Investigation of statically equivalent serial chain and deep-learning based com estimation techniques
Statik olarak eşdeğer seri zincir yöntemi ve derin öğrenme tabanlı kütle merkezi tahmin tekniklerinin incelenmesi
- Tez No: 728313
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Denge, Derin öğrenme, Statik, Equilibrium, Deep learning, Statics
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsanlar için Kütle Merkezinin (KM) tahmini, bu noktanın ayakta durma ve yürüme sırasında vücudun dengesi ve stabilitesi ile olan ilişkisinden dolayı, büyük önem taşıyan bir konudur. KM'yi tahmin etmek için kullanılan en ilgi çekiçi yöntemlerden biri, bağımsız vücut segment kütleleri veya boyutları hakkında herhangi bir bilgi olmaksızın yalnızca eklem açılarını kullanarak KM'yi bulma özelliği ile öne çıkan Statik Olarak Eşdeğer Seri Zincir (SESC) yöntemidir. Bu tezde esas olarak, KM tahmini için dört farklı biyomekanik temsil üzerinde SESC uygulanmış ve model karmaşıklığının KM tahmin doğruluğu ve kesinliği üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Ortalama karekök hatası (RMSE) ve Bland-Altman analizi kullanılarak değerlendirilen KM tahminleri ile, modelin karmaşıklığının artmasının tahmin doğruluğu ve kesinliği üzerinde doğrudan bir etkiye sahip olabileceği varsayımı doğrulanmıştır. Buna ek olarak, SESC'in, bireyin vücut yapısından bağımsız olarak tutarlı tahmin doğruluğunu ve kesinliğini koruyabilen güvenilir bir tahmin tekniği olduğu kanıtlanmıştır. Bu sonuca, kayda değer kütle farklılıklarına sahip iki çalışma grubu (Fit ve Obez) üzerinde uygulanan KM tahmin modellerinin sonuçlarının karşılaştırılmasıyla ulaşılmıştır. Son olarak da; SESC'de eklem açılarının kullanımı, Derin Öğrenme'nin kullanıldığı yeni bir KM tahmin yaklaşımının uygulanmasına ilham vermiştir. Bu yaklaşım ile, RMSE değeri makul bir seviyede tutulurken KM tahmini esnasında ihtiyaç duyulan eklem ve sensör sayısını düşürmenin mümkün olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Estimation of the Center of Mass (CoM) for humans is a matter of great importance, as this particular point is usually concerned with the balance and stability of the body during standing and walking. One of the most interesting methods being currently used to estimate the CoM is the Statically Equivalent Serial Chain (SESC), distinguished by its ability to locate the CoM using only the joint angles without any knowledge about the individual link masses or dimensions. In this thesis, the main work is focused on investigating the change of accuracy and precision of SESC CoM estimations with the change of the models' complexities, by applying SESC on four different biomechanical representations. The results of this investigation, mainly evaluated using the root-mean-square error (RMSE) and the Bland-Altman analysis, confirmed the assumption that the increase of the complexity of the model can have a direct effect on enhancing the accuracy and precision of the estimations. In addition, SESC proved to be a reliable estimation technique, that can maintain consistent estimation accuracy and precision regardless of the individual's body structure. This has been shown by comparing the CoM estimation results of two groups (Fit and Obese) that have significant mass differences. Finally, the use of joint angles in SESC has inspired the application of a new CoM estimation approach using Deep-Learning. This approach was able to prove the possibility to reduce the number of joints and sensors used for CoM estimation while maintaining an acceptable RMSE value.
Benzer Tezler
- Çıkmalı bir binada çerçeve süreksizliğinin incelenmesi ve performans düzeyi ile göçme güvenliğinin belirlenmesi
Investigation of frame discontinuity on a building with overhangs and determination of its performance level and collapse safety
ÖZGE GÜMÜŞBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEN GÜLAY
- Dişli çarklarda yük taşıma kabiliyetinin ve diş gibi gerilmelerinin incelenmesi
Investigation of root stresses and fatique strength of spur gears
MUZAFFER ERTEN
- Yüksek gerilim izolatörlerinde atlama olayının yapay sinir ağları kullanılarak incelenmesi
Investigation of flashover phenomena on high voltage insulators using artificial neural network
MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU
Doktora
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET CEBECİ
- Elastik zemine oturan betonarme kirişlerin elasto-plastik davranışının incelenmesi yapı sistemlerinin hesap yöntemlerinin karşılaştırılması
Investigation of elastic-plastic behaviour of concrete beams on elastic foundation-comparison of methods of structural analysis
İBRAHİM BAKAN
- Şizofreni hastalarında CRP/albumin, platelet/lenfosit, nötrofil/lenfosit, lenfosit/ monosit ve monosit/hdl değerlerinin klinik parametrelerle ilişkisinin incelenmesi
Examination of the relationship of CRP/albumin, platelet/lymphocyte, neutrophil/lymphocyte, lymphocyte/monocyte and monocyte/hdl values with clinical parameters in schizophrenia patients
ELİF BALTACI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
PsikiyatriAdıyaman ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHİCE HAN ALMİŞ