Mekatronik Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Mekatronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Mekatronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05580002 | Intelligent Mechatronics Systems | 4 | Bahar | 8 | 2+1+0 | 4 | 4 |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | Anlatım, Proje, Sunum |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | Dersin ön koşulu bulunmamaktadır. |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin ALP |
| Yardımcı(lar) | Arş.Gör. Sinan İLGEN |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin ALP | - | [email protected] |
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 Ağları (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 | X |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P2 | Karmaşık Mekatronik Mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | 5 |
| P3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | 5 |
| P6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Akıllı mekatronik sistemlerin sistem arayüzü, enstrümantasyon ve kontrol alanlarındaki uygulamaları hakkında güncel bilgilere sahip olur | P.2.4 | 1,5 |
| Ö2 | Akıllı mekatronik sistemlerin robotik alanındaki uygulamaları hakkında güncel bilgiye sahip olur | P.2.5 | 1,5 |
| Ö3 | Mekatronik sistemler için akıllı kontrol algoritmaları geliştirir | P.3.4 | 7 |
| Ö4 | Akıllı mekatronik sistemlerin fiziksel sistem modelleme ve gerçek zamanlı uygulamaları hakkında güncel bilgilere sahip olur | P.3.5 | 1,5 |
| Ö5 | Verilen bir konu ile ilgili etkin sunum yapma ve rapor yazma becerisi kazanır | P.6.3 | 5 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
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 | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 35 (%) |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 35 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 10 | 10 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 1 | 10 | 10 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 15 | 15 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 120 | ||
| Toplam Yük / 30 | 4 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 4 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P2 | P3 | P6 |
|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Akıllı mekatronik sistemlerin sistem arayüzü, enstrümantasyon ve kontrol alanlarındaki uygulamaları hakkında güncel bilgilere sahip olur | 5 | - | - |
| Ö2 | Akıllı mekatronik sistemlerin robotik alanındaki uygulamaları hakkında güncel bilgiye sahip olur | 5 | - | - |
| Ö3 | Mekatronik sistemler için akıllı kontrol algoritmaları geliştirir | - | 5 | - |
| Ö4 | Akıllı mekatronik sistemlerin fiziksel sistem modelleme ve gerçek zamanlı uygulamaları hakkında güncel bilgilere sahip olur | - | 5 | - |
| Ö5 | Verilen bir konu ile ilgili etkin sunum yapma ve rapor yazma becerisi kazanır | - | - | 5 |