Geri Dön

Extracting auxetic patterns from meshes for 3d printing

Eklemeli üretim için örgü yapılarından ogzetik desenlerin çıkarılması

  1. Tez No: 497534
  2. Yazar: LEVEND MEHMET MERT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF SAHİLLİOĞLU, YRD. DOÇ. DR. ULAŞ YAMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Eklemeli üretim dijital bir tasarımdan fiziksel, 3 boyutlu bir nesne üretme işlemidir. Günümüzde, bu işlem için farklı çalışma prensipleri olan ve çeşitli malzemeler kullanabilen bir çok 3B yazıcı mevcuttur. Dijital ortamda oluşturulan bir tasarım bu 3B yazıcılar sayesinde gerçek dünyada 3 boyutlu bir nesneye dönüştürülebilir. Eklemeli üretim ile üretilen nesnelerin esneklikleri; üretim için kullanılan malzemelere ve dijital tasarımlara bağlıdır. Eklemeli üretim sonucu nesneye dönüşecek bir dijital tasarım uygun şekilde değiştirilirse üretimde kullanılacak malzeme aynı kalmasına rağmen elde edilecek nesne daha esnek olabilir. Bu tez kapsamında eklemeli üretim ile üretilebilecek dijital tasarımların; temel özellikleri doğrudan değişmeyecek şekilde, otomatik olarak esnek özellik gösteren de- senlerle kaplanması için yöntemler önerilmektedir. Önerilen yöntemler kullanılarak bazı dijital tasarımlar esnek özellik gösteren desenlerle kaplanmışlardır. Bazı dijital tasarımların esnek özellik gösteren desenlerle kaplanmış halleri eklemeli üretim ile üretilmişlerdir.Üretilen nesnelerin, dijital tasarımların orjinal hallerinin aynı malzeme kullanılarak eklemeli üretim ile üretilmesi sonucu elde edilecek nesnelerden daha fazla esnek özelliğe sahip oldukları gözlenmiştir. Dijital tasarımların orjinal halleri yerine esnek özellik gösteren desenlerle kaplanmış hallerinin eklemeli üretim ile üretilmesinin sağladığı faydalar belirlenmiştir. Bu faydalara ek olarak, dijital tasarımların orjinal halleri yerine esnek özellik gösteren desenlerle kaplanmış hallerinin eklemeli üretim sürecine getirdiği zorluklar ve bu zorlukları aşmak için yapılabileceklerde belirlenmiştir. Son olarak dijital tasarımları esnek özellik gösteren desenlerle kaplamak için önerilen yöntemlerin kısıtlarından ve başarımlarından bahsedilmiş, farklı dijital tasarımlar üzerinde elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır.

Özet (Çeviri)

3D printing is a manufacturing process which generates a physical, three-dimensional object from a digital design. In our day, there exist lots of devices, called 3D printers, having different working principles and using various materials for this manufacturing process. A model designed digitally can be transformed into a three-dimensional object in the real world by 3D printers. The elasticity of objects created by 3D printers depends on the materials used during manufacturing and the digital designs. If the digital design would be transformed into an object after 3D printing is modified properly, the printed object can be more flexible even though the material used during manufacturing remains the same. In this thesis, we propose methods for extracting auxetic patterns from 3D printable digital designs by modifying the existing mesh primitives directly and fully-automatically. Proposed methods were employed to extract auxetic patterns from some digital designs. These extracted auxetic patterns were 3D printed. It was observed that 3D printed objects from extracted auxetic patterns are more flexible when they are compared to 3D printed objects from the original digital designs. Benefits of extracting auxetic patterns from digital designs and 3D print them instead of the original digital designs were revealed. Besides, challenges of 3D printing extracted auxetic patterns and how to deal with these challenges were also referred. Finally, constraints and performances of the proposed methods were explained and acquired results of these methods for different digital designs were compared.

Benzer Tezler

  1. Extracting semantic building models from aerial stereo images and conversion to CityGML

    Hava fotoğraflarından semantik bina modellerinin çıkartılması ve CityGML?e dönüştürülmesi

    AHMET ŞENGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDE DEMİREL

    PROF. DR. THOMAS H. KOLBE

  2. Extracting and analyzing impoliteness in corpora: A study based on The British National Corpus and The Spoken Turkish Corpus

    Derlem çalışmalarında kabalığı tespit etmek ve incelemek: İngiliz Ulusal Derlemi ve Sözlü Türkçe Derlemi üzerine bir inceleme

    HATİCE ÇELEBİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    İngiliz Dili ve EdebiyatıOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALE IŞIK GÜLER

    PROF. DR. ŞÜKRİYE RUHİ

  3. Extracting sub-exposure images from a single capture through fourier-based optical modulation

    Fourier tabanlı optik modülasyon ile tek çekimde alt-pozlama görüntülerinin çıkarılması

    SHAH REZ KHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHADIR KÜRŞAT GÜNTÜRK

  4. Extracting protein-ligand interactions from the biomedical literature using deep learning approaches

    Derin öğrenme yaklaşımları ile biyomedikal literatüründen protein-ligand etkileşimlerini öğrenme

    ATAKAN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN

    DOÇ. DR. ELİF ÖZKIRIMLI ÖLMEZ

  5. Extracting cryptocurrency trading signals from raw financial data using technical indicators and deep learning

    Teknik göstergeler ve derin öğrenme kullanarak işlenmemiş finansal verilerden kripto para alım ve satım sinyalleri elde etmek

    BAŞAK KALFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilim ve TeknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM