3 Serbestlik Dereceli Kaynak Konumlandırıcının İleri Kinematik Modelinin Yapay Sinir Ağları İle Elde Edilmesi

Şirin ADA; Serkan ÇAŞKA

Makale detayları

3 Serbestlik Dereceli Kaynak Konumlandırıcının İleri Kinematik Modelinin Yapay Sinir Ağları İle Elde Edilmesi

Yazarlar:

Şirin ADA | Serkan ÇAŞKA

Yayıncı:

Yusuf KAYALI

Ana Başlıklar:

Diğer mühendislik dalları

Dergi:

Journal of Materials and Mechatronics: A 2020 Vol.1 Issue 2, pp.97-102

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000486534

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2717-8811

Özet:

 

Today, industrial robots are widely used in all stages of production. Robots are generally used in combination with a welding positioner, especially in arc welding applications. In this way, the welding speed increases and robot control becomes easier. In recent years, artificial intelligence-based methods have become widespread in deriving kinematic models of robots. In this study, forward kinematic model of 3 degree of freedom welding positioner was obtained by artificial neural networks. Parameter values that provide best modeling was determined by changing the type of learning algorithm and the number of neural cells in the hidden layer of the artificial neural network. In obtained ANN models, it was determined that the highest modelling success was achieved in the model that has 20 nerve cells in the hidden layer and was obtained by Levenberg-Marquardt training method.

 

Günümüzde endüstriyel robotlar üretimin her aşamasında geniş ölçüde kullanılmaktadır. Robotlar özellikle ark kaynağı uygulamalarında genellikle bir kaynak konumlandırıcı ile birlikte kullanılmaktadır. Bu sayede kaynak hızı artmakta ve robot kontrolü kolaylaşmaktadır. Son yıllarda, robotların kinematik modellerinin oluşturulmasında yapay zeka tabanlı yöntemler yaygınlaşmıştır. Bu çalışmada 3 serbestlik dereceli kaynak konumlandırıcının ileri kinematik modeli yapay sinir ağları (YSA) ile elde edilmiştir. Yapay sinir ağındaki öğrenme algoritması türü ve gizli katmanda yer alan sinir hücresi sayısı değiştirilerek en iyi modellemenin bu parametrelerin hangi değerlerinde gerçekleştiği tespit edilmiştir. Elde edilen YSA modellerinde en yüksek modelleme başarısının gizli katmanında 20 sinir hücresi bulunan ve Levenberg-Marquardt eğitim yöntemiyle elde edilen modelde gerçekleştiği tespit edilmiştir.

Makale detayları

3 Serbestlik Dereceli Kaynak Konumlandırıcının İleri Kinematik Modelinin Yapay Sinir Ağları İle Elde Edilmesi

Yazarlar: Şirin ADA | Serkan ÇAŞKA

Yayıncı: Yusuf KAYALI

Ana Başlıklar: Diğer mühendislik dalları

Dergi: Journal of Materials and Mechatronics: A 2020 Vol.1 Issue 2, pp.97-102

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000486534

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2717-8811

Sayı

Yazarlar:

Şirin ADA | Serkan ÇAŞKA

Yayıncı:

Yusuf KAYALI

Ana Başlıklar:

Diğer mühendislik dalları

Dergi:

Journal of Materials and Mechatronics: A 2020 Vol.1 Issue 2, pp.97-102

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000486534

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2717-8811