Ağır Vasıta Hava Kompresörü Piston Segmanı Aşınması Durumlarında K-en Yakın Komşu Algoritmasının Sınıflandırma Performansının İncelenmesi
No Thumbnail Available
Date
2020
Authors
Kalyoncu, Mete
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
GOLD
Green Open Access
No
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Publicly Funded
No
Abstract
Teknolojide yaşanan gelişmeler günümüzde veri sistemlerine dayalı çalışmaların artmasına yol açmaktadır. Ağır vasıta hava kompresörleri temel olarak bir mekanik cihazdır. Buna rağmen kompresör üzerinden sensörler ile alınacak verilerin anlamlandırılarak arıza durumlarının teşhisi günümüz teknolojisinde uygulanabilir bir hal almaktadır. Hava kompresörleri ortalama bir ağır vasıta üzerinde küçük bir bileşen konumundadır. Ancak basınçlandırdığı hava aracın fren, süspansiyon ve debriyaj sistemleri için oldukça büyük bir öneme sahiptir. Bu yüzden aracın yolda emniyetli ve güvenli hareketinin sağlanmasına destek olmaktadır. Bu çalışmada hava kompresörlerinde kullanıcı kaynaklı piston segmanı aşınması gibi durumlarda oluşan yağ taşınımı arızası araştırılmış ve kompresör üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ayrıca yağ taşınımı arızası verileri firma bünyesinde Ar-Ge birimi tarafından geliştirilen test sisteminde sensörler vasıtasıyla kayıt altına alınmıştır. Bu veriler K-en yakın komşu algoritması modellerinin alt yapısının oluşturulmasında kullanılmış ve algoritma sınıflandırma performansı incelenmiştir.
Description
Keywords
Hava Kompresörü, Piston Segmanı Aşınması, Yağ Taşınımı, K-En Yakın Komşu Algoritması, Makine Öğrenmesi Air Compressor, Piston Ring Wear, Oil Carry Over, K – Nearest Neighbors Algorithm, Machine Learning, Engineering, Hava Kompresörü;Piston Segmanı Aşınması;Yağ Taşınımı;K-En Yakın Komşu Algoritması;Makine Öğrenmesi, Mühendislik, Air Compressor;Piston Ring Wear;Oil Carry Over;K – Nearest Neighbors Algorithm;Machine Learning
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology
Citation
WoS Q
N/A
Scopus Q
N/A

OpenCitations Citation Count
2
Source
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Volume
0
Issue
Ejosat Özel Sayı 2020 (ICCEES)
Start Page
78
End Page
90
PlumX Metrics
Citations
CrossRef : 1
Captures
Mendeley Readers : 5
Google Scholar™


