Ağır Vasıta Hava Kompresörü Piston Segmanı Aşınması Durumlarında K-en Yakın Komşu Algoritmasının Sınıflandırma Performansının İncelenmesi

dc.contributor.author Gül, Emre
dc.contributor.author Kalyoncu, Mete
dc.date.accessioned 2023-03-03T13:34:27Z
dc.date.available 2023-03-03T13:34:27Z
dc.date.issued 2020
dc.description.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. en_US
dc.identifier.doi 10.31590/ejosat.802958
dc.identifier.issn 2148-2683
dc.identifier.uri https://doi.org/10.31590/ejosat.802958
dc.identifier.uri https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1131394
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.13091/3758
dc.language.iso tr en_US
dc.relation.ispartof Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Hava Kompresörü en_US
dc.subject Piston Segmanı Aşınması en_US
dc.subject Yağ Taşınımı en_US
dc.subject K-En Yakın Komşu Algoritması en_US
dc.subject Makine Öğrenmesi Air Compressor en_US
dc.subject Piston Ring Wear en_US
dc.subject Oil Carry Over en_US
dc.subject K – Nearest Neighbors Algorithm en_US
dc.subject Machine Learning en_US
dc.title Ağır Vasıta Hava Kompresörü Piston Segmanı Aşınması Durumlarında K-en Yakın Komşu Algoritmasının Sınıflandırma Performansının İncelenmesi en_US
dc.type Article en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.author.institutional
gdc.bip.impulseclass C5
gdc.bip.influenceclass C4
gdc.bip.popularityclass C5
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::journal::journal article
gdc.description.department KATÜN en_US
gdc.description.departmenttemp Konya Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Konya, Türkiye en_US
gdc.description.endpage 90 en_US
gdc.description.issue Ejosat Özel Sayı 2020 (ICCEES) en_US
gdc.description.publicationcategory Makale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Eleman en_US
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.startpage 78 en_US
gdc.description.volume 0 en_US
gdc.description.wosquality N/A
gdc.identifier.openalex W3090656263
gdc.identifier.trdizinid 1131394
gdc.index.type TR-Dizin
gdc.oaire.accesstype GOLD
gdc.oaire.diamondjournal false
gdc.oaire.impulse 1.0
gdc.oaire.influence 3.8752628E-9
gdc.oaire.isgreen false
gdc.oaire.keywords Engineering
gdc.oaire.keywords Hava Kompresörü;Piston Segmanı Aşınması;Yağ Taşınımı;K-En Yakın Komşu Algoritması;Makine Öğrenmesi
gdc.oaire.keywords Mühendislik
gdc.oaire.keywords Air Compressor;Piston Ring Wear;Oil Carry Over;K – Nearest Neighbors Algorithm;Machine Learning
gdc.oaire.popularity 3.4702539E-9
gdc.oaire.publicfunded false
gdc.oaire.sciencefields 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering
gdc.oaire.sciencefields 02 engineering and technology
gdc.openalex.collaboration National
gdc.openalex.fwci 0.09395779
gdc.openalex.normalizedpercentile 0.41
gdc.opencitations.count 2
gdc.plumx.crossrefcites 1
gdc.plumx.mendeley 5
gdc.virtual.author Kalyoncu, Mete
relation.isAuthorOfPublication acb2cb0c-a602-4476-9440-a475cdc73d43
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery acb2cb0c-a602-4476-9440-a475cdc73d43

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
10.31590-ejosat.802958-1319851.pdf
Size:
1.26 MB
Format:
Adobe Portable Document Format