| Ders Adı | Kodu | Dili | Türü | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| İstatistik ve Optimizasyon | MEM387 | Türkçe | Zorunlu | 5. Yarıyıl | 2 + 0 | 2,0 | 3,0 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Gürcan SAMTAŞ |
| Dersi Veren(ler) | |
| Dersin Amacı | • Mekatronik sistemlerde sensör verilerini analiz etmek ve yorumlamak için istatistiksel yöntemleri etkin biçimde kullanmak. • Deneysel verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmak için olasılık, dağılım ve regresyon temelli analiz tekniklerini uygulamak. • Gürültü ve belirsizlik içeren sistemlerde hata tahmini ve karar verme süreçlerini geliştirmek. • Tasarım, kontrol ve sistem performansını artırmak amacıyla optimizasyon yaklaşımlarını tanımak ve uygulamak. • Veriye dayalı modelleme ve karar verme süreçlerinde istatistiksel düşünme ile optimizasyon temelli çözüm becerilerini birleştirmek. |
| Dersin İçeriği | Bu ders, mekatronik mühendisliği uygulamalarında verilerin analiz edilmesi, modellenmesi ve optimizasyonu için gerekli istatistiksel ve matematiksel araçları kapsar. İlk bölümde, sensör verilerinin istatistiksel analizi, dağılımlar, regresyon, hata tahmini ve modelleme üzerinde durulur. İkinci bölümde, sistem tasarımı ve performans geliştirme için lineer ve lineer olmayan optimizasyon yöntemleri, çok amaçlı optimizasyon ve algoritmik yaklaşımlar ele alınır. Öğrenciler, hem istatistiksel analiz hem de optimizasyon süreçlerini bir arada kullanarak mekatronik sistemlerin karar verme ve tasarım problemlerini çözmeyi öğrenirler. |
| # | Öğrenme Kazanımı |
| 1 | Sensör verilerini analiz etmek için uygun istatistiksel yöntemleri seçer ve uygular. |
| 2 | Gürültü içeren sinyalleri analiz etmek ve filtrelemek için istatistiksel yöntemleri uygulamak. |
| 3 | Regresyon modelleri ile sistem davranışlarını tahmin eder ve sonuçları değerlendirir. |
| 4 | Hipotez testleriyle sistem değişkenleri arasındaki ilişkileri istatistiksel olarak yorumlar. |
| 5 | Kontrol sistemlerinde hata tahmini ve karar verme süreçlerinde istatistiksel analiz yöntemlerini uygular. |
| 6 | Mekatronik sistemlerde tasarım parametrelerini optimize etmek için lineer ve lineer olmayan optimizasyon tekniklerini kullanır. |
| 7 | Gerçek mühendislik problemlerinde optimizasyon algoritmalarını (ör. genetik algoritma, parçacık sürü optimizasyonu) uygular. |
| 8 | İstatistiksel analiz ve optimizasyon yöntemlerini birleştirerek mekatronik sistemlerin performansını değerlendirme ve iyileştirme becerisi kazanır. |
| Hafta | Konular/Uygulamalar | Yöntem |
|---|---|---|
| 1. Hafta | Giriş: İstatistik, Veri Türleri ve Sensör Verilerinin Özellikleri | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 2. Hafta | Olasılık Kavramı ve Rastgele Değişkenler | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 3. Hafta | Olasılık Dağılımları ve Mekatronik Sistemlerde Kullanımı | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 4. Hafta | Tanımlayıcı İstatistik ve Veri Görselleştirme | Araştırma, Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 5. Hafta | Örneklem, Tahmin ve Güven Aralıkları | Araştırma, Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 6. Hafta | Hipotez Testleri ve Uygulamaları | Araştırma, Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 7. Hafta | Korelasyon, Kovaryans ve Regresyon Analizi Temelleri | Araştırma, Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 8. Hafta | Lineer Regresyon ve Mekatronik Sistemlerde Uygulamaları | Araştırma, Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 9. Hafta | Çoklu Regresyon ve Model Doğrulama | Araştırma, Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| 10. Hafta | Gürültü Analizi, Hata Tahmini ve Karar Verme Süreçleri | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 11. Hafta | Optimizasyona Giriş: Temel Kavramlar ve Lineer Programlama | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 12. Hafta | Lineer Olmayan ve Kısıtlı Optimizasyon Yöntemleri | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 13. Hafta | Çok Amaçlı Optimizasyon ve Mühendislik Tasarımında Uygulamaları | Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları, Araştırma |
| 14. Hafta | Optimizasyon Algoritmaları (Genetik Algoritmalar, Parçacık Sürü Optimizasyonu) ve Mekatronik Uygulamaları | Araştırma, Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları |
| No | Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini Mekatronik Mühendisliği alanında uygulama becerisi kazandırmak | ✔ | |||||
| 2 | Bir Mekatronik sistemin tümünü veya bir bileşenini, gerçekçi koşullar altında tasarlama ve geliştirme becerisi kazandırmak | ✔ | |||||
| 3 | Mühendislik problemlerini tanımlama, modelleme ve çözme becerisi kazandırmak. | ✔ | |||||
| 4 | Proje yönetim, risk yönetimi, girişimcilik, yenilikçilik ile sürdürülebilir kalkınma farkındalığıyla güncel yazılım ve donanımları etkin bir biçimde kullanmak | ✔ | |||||
| 5 | Mesleki sorumluluk ve etik bilinç kazanmak | ✔ | |||||
| 6 | Takım içinde ve bireysel çalışabilme becerisi kazanmak | ✔ | |||||
| 7 | Sözlü ve yazılı iletişim kurma becerisi kazanmak. Yabancı bir dili meslekî yaşamda etkin biçimde kullanmak | ✔ | |||||
| 8 | Yasam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanmak ve mühendislik uygulamamlarının sağlık, çevre, güvenlik ve hukuksal boyutları konusunda farkındalık | ✔ | |||||
| Program Yeterlilik | DK1 | DK2 | DK3 | DK4 | DK5 | DK6 | DK7 | DK8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PY1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| PY2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| PY3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| PY4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| PY5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| PY6 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| PY7 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| PY8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Ders Kitabı veya Notu | Ders Kitabı veya Ders Notu bulunmamaktadır. |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar |
|
| AKTS / İş Yükü Tablosu | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |
|---|---|---|---|---|
|
Ders İçi |
Ders Saati (14 Hafta) | 14 | 3 | 42 |
|
Ders Dışı |
Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları | 14 | 1 | 14 |
| Araştırma | 14 | 1 | 14 | |
| Diğer Faaliyetler | 1 | 4,5 | 4,5 | |
|
Sınavlar |
Ara Sınav 1 | 1 | 1 | 1 |
| Final | 1 | 1 | 1 | |
| Toplam İş Yükü | 76,5 | |||
| *AKTS = (Toplam İş Yükü) / 25,5 | Dersin AKTS Kredisi | 3,0 | ||
