Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Eklemeli İmalat Tasarımında Makine Öğrenmesi Uygulamaları
Ders Kodu: MME550
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: İngilizce
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 8
Amaç

Bu dersin amacı, eklemeli üretim tasarım süreçlerine makine öğrenmesi tekniklerinin entegrasyonunu öğretmektir. Öğrenciler, üretime uygun tasarım (DfAM), topoloji optimizasyonu ve simülasyon tabanlı yaklaşımları makine öğrenmesi yöntemleri ile birleştirerek veri temelli ve optimize mühendislik tasarımları geliştirmeyi öğrenecektir.

Özet İçerik

Eklemeli üretim için tasarım (DfAM), eklemeli üretim süreçleri, topoloji ve şekil optimizasyonu, generatif tasarım yöntemleri, yapısal analiz, CAD ve sonlu elemanlar analizinden veri üretimi, özellik çıkarımı, denetimli makine öğrenmesi yöntemleri (regresyon modelleri), model eğitimi ve doğrulama, veri temelli tasarım optimizasyonu.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.1. Eklemeli üretim sistemleri için tasarım prensiplerini açıklar
2.2. Topoloji ve generatif tasarım yöntemlerini uygular
3.3. Yapısal analiz ile tasarım doğrulaması yapar
4.4. CAD ve simülasyon ortamlarından veri üretir
5.5. Makine öğrenmesi yöntemlerini mühendislik tahmini için uygular
6.6. Makine öğrenmesini tasarım optimizasyon süreçlerine entegre eder
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.1. Fusion 360 AI script tutorials
2.2. Ansys Parametric Design and Simulation Tutorials
3.3. Martins, Joaquim RRA, and Andrew Ning. Engineering design optimization. Cambridge University Press, 2021.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Eklemeli üretim ve DfAM’e giriş
2. Hafta - Teorik
Eklemeli üretim süreçleri ve malzemeler
3. Hafta - Teorik
Eklemeli üretim için CAD tabanlı tasarım
4. Hafta - Teorik
Topoloji optimizasyonunun temel prensipleri
5. Hafta - Teorik
Topoloji optimizasyon uygulamaları
6. Hafta - Teorik
Generatif tasarım yöntemleri
7. Hafta - Teorik
Yapısal analiz temelleri (FEA)
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Ara sınav (Vize)
9. Hafta - Teorik
CAD ve FEA’dan veri seti oluşturma
10. Hafta - Teorik
Mühendislik verileri için özellik çıkarımı
11. Hafta - Teorik
Mühendislikte makine öğrenmesine giriş
12. Hafta - Teorik
Regresyon modelleri (XGBoost, Random Forest)
13. Hafta - Teorik
Model eğitimi ve doğrulama
14. Hafta - Teorik
Tasarım optimizasyon projesi
15. Hafta - Teorik
Tasarım optimizasyon projesi
16. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Dönem sonu sınavı (Final)
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev5%10
Proje1%10
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders1453112
Ödev57560
Proje110515
Ara Sınav1426
Dönem Sonu Sınavı1426
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)199
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
OÇ-1
3
3
3
3
4
3
4
3
3
4
3
3
OÇ-2
4
4
4
4
5
4
3
4
4
5
4
4
OÇ-3
3
3
5
4
5
4
4
4
5
5
4
3
OÇ-4
4
5
5
5
4
5
5
5
4
4
5
4
OÇ-5
3
5
5
3
4
4
4
3
3
4
5
4
OÇ-6
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026