Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
8MCTS428Intelligent Mechatronic Systems3+0+03603.11.2023

 
Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Mekatronik Mühendisliği (İngilizce)
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Klasik kontrol metodlarının yetersiz kaldığı ve akıllı mekatronik sistemlerinin tasarım temellerini oluşturan, yumuşak hesaplama metotlarını baz alan akıllı kontrol sistemlerinin tasarımı ve analizine ilişkin temel becerilerin öğrencilere kazandırılmasıdır.
Dersin İçeriği Derste şu ana başlıklar işlenir: Yapay sinir ağları (YSA) denetleyicileri, bulanık mantık (BM) denetleyicileri, Yapay sinir ağları ile bulanık mantık metodlarının birleştirilmesi, YSA-BM denetleyicileri ve algoritmaları, yumuşak hesaplamaya dayalı optimizasyon teknikleri ile denetleyici yapılarının optimal tasarımı, endüstriyel akıllı kontrol sistem uygulamaları ve örnekleri. Öğretilen teknikleri pekiştirmeye yönelik tasarım ve analize dayalı benzeşim ödevler verilir. Öğrencilerin dönem projeleri hazırlaması ve sunması beklenir.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. Savaş DİLİBAL
Dersi Verenler Yok
Dersin Yardımcıları Arş.Gör. Feryadi Dağcı
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar O. Castillo, J. Kacprzyk, W. Pedrycz "Soft Computing for Intelligent Control and Mobile Robotics", Springer, 2010
Zilouchian, M. Jamshidi, "Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies", CRC Press, 2001
V. Kecman, "Learning and Soft Computing", The MIT Press, 2001

Ders Yapısı
Mühendislik Bilimleri %50
Alan Bilgisi %50

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 2 28
Ödevler 7 7 49
Sunum/Seminer Hazırlama 1 4 4
Ara Sınavlar 1 2 2
Uygulama 1 5 5
Laboratuvar 1 10 10
Proje 1 3 3
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 5 145

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Akıllı Kontrol Sistemlerinin İlişkin Temel Kavramlar ve Tanımları Özümsemek
2 Yapay Sinir Ağları Tabanlı Kontrol Sistemi Tasarlayabilmek
3 Bulanık Mantık Tabanlı Kontrol Sistemi Tasarlayabilmek
4 ANFIS Algoritmasının Temellerini Özümsemek, Sistem Tanıma ve Kontrol Amaçlı Olarak Kullanabilmek
5 Temel Sezgisel Optimizasyon Tekniklerini Kavramak

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Akıllı Kontrol Sistemlerinin Tanıtımı ve Temel Kavramlar Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
2 Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Mimarileri Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
3 Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme ve Simülasyon Araçları Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
4 Yapay Sinir Ağları ile Kontrol Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
5 Yapay Sinir Ağları ile Kontrol Uygulamaları Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
6 Bulanık Mantık (BM) ve Temel Bulanık Mantık Yapıları Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
7 Bulanık Kontrol ve Simülasyon Araçları Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
8 Ara Sınav
9 Modele Dayalı Olmayan Kontrol Yöntemleri Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
10 Modele Dayalı Kontrol Yöntemleri Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
11 YSA ve BM Algoritmalarının Birleştirilmesi - ANFIS Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
12 Sezgisel Optimizasyon Teknikleri ile Denetleyici Tasarımı Kitaptan ilgili bölümün incelenmesi
13 Proje Sunumları Proje dokümanlarının incelenmesi
14 Proje Sunumları Proje dokümanlarının incelenmesi
15 Genel Sınav

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 1
Ö1 1
Ö2 1
Ö3 1
Ö4 1
Ö5 1

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=208036&curProgID=5596&lang=tr