PDMS tabanlı CNT-grafen nanokompozit basınç sensörü fabrikasyonu ve pedobarometrik değerlerin analizi
Fabrication of PDMS-based CNT-graphene nanocomposite pressure sensor and analysis of pedobarometric values
Yazar: HASBİ ÖNER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN YÜCE
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering ; Metalurji Mühendisliği = Metallurgical Engineering ; Polimer Bilim ve Teknolojisi = Polymer Science and Technology
Dizin: Nano parçacık = Nano particles ; Nanobilim = Nanoscience ; Nanomateryaller = Nanomaterials ; Nanoteknoloji = Nanotechnology ; Nanotüp = Nanotube ; Polimer ağı = Polymer network ; Polimer karışımlar = Polymer blends ; Polimer kompozitler = Polymer composites ; Yürüme analizi = Gait analysis

Özet:
Yürüyüş biçimimiz ve ayak tabanımızın yapısı, vücudumuzun nörolojik ve biomekanik durumları ile ilgili birçok ilişkiyi içinde barındırır. Bu ilişkiler, klinik tanı ve rehabilitasyon için yardımcı uygulamaların geliştirilmesine olanak tanıyan adım analizinin güçlü bir araç olduğunu gösterir. Bu tezde, adım sırasında üretilen basınç sonucu yer tepkisi kuvvetlerini (YTK) izlemek ve analiz etmek için bir sistem tasarımını anlatmaktadır. Bu sistem için önce sistemde kullanılacak sensörlerin geliştirilmesi ve karakterizasyonu açıklanmıştır. Sistemde kullanılacak sensörlerin geleneksel sensörlerden farklı olarak yenilikçi malzemeler olarak literatürde bulunan karbon nanotüpler, grafen nano parçacıklar ve polimer malzemeler kullanılmıştır. Sistemin bütün hali, piezo dirençli nano kompozit sensörler entegre edilmiş bir sensör ayakkabı tabanlığından, veri işleme biriminden ve grafik arayüz sayesinde verilerin görselleştirilmesinden oluşmaktadır. Sensörlü tabanlık kablolu ve kablosuz gerçek zamanlı veri aktarımı sağlamaktadır. Ayrıca, tabanlıkta kullanılan piezodirençli nano kompozit basınç sensörlerinin karakterizasyonunun önemi literatürde bildirilmemiştir, bu nedenle ayakkabı tabanının doğal değişkenliğinin kuvvet / basınç ölçümlerine kattığı hata kompanse edilmeye çalışıldı.  Elde edilen sistem ile birlikte kullanıcıların, mekaniksel olarak bozulmaya uğramış ayak tabanının basınç haritasından yararlanarak haritası çıkarılarak bireyin yürüyüş modelindeki bozukluklar ve aksaklıklar görüntülenebilir hale gelmiştir.  Tezde örnek olarak normal tabana sahip kullanıcı ile düz tabana sahip ayak yapılarının analizi yapılmış ve basınç haritalarından ayak tabanının farklı bölgelerindeki basınç değişimleri gösterilmiştir.

Abstract:
Our gait and foot structure have many relationships with the neurological and biomechanical state of our body. These relationships indicate that gait analysis is a valuable tool for clinical diagnosis and rehabilitation, which can facilitate the development of supporting interventions. This thesis outlines a system design for monitoring and analyzing ground reaction forces (GRF) produced during the gait cycle. The system incorporates innovative sensors made from materials such as carbon nanotubes, graphene nanoparticles, and polymer materials, which are described and characterized. The system includes a sensor-based shoe sole, a data processing unit, and a graphical interface for visualizing the data. The sensors in the sole are piezoresistive nano composite sensors that provide real-time data transfer both wired and wireless. In addition, the importance of characterizing the piezoresistive nano composite pressure sensors used in the sole has not been reported in the literature, so an attempt was made to correct for the error introduced by the natural variability of the shoe sole into force and pressure measurements. With the system, users can use the pressure map of a foot with mechanical impairments and visualize deviations and abnormalities in their gait by interpreting the map. For example, the analysis of a normal foot and a flat foot structure was performed, and the changes in pressure in different regions of the foot were shown in the pressure maps.