmadığı kontrol edilir ve sonuca göre bu değişim devam eder. Kromozom Kromozom Yeni Nesil Yeni Nesil Çaprazlama

34 Lokal optimum noktalarda kalmamak için yeni nesil kromozomlarından rastlantısal olarak bir değişiklik yapılır. Çözüm performansı incelenir (örneğin, robotun yolunu bulma süresi gibi). Performans azalması/artmasına göre lokal optimal noktada bulunup bulunmadığı anlaşılır. Özgün yeni nesil Özgün yeni nesil Mutasyonlu YN Mutasyonlu YN Mutasyon

35 Robo Cup

36 ilginize tesekkürler. Sorularınız?

37 Wikipedia: Veesta Automation: Siemens Automation websitesi: A.Gören, Controlling a Non-Holonomic Vehicle via Artificial Neural Networks, doktora tezi, DEÜ-FBE, 2007.

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek Hesaplamaya Giriş Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan

Detaylı

İlk Yapay Sinir Ağları. Dr. Hidayet Takçı

İlk Yapay Sinir Ağları. Dr. Hidayet Takçı İlk Yapay Sinir Ağları Dr. Hidayet htakci@gmail.com http://htakci.sucati.org Tek katmanlı algılayıcılar (TKA) Perceptrons (Rosenblat) ADALINE/MADALINE (Widrow and Hoff) 2 Perseptron eptronlar Basit bir

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Genetik Algoritma 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik

Detaylı

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Genetik algoritmalar, Darwin in doğal seçim ve evrim teorisi ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir.

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik

Detaylı

Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı

Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı Gündem Gezgin Satıcı Problemi GSP'yi Çözen Algoritmalar Genetik Algoritmalar

Detaylı

H1 - Otomatik Kontrol Kavramı ve Örnek Devreler. Yrd. Doç. Dr. Aytaç Gören

H1 - Otomatik Kontrol Kavramı ve Örnek Devreler. Yrd. Doç. Dr. Aytaç Gören H1 - Otomatik Kontrol Kavramı ve Örnek Devreler MAK 3026 - Ders Kapsamı H01 İçerik ve Otomatik kontrol kavramı H02 Otomatik kontrol kavramı ve devreler H03 Kontrol devrelerinde geri beslemenin önemi H04

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:

Detaylı

Araştırma Geliştirme Ltd. Şti. - Firma Tanıtım Sunumu -

Araştırma Geliştirme Ltd. Şti. - Firma Tanıtım Sunumu - Araştırma Geliştirme Ltd. Şti. - Firma Tanıtım Sunumu - Şubat 2013 Hakkımızda Firma Profili Ekip Faaliyet Alanları Firma Profili Hakkımızda Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı nın 2012 Teknogirişim Sermaye

Detaylı

Nedir? Teorik Pratik Örnekler. Endüstriyel Otomasyon

Nedir? Teorik Pratik Örnekler. Endüstriyel Otomasyon Nedir? Teorik Pratik Örnekler Endüstriyel Otomasyon Konular Endüstriyel Otomasyonun Tanımı Tarihçesi Teorik Otomasyonda Bilinmesi Gerekenler PLC (Programmable Logic Controller) Mikroişlemciler, PIC Gömülü

Detaylı

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.

Detaylı

Genetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden

Genetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden Genetik Algoritmalar Nesin Matematik Köyü Evrim Çalıştayı 20-23 Nisan, 202 Genetik Algoritmalar (GA Đçerik Biyolojiden esinlenme GA nın özellikleri GA nın unsurları uygulama Algoritma Şema teoremi Mustafa

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

Sensörler. Yrd.Doç.Dr. İlker ÜNAL

Sensörler. Yrd.Doç.Dr. İlker ÜNAL Sensörler Yrd.Doç.Dr. İlker ÜNAL Transdüser ve Sensör Kavramı Fiziksel ortam değişikliklerini (ısı, ışık, basınç, ses, vb.) algılayan elemanlara sensör, algıladığı bilgiyi elektrik enerjisine çeviren elemanlara

Detaylı

MEKATRONİĞİN TEMELLERİ

MEKATRONİĞİN TEMELLERİ MEKATRONİĞİN TEMELLERİ Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Mekatronik Programı Yrd. Doç. Dr. İlker ÜNAL Vize %30 Dersin Koşulları Final %60 Ödev %10 Dersin Konuları Mekatronik Sistemler Birimler ve Ölçme

Detaylı

Derste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş

Derste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş Derste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş Enerjisi,Doğalgaz,Biyogaz vs.) Mekatroniğin uygulama alanları Temel Mekanik

Detaylı

MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ. Mekatronik MK-421 4/Bahar (3+1+0) 3,5 5

MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ. Mekatronik MK-421 4/Bahar (3+1+0) 3,5 5 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Mekatronik MK-421 4/Bahar (3+1+0) 3,5 5 Dersin Dili : Türkçe Dersin Seviyesi : Lisans,

Detaylı

MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ. Mekatronik MK-426 4/Bahar (2+0+0) 2 3

MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ. Mekatronik MK-426 4/Bahar (2+0+0) 2 3 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Mekatronik MK-426 4/Bahar (2+0+0) 2 3 Dersin Dili : Türkçe Dersin Seviyesi : Lisans,

Detaylı

Musa DEMİRCİ. KTO Karatay Üniversitesi. Konya - 2015

Musa DEMİRCİ. KTO Karatay Üniversitesi. Konya - 2015 Musa DEMİRCİ KTO Karatay Üniversitesi Konya - 2015 1/46 ANA HATLAR Temel Kavramlar Titreşim Çalışmalarının Önemi Otomatik Taşıma Sistemi Model İyileştirme Süreci Modal Analiz Deneysel Modal Analiz Sayısal

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

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN YÜKSEK LİSANS TEZİ 2011 BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY

Detaylı

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KONTROL VE OTOMASYON LABORATUVARI

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KONTROL VE OTOMASYON LABORATUVARI CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KONTROL VE OTOMASYON LABORATUVARI Kuruluş Amacı Celal Bayar Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Kontrol

Detaylı

7. Bölüm Robot Programlamada Mantıksal Fonksiyonlar

7. Bölüm Robot Programlamada Mantıksal Fonksiyonlar 7. Bölüm Robot Programlamada Mantıksal Fonksiyonlar 7. Bölüm: Mantıksal Fonksiyonlar 7.1. Mantıksal Programlamanın Temelleri Endüstriyel Robot sisteminde çevre birimlerle olan iletişimin sağlanmasında

Detaylı

Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri

Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri Onur KARASOY 1, Serkan BALLI 2 1 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı 2 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilişim Sistemleri

Detaylı

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan

Detaylı

ENTEK TEKNOLOJİ EĞİTİMLERİ

ENTEK TEKNOLOJİ EĞİTİMLERİ ENTEK TEKNOLOJİ EĞİTİMLERİ HIDR HİDROLİK TEKNOLOJİSİ EĞİTİMİ o Hidrolik devre elemanlarını tanımak ve çalışma prensiplerini öğrenmek o Uluslararası standartlara göre hidrolik devre şeması çizebilmek ve

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR KONTROL SİSTEMLERİ GİRİŞ Son yıllarda kontrol sistemleri, insanlığın ve uygarlığın gelişme ve ilerlemesinde çok önemli rol oynayan bir bilim dalı

Detaylı

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız?

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Lisansüstü Eğitiminizi Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, 1990 yılında kurulmuş ve ilk mezunlarını 1994

Detaylı

Alıştırma 1: Yineleme

Alıştırma 1: Yineleme Alıştırma 1: Yineleme Alıştırma 2: Yineleme H10->H2 çevrimini yapınız 7 2 1 3 2 1 1 1 2 0 Hafta 3: Yineleme Alıştırmaları(1) E1. (44/174) S değerini yineleme kullanarak hesap ediniz S = 1 + 2 + 3 + n Hafta3:

Detaylı

Sayı sistemleri-hesaplamalar. Sakarya Üniversitesi

Sayı sistemleri-hesaplamalar. Sakarya Üniversitesi Sayı sistemleri-hesaplamalar Sakarya Üniversitesi Sayı Sistemleri - Hesaplamalar Tüm sayı sistemlerinde sayılarda işaret kullanılabilir. Yani pozitif ve negatif sayılarla hesaplama yapılabilir. Bu gerçek

Detaylı

X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir.

X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir. Bulanık İlişkiler X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir. R F(X x Y) Eğer X = Y ise R bir ikilik (binary) bulanık

Detaylı

Yapay Zeka ya giris. Yapay sinir aglari ve bulanik mantik. Uzay CETIN. Université Pierre Marie Curie (Paris VI),

Yapay Zeka ya giris. Yapay sinir aglari ve bulanik mantik. Uzay CETIN. Université Pierre Marie Curie (Paris VI), Yapay Zeka ya giris Yapay sinir aglari ve bulanik mantik Uzay CETIN Université Pierre Marie Curie (Paris VI), Master 2 Recherche, Agents Intelligents, Apprentissage et Décision (AIAD) November 11, 2008

Detaylı

LAZER SENSÖRLERLE BİR ROBOTUN DOĞAL FREKANSLARININ VE STATİK ÇÖKMELERİNİN ÖLÇÜMÜ

LAZER SENSÖRLERLE BİR ROBOTUN DOĞAL FREKANSLARININ VE STATİK ÇÖKMELERİNİN ÖLÇÜMÜ 327 LAZER SENSÖRLERLE BİR ROBOTUN DOĞAL FREKANSLARININ VE STATİK ÇÖKMELERİNİN ÖLÇÜMÜ Zeki KIRAL Murat AKDAĞ Levent MALGACA Hira KARAGÜLLE ÖZET Robotlar, farklı konumlarda farklı direngenliğe ve farklı

Detaylı

: ODTÜ Kent Konukevi - 1 Daire:101/5 ODTÜ Kampüsü Üniversiteler Mah. Dumlupınar Blv. No:1. 06800 Çankaya-Ankara, Türkiye

: ODTÜ Kent Konukevi - 1 Daire:101/5 ODTÜ Kampüsü Üniversiteler Mah. Dumlupınar Blv. No:1. 06800 Çankaya-Ankara, Türkiye GENEL BİLGİLER Adı ve Soyadı : Hasan İhsan TURHAN Doğum Yeri ve Tarihi : Eskişehir / 18.09.1987 Askerlik Durumu : Yapıldı/Muaf Ehliyet : B Sınıfı Uyruğu : TC Medeni Hali : Bekar Adres : ODTÜ Kent Konukevi

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

İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK. BİLGİSAYAR MÜH. BÖL. ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA 1 DERSİ LAB. ÖDEVİ

İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK. BİLGİSAYAR MÜH. BÖL. ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA 1 DERSİ LAB. ÖDEVİ İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK. BİLGİSAYAR MÜH. BÖL. ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA 1 DERSİ LAB. ÖDEVİ AD SOYAD : TESLİM TARİHİ : OKUL NO : TESLİM SÜRESİ : 2 hafta Ödev No : 7 ****(ilk 3 soru çıktı üzerinde el

Detaylı

Proje Adı : MATLAB Real-Time Windows Target toolbox kullanımı ve ilişkili bir uygulama geliştirilmesi

Proje Adı : MATLAB Real-Time Windows Target toolbox kullanımı ve ilişkili bir uygulama geliştirilmesi Proje Yöneticisi: Doç.Dr. Cihan KARAKUZU Proje Adı : MATLAB Real-Time Windows Target toolbox kullanımı ve ilişkili bir uygulama geliştirilmesi MATLAB Real-Time Windows Target toolbox kullanımının basit

Detaylı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI Lineer Ayrılabilen Paternlerin Yapay Sinir Ağı ile Sınıflandırılması 1. Biyolojik Sinirin Yapısı Bilgi işleme

Detaylı

Bölüm 3. Klasik Mantık ve Bulanık Mantık. Serhat YILMAZ 1

Bölüm 3. Klasik Mantık ve Bulanık Mantık. Serhat YILMAZ 1 Bölüm 3. Klasik Mantık ve Bulanık Mantık Serhat YILMAZ serhaty@kocaeli.edu.tr 1 Klasik Mantık ve Bulanık Mantık Bulanık kümeler, bulanık mantığa bulanıklık kazandırır. Bulanık kümelerde yürütme işini işleçler

Detaylı

YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ MODELLING OF THE TRIP GENERATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ MODELLING OF THE TRIP GENERATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ * Nuran BAĞIRGAN 1, Muhammet Mahir YENİCE 2 1 Dumlupınar Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Kütahya, nbagirgan@dumlupinar.edu.tr

Detaylı

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ

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

ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ.

ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ. ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ Murat ŞEKER 1 Ahmet BERKAY 1 EMurat ESİN 1 ArşGör,Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar MühBöl 41400 Gebze mseker@bilmuhgyteedutr aberkay@bilmuhgyteedutr,

Detaylı

İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)

İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM) İşaret ve Sistemler İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL aakgul@sakarya.edu.tr oda no: 303 (T4 / EEM) Kaynaklar: 1. Signals and Systems, Oppenheim. (Türkçe versiyonu: Akademi Yayıncılık)

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Doç.Dr.Mehmet Hakan Satman mhsatman@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi 2014.10.22 Doç.Dr.Mehmet Hakan Satmanmhsatman@istanbul.edu.tr Tedarik Zinciri

Detaylı

ENTEK TEKNOLOJİ EĞİTİMLERİ

ENTEK TEKNOLOJİ EĞİTİMLERİ ENTEK TEKNOLOJİ EĞİTİMLERİ HIDR HİDROLİK TEKNOLOJİSİ EĞİTİMİ o Hidrolik devre elemanlarını tanımak ve çalışma prensiplerini öğrenmek o Uluslararası standartlara göre hidrolik devre şeması çizebilmek ve

Detaylı

MEKATRONİK SİSTEM TASARIMI

MEKATRONİK SİSTEM TASARIMI MEKATRONİK SİSTEM TASARIMI Resim-1 Dr. Özgür AKIN Giriş Mekatronik Nedir? Mekatroniğin Tarihçesi. Bir Mekatronik Mühendisinin Özellikleri. Mekatroniğin İlgi Alanları. Mekatroniğin Uygulama Alanları Sistem

Detaylı

Lineer Pivot Sulama ve Center Pivot Sulama Sistemlerinde Uzaktan RF Kontrol & İzleme & Pozisyon Kontrol Sistemleri

Lineer Pivot Sulama ve Center Pivot Sulama Sistemlerinde Uzaktan RF Kontrol & İzleme & Pozisyon Kontrol Sistemleri Lineer Pivot Sulama ve Center Pivot Sulama Sistemlerinde Uzaktan RF Kontrol & İzleme & Pozisyon Kontrol Sistemleri 1 -Makineların sulama oranı 2-Nem oranı 3-PIVOT Çalış / Dur 4- Pivot Enerjisini Aç / Kapat

Detaylı

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Fonksiyonlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Fonksiyonlar Tanım: A ve B boş olmayan kümeler. A dan B ye bir f fonksiyonu f: A B ile gösterilir ve A nın her

Detaylı

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ Derya Birant, Alp Kut Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İÇERİK Giriş PLC nedir? PLC lerin Uygulama

Detaylı

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ Bölüm-4 Bulanık Çıkarım 1 Bulanık Çıkarım Bölüm 4 : Hedefleri Bulanık kuralların ve bulanık bilgi tabanlarının nasıl oluşturulacağını anlamak. Gerçekte bulanık muhakeme olan

Detaylı

DERS TANIMLAMA FORMU. Eğitim ve Öğretim Yöntemleri (ECTS) Proje/Alan Çalışması. Yrd.Doç.Dr Yahya TAŞGIN

DERS TANIMLAMA FORMU. Eğitim ve Öğretim Yöntemleri (ECTS) Proje/Alan Çalışması. Yrd.Doç.Dr Yahya TAŞGIN DERS TANIMLAMA FORMU Dersin Kodu ve Adı : MMU 475 Makine Laboratuvarı Programın Adı: Makine Mühendisliği Bölümü Yarıyıl Eğitim ve Öğretim Yöntemleri (ECTS) Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması Krediler

Detaylı

Dijital Dönüşüm ile. Değişen Üretim Süreçleri ve Yeni İş Modelleri. Doç. Dr. Alp ÜSTÜNDAĞ 12.04.16

Dijital Dönüşüm ile. Değişen Üretim Süreçleri ve Yeni İş Modelleri. Doç. Dr. Alp ÜSTÜNDAĞ 12.04.16 Dijital Dönüşüm ile Değişen Üretim Süreçleri ve Yeni İş Modelleri Doç. Dr. Alp ÜSTÜNDAĞ 12.04.16 https://www.youtube.com/watch?v=f6gb9uwbzl Endüstri de 4. Devrim ile yeni bir dönem başlıyor 1.0 2.0 3.0

Detaylı

Robot Bilimi. Robot Kontrol Sistemleri

Robot Bilimi. Robot Kontrol Sistemleri Robot Bilimi Robot Kontrol Sistemleri Öğr. Gör. M. Ozan AKI r1.0 Robot Kontrol Yapısı Robotlar (Aynı zamanda insanlarda); Çevrelerini Algılarlar Karar verirler (Amaçları, Görevleri v.s.) Çevrelerine Tepki

Detaylı

BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ

BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ Öğr. Gör. Orhan EKREN Ege Üniversitesi Doç. Dr. Serhan KÜÇÜKA Dokuz Eylül Üniversitesi SUNUM İÇERİĞİ ÇALIŞMANIN AMACI DENEY

Detaylı

TİCARİ ARAÇ GELİŞTİRME PROJESİ KAPSAMINDA DİNAMİK MODELİN TESTLER İLE DOĞRULANMASI

TİCARİ ARAÇ GELİŞTİRME PROJESİ KAPSAMINDA DİNAMİK MODELİN TESTLER İLE DOĞRULANMASI TİCARİ ARAÇ GELİŞTİRME PROJESİ KAPSAMINDA DİNAMİK MODELİN TESTLER İLE DOĞRULANMASI Baki Orçun ORGÜL, Mustafa Latif KOYUNCU, Sertaç DİLEROĞLU, Harun GÖKÇE Hexagon Studio Araç Mühendisliği Bölümü OTEKON

Detaylı

LABİRENTTEN ÇIKIŞ YOLUNU BULAN ROBOT

LABİRENTTEN ÇIKIŞ YOLUNU BULAN ROBOT ELEKTRİK MÜHENDİSLERİ ODASI İSTANBUL ŞUBESİ 2006-2007 ÖĞRETİM YILI PROJE YARIŞMASI LABİRENTTEN ÇIKIŞ YOLUNU BULAN ROBOT HAZIRLAYANLAR Hamdi Ertan YAŞAR Duygu ÇULUM Süleyman ÇİÇEK PROJE YÖNETİCİSİ Yrd.

Detaylı

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi Konu Başlıkları Enerjide değişim Enerji sistemleri mühendisliği Rüzgar enerjisi Rüzgar enerjisi eğitim müfredatı Eğitim

Detaylı

Bulanık Küme Kavramı BULANIK KÜME. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler

Bulanık Küme Kavramı BULANIK KÜME. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler ULNIK KÜME ulanık Küme Kavramı Elemanları x olan bir X evrensel (universal küme düșünelim. u elemanların ÌX alt kümesine aitliği, yani bu altkümelerin elemanı olup olmadığı X in {0,1} de olan karakteristik

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

Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu. Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları

Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu. Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları Algoritmaların Özellikleri Algoritmalar Input Girdi, bir kümedir, Output ÇıkF, bir kümedir (çözümdür) Definiteness

Detaylı

Ders Adı : Sensörler ve Transdüserler Ders No : Teorik : 2 Pratik : 0 Kredi : 2 ECTS : 2. Ders Bilgileri. Ön Koşul Dersleri.

Ders Adı : Sensörler ve Transdüserler Ders No : Teorik : 2 Pratik : 0 Kredi : 2 ECTS : 2. Ders Bilgileri. Ön Koşul Dersleri. Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : Sensörler ve Transdüserler Ders No : 0690260015 Teorik : 2 Pratik : 0 Kredi : 2 ECTS : 2 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim

Detaylı

Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar

Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 01-12-06 Ümit Akıncı Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 1 Fonksiyon Optimizasyonu Fonksiyon optimizasyonu fizikte karşımıza sık çıkan bir problemdir. Örneğin incelenen sistemin kararlı durumu

Detaylı

Bölüm 8. Ayrık Küme. Olcay Taner Yıldız. O. T. Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına Giriş, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, / 16

Bölüm 8. Ayrık Küme. Olcay Taner Yıldız. O. T. Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına Giriş, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, / 16 Bölüm 8. Ayrık Küme Olcay Taner Yıldız 2014 O. T. Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına Giriş, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 2013 1 / 16 O. T. Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına Giriş, Boğaziçi Üniversitesi

Detaylı

YILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

YILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GEZGİN ROBOT UYGULAMASI ORHAN BEDİR ORHAN MERT Proje Danışmanı : Y.Doç.Dr. Tuncay UZUN İstanbul,

Detaylı

Bulanık Mantık ve DURTES Yönteminde Uygulanması İçin Bir Öneri

Bulanık Mantık ve DURTES Yönteminde Uygulanması İçin Bir Öneri Bulanık Mantık ve DURTES Yönteminde Uygulanması İçin Bir Öneri Rasim TEMUR İstanbul Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Sunum Programı 1. Giriş 2. Bulanık mantık 3. DURTES yöntemi 4. Uygulama önerileri

Detaylı

Bulanık Mantık Denetleyicileri

Bulanık Mantık Denetleyicileri Bulanık Mantık Denetleyicileri Bulanık Çıkarım BULANIK ÇIKARIM İki-değerli mantık Çok-değerli mantık Bulanık mantık Bulanık kurallar Bulanık çıkarım Bulanık anlamlandırma Bulanık Çıkarım İki-değerli mantık

Detaylı

Stack Islemleri. Postfix ve Infix notasyonlari. Stack ozellikleri

Stack Islemleri. Postfix ve Infix notasyonlari. Stack ozellikleri Veri Yapilari Stacks Stacks Queues Lists Stack nedir Stack de tanimli islemler Push Pop Empty Full Inialization Stack in gerceklestirilmesi 10/7/2004 Veri yapilari 3.1 10/7/2004 Veri yapilari 3.2 Stack

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 1- GİRİŞ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 Mühendislikte, herhangi bir fiziksel sistemin matematiksel modellenmesi sonucu elde edilen karmaşık veya analitik çözülemeyen denklemlerin

Detaylı

YAPAY BAĞIŞIKLIK SİSTEMİ. Arş. Gör. Burcu ÇARKLI YAVUZ

YAPAY BAĞIŞIKLIK SİSTEMİ. Arş. Gör. Burcu ÇARKLI YAVUZ YAPAY BAĞIŞIKLIK SİSTEMİ Arş. Gör. Burcu ÇARKLI YAVUZ İnsanoğlu doğadaki müthiş uyumu yıllar önce keşfetmiş ve doğal sistemlerin işleyişini günümüz karmaşık problemlerinin çözümünde uygulayarak, karmaşık

Detaylı

Varol, A., Şengür, A., Avcı, E.: Atık Toplayan Araç Otomasyonu, Otomasyon, Sayı 154, 2005(03), Mart 2005.

Varol, A., Şengür, A., Avcı, E.: Atık Toplayan Araç Otomasyonu, Otomasyon, Sayı 154, 2005(03), Mart 2005. 2.59. ATIK TOPLAYAN ARAÇ OTOMASYONU Prof. Dr. Asaf VAROL avarol@firat.edu.tr Özet Bu benzetim projesinde, insana zarar verecek radyoaktif, biyolojik ve kimyasal atıkların yüklenmesi, nakli ve indirilmesi

Detaylı

F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K);

F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K); 2009-2010 BAHAR DÖNEMİ MC 689 ALGORİTMA TASARIMI ve ANALİZİ I. VİZE ÇÖZÜMLERİ 1. a) Böl ve yönet (divide & conquer) tarzındaki algoritmaların genel özelliklerini (çalışma mantıklarını) ve aşamalarını kısaca

Detaylı

Fizyoloji ve Davranış

Fizyoloji ve Davranış Fizyoloji ve Davranış sorular sorular - sorular Farketmeden sıcak sobaya dokunduğunuzda hemen elinizi çekersiniz. Bu kısa sürede vücudunuzda neler olur? Kafein, esrar, alkol v.b.nin vücudunuzda ne tür

Detaylı

SERVO MOTOR TAMİRİ PLC TAMİRİ AC/DC SÜRÜCÜ TAMİRİ OPERATÖR PANEL TAMİRİ ENDÜSTRİYEL PC TAMİRİ ELEKTRONİK KART TAMİRİ

SERVO MOTOR TAMİRİ PLC TAMİRİ AC/DC SÜRÜCÜ TAMİRİ OPERATÖR PANEL TAMİRİ ENDÜSTRİYEL PC TAMİRİ ELEKTRONİK KART TAMİRİ SERVO MOTOR TAMİRİ PLC TAMİRİ AC/DC SÜRÜCÜ TAMİRİ OPERATÖR PANEL TAMİRİ ENDÜSTRİYEL PC TAMİRİ ELEKTRONİK KART TAMİRİ BİZ KİMİZ? Biz Kimiz? SERMOT Endüstriyel Otomasyon San. Tic. A.Ş. alanında uzman kadrosu

Detaylı

Robot Bilimi. Robot Algılayıcıları (Sensörler)

Robot Bilimi. Robot Algılayıcıları (Sensörler) Robot Bilimi Robot Algılayıcıları (Sensörler) Öğr. Gör. M. Ozan AKI r1.0 Robot Algılayıcıları Sensörler, Robotun çevresini algılamasını ve buna göre tepki vermesini sağlayan devrelerdir. Sensörler, fiziksel

Detaylı

İş Zekası. Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ

İş Zekası. Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ İş Zekası Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support 10e isimli eserden adapte edilmiştir Bölüm Amaçları Yapay Sinir Ağları (YSA) kavramını

Detaylı

Security Geçiş Sistemleri. Döner Kapılar. Hastane Kapıları. 90 Derece. Kayar Kapılar. Kapılar METAXDOOR MS30. Otomatik Yana Açılır

Security Geçiş Sistemleri. Döner Kapılar. Hastane Kapıları. 90 Derece. Kayar Kapılar. Kapılar METAXDOOR MS30. Otomatik Yana Açılır Döner Kapılar Kayar Kapılar Hastane Kapıları 90 Derece Kapılar Security Geçiş Sistemleri METAXDOOR MS30 Otomatik Yana Açılır Kayar Kapılar METAXDOOR MS30 Otomatİk Kayar Kapılar MS30/SLD Otomatik Kayar

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi Akdeniz Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü Makine Mühendisliği (Örgün Öğretim) Diploma Programı 017 Müfredatı 1 0 TDB101 Türk Dili 1 11 MAK109 Fizik 1 1 180 MAK10 Makina Mühendisliğine Giriş 88 MAK101

Detaylı

MAK 4004 BİTİRME ÖDEVİ DERSİ PROJE ÖNERİSİ

MAK 4004 BİTİRME ÖDEVİ DERSİ PROJE ÖNERİSİ - ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ Form BTP-01 (1/) BAHAR 007-008 4/01/008 Taşıt Hareket Denklemlerinin Bilgisayar Yardımıyla Çözümü 1. Taşıta etkiyen kuvvetlerin belirlenmesi. Düz harekette taşıt hareket denklemlerinin

Detaylı

BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR

BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...iv GİRİŞ...v BÖLÜM 1. ASENKRON MOTORLAR 1. ASENKRON MOTORLAR... 1 1.1. Üç Fazlı Asenkron Motorlar... 1 1.1.1. Üç fazlı asenkron motorda üretilen tork... 2 1.1.2. Üç fazlı asenkron motorlara

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 Özyineli Olmayan (Nonrecursive) Algoritmaların Matematiksel Analizi En büyük elemanı bulma problemi En Büyük Elemanı Bulma Problemi Girdi

Detaylı

AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BAŞKANLIĞI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BAŞKANLIĞI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI YÜKSEK LİSANS PROGRAMI BİRİNCİ YIL BİRİNCİ YARIYIL ADI KREDİSİ* MKM-5501 UZMANLIK ALAN DERSİ Z 8 0 8 0 9 MKM-5601 TEZ HAZIRLIK ÇALIŞMASI Z 0 1 1 0 1 20 1 21 12 30 İKİNCİ YARIYIL ADI KREDİSİ* MKM-5502 UZMANLIK

Detaylı

IF / ELSE IF / ELSE. Bu deyimler, koşullu işlem yapan deyimlerdir ve daima if deyimi ile başlar, else if veya else ile devam eder.

IF / ELSE IF / ELSE. Bu deyimler, koşullu işlem yapan deyimlerdir ve daima if deyimi ile başlar, else if veya else ile devam eder. 1. Genel Bilgiler Bu deyimler, koşullu işlem yapan deyimlerdir ve daima if deyimi ile başlar, if veya ile devam eder. if ve tek bir karşılaştırma deyimi olup kullanımı isteğe bağlıdır. Eğer bu koşul olumlu

Detaylı

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ. BİLGİSAYAR LABORATUVARI II FİNAL SINAVI SORU ve CEVAPLARI(I. ogr)

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ. BİLGİSAYAR LABORATUVARI II FİNAL SINAVI SORU ve CEVAPLARI(I. ogr) KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR LABORATUVARI II FİNAL SINAVI SORU ve CEVAPLARI(I. ogr) 1. Kendisine gönderilen iki karakter dizisini birleştirip geriye tek bir dizi döndüren ve

Detaylı

www.muhendisiz.net MEKATRONĐK NEDĐR? Mekatronik Sistemlerin Genel Şeması

www.muhendisiz.net MEKATRONĐK NEDĐR? Mekatronik Sistemlerin Genel Şeması www.muhendisiz.net MEKATRONĐK NEDĐR? Mekatronik; makine, elektrik, elektronik, kontrol sistemleri teknolojisi programları ile bilgisayar yazılım bilim dallarının bir bütünlük içinde algılanmasına dayanan

Detaylı

Sayın İlgili, Sponsorlar için detaylı bilgi, ekte sunulan Sponsor Başvuru Dosyası nda yer almaktadır.

Sayın İlgili, Sponsorlar için detaylı bilgi, ekte sunulan Sponsor Başvuru Dosyası nda yer almaktadır. TOK 2013 OTOMATİK KONTROL ULUSAL TOPLANTISI İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA Sayın İlgili, Otomatik Kontrol Türk Milli Komitesi nin 12 Kasım 2012 tarihli yönetim kurulu kararıyla Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı

Detaylı

MAKİNE MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ Ders 2

MAKİNE MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ Ders 2 Makinelerin sınıflandırılması MAKİNE MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ Ders 2 Enerji çevirici olarak makineler, motorlar ve iş makineleri olmak üzere iki büyük gruba ayrılabilir. Motorlar elektrik, termik, hidrolik,

Detaylı

Bilişim Teknolojileri Temelleri 2011. Dijital Dünyada Yaşamak

Bilişim Teknolojileri Temelleri 2011. Dijital Dünyada Yaşamak Bilişim Teknolojileri Temelleri 2011 Dijital Dünyada Yaşamak Bilgisayar nedir? Bilgisayar, kullanıcı tarafından girilen bilgileri(veri) işleyen, depolayan istendiğinde girilen bilgileri ve sonuçlarını

Detaylı

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Galatasaray Üniversitesi Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Mustafa Tekeli, Özlem Durmaz İncel İçerik Giriş Literatür Özeti Sistem Mimarisi / Metodoloji Öncül

Detaylı

KRİPTOANALİZ DERSİ FİNAL ÖDEVİ. PSO ile TRANSPOSITION CIPHER ÇÖZÜMÜ

KRİPTOANALİZ DERSİ FİNAL ÖDEVİ. PSO ile TRANSPOSITION CIPHER ÇÖZÜMÜ KRİPTOANALİZ DERSİ FİNAL ÖDEVİ PSO ile TRANSPOSITION CIPHER ÇÖZÜMÜ 1 Uygulama Hakkında PSO kullanılarak şifreli metnin çözümü gerçekleştirilmiştir. Metin dosyadan okunmuştur. Okunan metin rastgele üretilen

Detaylı

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi ) GÜÇ ELEKTRONİĞİ (0860120203-0860170113) VE ENERJİ Zorunlu Meslek i Seçmeli (Proje, Ödev, Araştırma, İş Yeri ) 4 56 44 100 Kredisi 3+1 4 Bu derste; yarı iletken anahtarlama elemanları, doğrultucu ve kıyıcı

Detaylı

Matlab da Dizi ve Matrisler. Mustafa Coşar

Matlab da Dizi ve Matrisler. Mustafa Coşar Matlab da Dizi ve Matrisler Mustafa Coşar MATLAB Değişkenleri Matlab da değişkenler; skaler, dizi(vektör), matris veya metin (string) türünde olabilirler. Örnek olarak: a=1; b=-3.2e3; c=22/5; metin= mustafa

Detaylı

Fatih Üniversitesi. İstanbul. Haziran 2010. Bu eğitim dokümanlarının hazırlanmasında SIEMENS ve TEKO eğitim dokümanlarından faydalanılmıştır.

Fatih Üniversitesi. İstanbul. Haziran 2010. Bu eğitim dokümanlarının hazırlanmasında SIEMENS ve TEKO eğitim dokümanlarından faydalanılmıştır. Fatih Üniversitesi SIMATIC S7-200 TEMEL KUMANDA UYGULAMALARI 1 İstanbul Haziran 2010 Bu eğitim dokümanlarının hazırlanmasında SIEMENS ve TEKO eğitim dokümanlarından faydalanılmıştır. İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

Detaylı

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.

Detaylı