Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/3758
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorGül, Emre-
dc.contributor.authorKalyoncu, Mete-
dc.date.accessioned2023-03-03T13:34:27Z-
dc.date.available2023-03-03T13:34:27Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.issn2148-2683-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31590/ejosat.802958-
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1131394-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.13091/3758-
dc.description.abstractTeknolojide 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.language.isotren_US
dc.relation.ispartofAvrupa Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectHava Kompresörüen_US
dc.subjectPiston Segmanı Aşınmasıen_US
dc.subjectYağ Taşınımıen_US
dc.subjectK-En Yakın Komşu Algoritmasıen_US
dc.subjectMakine Öğrenmesi Air Compressoren_US
dc.subjectPiston Ring Wearen_US
dc.subjectOil Carry Overen_US
dc.subjectK – Nearest Neighbors Algorithmen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.titleAğır Vasıta Hava Kompresörü Piston Segmanı Aşınması Durumlarında K-En Yakın Komşu Algoritmasının Sınıflandırma Performansının İncelenmesien_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.doi10.31590/ejosat.802958-
dc.departmentKATÜNen_US
dc.identifier.volume0en_US
dc.identifier.issueEjosat Özel Sayı 2020 (ICCEES)en_US
dc.identifier.startpage78en_US
dc.identifier.endpage90en_US
dc.institutionauthor-
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanen_US
dc.identifier.trdizinid1131394en_US
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.languageiso639-1tr-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypeArticle-
item.fulltextWith Fulltext-
crisitem.author.dept02.10. Department of Mechanical Engineering-
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 simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

78
checked on Apr 15, 2024

Download(s)

22
checked on Apr 15, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


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