Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/3758
Title: Ağır Vasıta Hava Kompresörü Piston Segmanı Aşınması Durumlarında K-En Yakın Komşu Algoritmasının Sınıflandırma Performansının İncelenmesi
Authors: Gül, Emre
Kalyoncu, Mete
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
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.
URI: https://doi.org/10.31590/ejosat.802958
https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1131394
https://hdl.handle.net/20.500.13091/3758
ISSN: 2148-2683
Appears in Collections:TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collections

Files in This Item:
File SizeFormat 
10.31590-ejosat.802958-1319851.pdf1.29 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

78
checked on Apr 22, 2024

Download(s)

22
checked on Apr 22, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.