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 |
Issue Date: | 2020 | 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 | Size | Format | |
---|---|---|---|
10.31590-ejosat.802958-1319851.pdf | 1.29 MB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
26
checked on Jun 5, 2023
Download(s)
8
checked on Jun 5, 2023
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.