| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Makine Mühendisliğinde Ölçme | ME 504 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Deneysel verinin incelenmesi için istatistik araçlarının kullanımının öğrenilmesi |
| 2. Ölçüm belirsizliğini tahmin etmenin öğrenilmesi |
| 3. Makine mühendisliği ile ilgili çeşitli konuların deneysel olarak incelenmesine yönelik yeteneklerin kazanılması |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, ölçüm temelleri, uygulamalı deneyler, belirsizlik analizi, teknik karşılaştırma ve profesyonel mühendislik raporları dahil olmak üzere kapsamlı makine mühendisliği laboratuvar deneyimi sunar. Ayrıca her metodolojinin ve ilgili uygulamaların arkasındaki temel ilkelere odaklanır. Konular, termodinamik, termik akışkanlar ve kontrol gibi ana makine mühendisliği alanlarında ölçümü kapsamaktadır. Uzmanlaşmış deneyler arasında akışkanlar, CAD / CAM ve NC işleme yer alır. Deneysel sonuçların teorik veya sayısal sonuçlarla karşılaştırılmasını da içerir. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Ölçümün temelleri |
| 2 | Ölçümün temelleri |
| 3 | Olasılık ve istatistik |
| 4 | Olasılık ve istatistik |
| 5 | Olasılık ve istatistik |
| 6 | Belirsizlik analizi |
| 7 | Belirsizlik analizi |
| 8 | Sinyallerin özellikleri ve analizi |
| 9 | Sinyallerin özellikleri ve analizi |
| 10 | Sİnyallerin özellikleri ve analizi |
| 11 | Örnekleme ve veri toplama |
| 12 | Örnekleme ve veri toplama |
| 13 | Proje sunumu |
| |
| Kaynaklar: |
| J. Holman, Measurement Systems-Application and Design, Mc-Graw Hill, 2003, 978-0070173385 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| W.G. Cobb, Introduction to Design and Analysis of Experiments , Springer, 1998, 978-0470412169 |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada üç saat ders ve ödev çalışması yapılmaktadır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Proje | 2 | %40 |
| Final Sınavı | 1 | %30 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Makina Mühendisliği ile ilgili matematik ve mühendislik konularında bilgi; alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgi üretir, değerlendirir, yorumlar ve tez yazabilir. | 2 |
| 2 | Makina mühendisliğinde kullanılan güncel teknikler ve yöntemler hakkında kapsamlı bilgi sahibidir; bu teknikleri karmaşık makina mühendisliği problemlerine uygulama yeteneği. | 3 |
| 3 | Makina Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlama ve formüle etme yeteneği, bunları çözmek için yöntemler geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemleri uygulama yeteneği. | 3 |
| 4 | Makina Mühendisliği'nde karşılaşılan karmaşık problemleri analiz etmek ve çözmek için gereken modern teknikleri ve araçları seçme ve kullanma yeteneği; bilgi teknolojilerini etkili bir şekilde kullanma yeteneği. | 4 |
| 5 | Karmaşık sistemler veya süreçler tasarlama ve yenilikçi alternatifler geliştirme yeteneği. | 0 |
| 6 | Deney tasarlama ve yürütme, veri toplama, analiz etme ve Makina Mühendisliği ile ilgili karmaşık problemlerle ilgili sonuçları yorumlama yeteneği. | 0 |
| 7 | Disipliniçi ve disiplinler arası takımlarda ve bağımsız olarak çalışma ve bir takımı yönetme yeteneği. | 3 |
| 8 | Avrupa Dil Portföyü'nün B2 seviyesinde en az bir yabancı dil bilgisi (özellikle İngilizce); rapor yazma yeteneği, net ve anlaşılır talimat verme ve alma yeteneği. | 1 |
| 9 | Çalışmaların sürecini ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda sistemli ve açık bir şekilde yazılı ve sözlü olarak sunabilme yeteneği. | 2 |
| 10 | Ömür boyu öğrenme ihtiyacının farkında olma; bilgiye erişme, bilim ve teknolojideki en son gelişmeleri takip etme ve sürekli güncel kalma yeteneği. | 2 |
| 11 | Veri toplama, tartışma, sunum aşamalarında ve tüm mesleki faaliyetlerde sosyal, bilimsel ve etik değerler hakkında farkındalık. | 2 |