Elektrik Elektronik Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Elektrik Elektronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Elektrik Elektronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05141408 | Mechatronics | 2 | Bahar | 4 | 3+0+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun |
| Dersi Veren(ler) | - |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin İçeriği
Akıllı sistemlerin temel prensiplerinin mevcut modelleri, Karmaşık mühendislik sistemleri, kontrol ve tanıma. Akıllı kontrol yaklaşımları. Olası teknolojiler: kolay hesaplama (Soft computing), geleneksel yöntemler ve bilgi teorisi; veri yönetimi uygulamaları, sensör füzyonu, kontrol sistemleri, tanı / tahmin sistemleri, hata toleranslı kontrol ve denetimli kontrol. Uygulama alanları: tekstil ve elyaf işleme, kağıt hamuru ve kağıt, havacılık ve otomotiv sistemleri, vb. Yapay Sinir Ağlar (YSA), Bulanık Mantık (FL), Genetik Algoritmalar (GA). Kontrol, tahmin, planlama, tanı, görüntüleme ve sezgisel arama yöntemlerinde ANN, FL ve GA kullanımı.
Dersin Amacı
Bu ders öğrencilere akıllı mekatronik sistemleri kullanma ve geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Giriş |
| 2 | Mekatronik ve akıllı sistemler |
| 3 | Karmaşık mühendislik sistemleri, kontrol ve tanıma |
| 4 | Akıllı kontrol yaklaşımları |
| 5 | Olası teknolojiler: kolay hesaplama (Soft computing), geleneksel yöntemler ve bilgi teorisi veri yönetimi uygulamaları |
| 6 | Olası teknolojiler: kolay hesaplama (Soft computing), geleneksel yöntemler ve bilgi teorisi veri yönetimi uygulamaları |
| 7 | Sensör füzyonu, kontrol sistemleri, tanı / tahmin sistemleri, hata toleranslı kontrol ve denetimli kontrol. |
| 8 | Sensör füzyonu, kontrol sistemleri, tanı / tahmin sistemleri, hata toleranslı kontrol ve denetimli kontrol. |
| 9 | Yapay zeka |
| 10 | Yapay zeka |
| 11 | Yapay sinir ağları ve bulanık sistemler |
| 12 | Genetik Algoritmalar (GA). ANN, FL ve GA`nın kontrolde kullanımı |
| 13 | Tahmin, planlama, tanı, görüntüleme ve sezgisel arama yöntemleri. |
| 14 | Uygulama alanları: tekstil ve elyaf işleme, kağıt hamuru ve kağıt, havacılık ve otomotiv sistemleri |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | D.A. Bradley, D. Dawson, D. Seward, S. Burge "Mechatronics and the Design of Intelligent Machines and Systems", CRC Press Inc (2000) |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | - | - |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | - | - |
| Toplam | 0 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 0 | ||
| Toplam Yük / 30 | 0 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 0 | ||