Yazar "Aksungur, Serhat" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Scara Robotun engelli ortamda çarpışmasız hareketinin yapay sinir ağları ve genetik algoritma kullanılarak gerçekleştirilmesi
    (Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, 2009) Aksungur, Serhat; Kavlak, Koray
    Bu çalışmada, iki dönel ve bir lineer mafsala sahip üç serbestlik dereceli SCARA tipi bir robotun ters kinematik analizi yapılmıştır. Robotun çalışma alanına engel yerleştirilerek hareketi incelenmiş, çarpışma olup olmadığı gözlenmiş ve robot kolunun dönme yönü belirlenmiştir. Hedef ve engel koordinatları rastgele seçilen iki bin adet örnek oluşturularak bu işlem her örneğe uygulanmıştır. Sonuçta elde edilen hedef ve engel koordinat değerleri yapay sinir ağı (YSA) için giriş, hesaplanan mafsal açı değerleri de çıkış seti olarak belirlenmiştir. Eğitim için çok katmanlı geri yayılım ağı ve aktivasyon fonksiyonu olarak da sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Geri yayılım ağı, Genetik Algoritma ile optimizasyon yöntemini kullanarak ağırlık ve momentum değerlerini güncellemiştir. Kabul edilebilir hata değerine ulaşılarak ağın eğitimi tamamlanmıştır. İstenilen ve YSA ile hesaplanan değerler için karşılaştırma grafiği çizilerek sonuçların uygun olduğu gözlenmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Üç serbestlik dereceli bir robotun, yapay sinir ağları ve genetik algoritma kullanılarak engelli ortamda çarpışmasız yörünge planlaması
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009) Aksungur, Serhat; Kavlak, Koray
    Bu çalışmada, iki dönel ve bir lineer mafsala sahip üç serbestlik dereceli SCARA tipi bir robotun ters kinematik analizi ve yörünge planlaması yapılmıştır. Robotun çalışma alanına engel yerleştirilerek hareket grafiği çizilmiş, çarpışma olup olmadığı gözlenmiş ve robot kolunun dönme yönü belirlenmiştir. Hedef ve engel koordinatları rastgele seçilen iki bin adet örnek oluşturularak bu işlem her örneğe uygulanmıştır. Bu işlemlerin sonucunda elde edilen hedef ve engel koordinat değerleri yapay sinir ağı (YSA) için giriş, hesaplanan mafsal açı değerleri de çıkış seti olarak belirlenmiştir. Eğitim için çok katmanlı geri yayılım ağı ve aktivasyon fonksiyonu olarak da sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Geri yayılım ağı, Genetik Algoritma ile optimizasyon yöntemini kullanarak ağırlık ve momentum değerlerini güncellemiştir. Kabul edilebilir hata değerine ulaşılarak ağın eğitimi tamamlanmıştır. İstenilen ve YSA ile hesaplanan değerler için karşılaştırma grafiği çizilerek sonuçların uygun olduğu gözlenmiştir.