Gelecekteki DEMO-tipi füzyon santrallerinde, reaktörün içinde bulunan breeding blanket (BB) segmentlerinin insan erişimi olmadan değiştirilmesi gerekecektir. Bu segmentlerin dış taraftaki örnekleri 180 tona, iç taraftakiler ise 125 tona kadar çıkabilmektedir. İncelenen çalışma, bu ağır parçaları tokamak vakum kabından üst port üzerinden kapalı taşıma kasasına aktarmak üzere tasarlanmış Breeding Blanket Vertical Transporter (BBVT) adlı yedi eklemli özel robotun kinematiğini ve hareket planlamasını araştırmaktadır.

BBVT, altı serbestlik dereceli uzaysal görev için yedi ekleme sahip olduğundan kinematik olarak fazlalıklıdır. Bu özellik aynı uç-efektör pozuna birden fazla eklem konfigürasyonuyla ulaşılmasına imkân verir; ancak ters kinematik problemini de zorlaştırır. Çalışmada Modified Denavit–Hartenberg yöntemiyle analitik bir kinematik model geliştirilmiş, model MSC Adams ile doğrulanmış, görev için uygun analitik ters kinematik çözümleri türetilmiş ve geometrik Jacobian kullanılarak eklem yükleri hesaplanmıştır.

Geliştirilen analitik ters kinematik algoritmaları, 1000 rastgele geçerli robot pozu üzerinde Matlab'daki BFGS, Levenberg–Marquardt ve SQP tabanlı sayısal yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Trolley tilting eklemi sıfırdan farklı bilinen bir açıdayken analitik çözüm ortalama 0,0863 ms'de; açı sıfırken ise 0,0284 ms'de tamamlanmıştır. Bunlar aynı testteki en hızlı sayısal çözüm BFGS'den sırasıyla yaklaşık 53 ve 84 kat daha hızlıdır.

Analitik kinematik daha sonra beş farklı blanket segmentinin kavranması, ön yüklenmesi, kaldırılması, yönlendirilmesi ve cask içine taşınması için waypoint'ler üretmekte kullanılmıştır. Matlab VHACD çarpışma denetimiyle oluşturulan waypoint'lerde blanket segmenti ile üst port ve cask arasında çarpışma görülmemiştir. Statik analiz, en ağır eklem yüklerinin genel olarak ilk kaldırma aşamasında ortaya çıktığını göstermektedir.

DEMO bakımında neden böyle bir robot gerekiyor?

DEMO, elektrik üretimini gösterecek gelecekteki tokamak tipi füzyon santrali kavramlarından biridir. Reaktörün içindeki breeding blanket sistemi, nötron enerjisinin yönetilmesi ve trityum üretimi gibi görevlerde kullanılacaktır. Bu bileşenler yüksek radyasyon ve sıcaklık ortamında bulunduğundan bakımın uzaktan gerçekleştirilmesi gerekir.

EU-DEMO tasarımında her tokamak sektörü üst port üzerinden servis edilebilir ve beş farklı blanket segmenti içerir:

• üç adet outboard segment — kütleleri 180 tona kadar,
• iki adet inboard segment — kütleleri 125 tona kadar.

Segmentler tokamak binası ile aktif bakım tesisi arasında raylı, kapalı bir cask sistemi içinde taşınır. BBVT'nin görevi segmenti vakum kabından almak, üst port boyunca kontrollü biçimde taşımak ve cask içine yerleştirmektir.

Buradaki mühendislik problemi yalnız “180 tonu kaldırmak” değildir. Robot çok sınırlı geometrik hacimde çalışırken segmenti belirli açılarda döndürmeli, mekanik desteklerden kontrollü biçimde ayırmalı, ağır yükün statik momentlerini yönetmeli ve çevredeki tokamak yapısına çarpmamalıdır.

BBVT'nin yedi eklemi

Kaynak Şekil 1'de bu yedi eklem ile her linke atanan referans koordinat sistemleri gösterilmektedir. Modelde üç paralel elevator rigid chain, hesaplamayı sadeleştirmek amacıyla tek bir prizmatik \(d_1\) eklemi olarak temsil edilmiştir.

7-DoF BBVT Neden Özel Bir Ters Kinematik Problemi Oluşturuyor?

BBVT'nin uç efektörünün uzaydaki pozisyonu ve yönelimi altı bağımsız görev değişkeniyle tanımlanırken robotta yedi eklem değişkeni bulunur; yani mekanizma kinematik olarak fazlalıklıdır. Aynı uç-efektör pozuna birden fazla eklem konfigürasyonuyla ulaşılabilir ve bu nedenle ters kinematik problemi tek bir çözüme sahip olmak zorunda değildir.

İleri kinematik modeli

Link koordinat sistemleri Craig'in modified Denavit–Hartenberg konvansiyonuna göre kurulmuştur. Taban koordinat sisteminden son linke olan toplam dönüşüm:

\[ {}^{0}_{6}T = {}^{0}_{1}T\, {}^{1}_{2}T\, {}^{2}_{3}T\, {}^{3}_{t}T\, {}^{t}_{4}T\, {}^{4}_{5}T\, {}^{5}_{6}T \]

şeklinde ardışık homojen dönüşümlerin çarpımıyla elde edilmektedir.

Kaynağın başlıca geometrik boyutları:

Model nasıl doğrulandı?

Analitik model, MSC Adams 2023.2 içinde oluşturulan sayısal çok-cisim modeliyle karşılaştırılmıştır. Tüm eklemler farklı frekanslarda sinüzoidal olarak hareket ettirilmiş ve iki modelin gripper Tool Center Point (TCP) yörüngeleri karşılaştırılmıştır.

Gripper yolunun toplam RMSE değeri:

\[ 2{,}3527\times10^{-7}\ \text{m} \]

olarak raporlanmıştır. Bu çok küçük fark, aynı idealize edilmiş kinematik koşullar altında analitik dönüşüm modelinin Adams modeliyle son derece yakın sonuç verdiğini göstermektedir.

Bu sonuç gerçek robotun tüm yapısal esnekliklerini doğrulayan fiziksel test değildir. Çalışmanın modeli bağlantıları ve eklemleri esas olarak rijit kabul etmektedir.

Trolley tilting eklemi neden kritik?

Yedi bilinmeyenli bir mekanizmanın altı görev değişkeninden analitik olarak çözülebilmesi için ek bir kısıta ihtiyaç vardır. BBVT açısından doğal kısıt, trolley tilting eklemi \(θ_t\)'nin blanket taşıma işleminin büyük bölümünde sabit olmasıdır.

Yazarlar iki ayrı durumu analiz etmektedir:

• \(θ_t \neq 0\) ve biliniyor: ters kinematik genel durumda dört çözüme kadar üretilebilir.
• \(θ_t = 0\): robot tekrar fazlalıklı hâle gelir ve sürekli bir çözüm ailesi ortaya çıkar.

θt ≠ 0 durumunda dört çözüm nereden geliyor?

Analitik türetimde önce \(θ_4+θ_5\) bileşiminin kosinüsü ve sinüsü belirlenir. Sinüs için iki işaret olasılığı vardır. Bu seçenekler \(θ_2\), \(θ_6\) ve diğer eklem değişkenlerine aktarılır; \(θ_4\) için de iki farklı kosinüs işareti oluşur.

Böylece genel durumda:

• \(d_1\), \(θ_2\) ve \(θ_6\) için iki ilişkili çözüm,
• \(d_3\), \(θ_4\) ve \(θ_5\) için dört kombinasyon,
• toplamda en fazla dört tam eklem konfigürasyonu

elde edilir.

Ancak çözümün varlığı veya dört çözümün birbirinden farklı olması her konfigürasyonda garanti edilmez.

θt = 0 olduğunda neden sonsuz çözüm oluşuyor?

Trolley tilting açısı sıfır olduğunda denklemler önemli ölçüde sadeleşir. Elevator ve son gripper açısı doğrudan:

\[ d_1=p_z-l \]

ve

\[ θ_6=\operatorname{atan2}(r_{31},r_{32}) \]

ile belirlenebilir.

Kalan yatay konum bağıntıları ise trolley'nin x–y koordinatlarının hedef nokta merkezli, yarıçapı \(k\) olan bir çember üzerinde bulunmasını gerektirir:

\[ p_{3x}=d_3\cos θ_2 =p_x+k\cos(θ_2+θ_4+\pi) \]

\[ p_{3y}=d_3\sin θ_2 =p_y+k\sin(θ_2+θ_4+\pi) \]

Yönelim için ayrıca:

\[ θ_2+θ_4+θ_5 = \operatorname{atan2}(r_{13},-r_{23}) \]

kısıtı elde edilir.

Dolayısıyla trolley'nin bu çember üzerindeki konumu bir serbest parametre hâline gelir ve aynı uç-efektör pozu için sürekli bir IK çözüm ailesi oluşur.

Jacobian ne için kullanılıyor?

BBVT için 6 × 7 boyutlu geometrik Jacobian, eklem hızlarını uç-efektörün doğrusal ve açısal hızlarına bağlamaktadır:

\[ \begin{bmatrix} v\\ \omega \end{bmatrix} = J(\Theta)\dot{\Theta} \]

Çalışma açısından Jacobian'ın bir başka önemli işlevi statik yük hesabıdır. Uç efektördeki kuvvet ve moment vektörü \(F\) bilindiğinde eklem yükleri:

\[ \tau=J(\Theta)^T F \]

ilişkisiyle hesaplanabilmektedir.

Kaynak ayrıca \(θ_t=0\) ve:

\[ θ_4+θ_5=\frac{\pi}{2}\pm n\pi \]

durumunda iki tilting ekseninin paralel hâle geldiği bir kinematik singularity bulunduğunu belirtmektedir.

Analitik Ters Kinematik Sayısal Çözücülerden Ne Kadar Hızlı?

1000 rastgele geçerli BBVT pozu üzerindeki Matlab testinde analitik yöntem, karşılaştırmadaki en hızlı sayısal yöntem olan BFGS'den yaklaşık 53 ila 84 kat daha hızlıdır; ayrıca sayısal yöntemlerin tek çözüm üretmesine karşılık analitik yöntem görev durumuna göre dört veya keyfi sayıda hassas çözüm sağlayabilmektedir.

*θt = 0 durumunda çözüm ailesi süreklidir. Testte karşılaştırma amacıyla 100 çözüm üretilmiştir; matematiksel olarak çözüm sayısı 100 ile sınırlı değildir.

Testler Intel i7-1165G7 işlemci ve 16 GB bellekli bir dizüstü bilgisayarda gerçekleştirilmiştir. Sayısal çözücüler home configuration başlangıç tahminiyle ve varsayılan toleranslarla çalıştırılmıştır.

Dolayısıyla “53×–84×” hız üstünlüğü bütün bilgisayarlar, başlangıç tahminleri ve optimizasyon ayarları için evrensel sabit değildir; kaynakta kullanılan test düzeninin sonucudur.

Analitik yöntemin avantajı yalnız hız değil

Sayısal yöntem tek başlangıç tahmininden çoğunlukla tek bir konfigürasyona yakınsar. Analitik çözüm ise aynı hedef poz için alternatif robot konfigürasyonlarını doğrudan çıkarabilir. Bu, ağır yük taşırken farklı çözüm adayları arasından:

• daha düşük eklem yükü,
• daha geniş çarpışma açıklığı,
• eklem limitlerinden daha uzak çalışma,
• daha uygun sonraki waypoint

gibi ikincil mühendislik hedeflerine göre seçim yapılabilmesini kolaylaştırır.

180 Tonluk Blanket Segmentleri Çarpışmadan Nasıl Taşınabiliyor?

Çalışmada segmentlerin hareketi tam otonom dinamik planlayıcıyla değil, CAD geometrisi, analitik ters kinematik, statik yük hesabı ve Matlab VHACD çarpışma denetimi kullanılarak oluşturulan görev-özel waypoint dizileriyle planlanmıştır; her waypoint robot ve segment için geçerli bir poz tanımlar ve ardışık pozlar dar üst-port geometrisinden cask'a güvenli geçişi amaçlar.

Kavrama çalışma alanı

Beş blanket segmentinin standart kavrama arayüzü ideal olarak düşey kavranmaktadır. Bu durumda trolley tilting ve gripper tilting açıları sıfır kabul edilir ve elevator yüksekliği üstten görünümde problemden çıkar.

Kalan \(θ_2\), \(d_3\), \(θ_4\) ve \(θ_5\) değişkenleri yatay grasping workspace'i belirler.

Kaynak Şekil 4'ün sonucu:

• beş segment arayüzünün tamamı mevcut tasarımın erişilebilir bölgesindedir,
• ancak outboard left ve outboard right segmentler erişim sınırına oldukça yakındır,
• segmentlerin kütle merkezleri kavrama arayüzüyle çakışmadığı için önemli statik momentler oluşur.

Kavrama arayüzü açısı neden ±7,8° seçildi?

Blanket segmentinin kavrama arayüzündeki major axis açısı \(\phi\), iki tilting ekleminin taşıdığı statik momentleri doğrudan etkiler.

Preloading sırasında iki tilting ekleminin moment eksenlerinin birbirine dik olması istenir. Geometriden:

\[ θ_2=\phi \]

ilişkisi elde edilir. \(θ_2\) eklem sınırı ±8,12° olduğundan \(\phi\) de bu aralık içinde kalmalıdır.

Kaynak Şekil 5'te farklı \(\phi\) değerleri için trolley ve gripper tilting eklem yükleri hesaplanmıştır. Outboard segmentler açısından kullanılabilir açı aralığı oldukça dardır. Yazarlar bütün segmentler için ortak:

\[ \phi=\pm7,8^\circ \]

değerini seçmiştir.

Cask içinde yük nasıl tutuluyor?

Blanket segmenti cask içinde bir süre BBVT tarafından tutulacağından statik yüklerin ve taşıma sırasında cask'a aktarılabilecek dinamik momentlerin azaltılması amaçlanmıştır.

Gripper tilting eklemindeki statik momenti azaltan ideal \(θ_6\) değerleri kaynakta:

Inboard segmentlerin −12,49° optimumu, gripper'ın −8° eklem sınırını geçtiğinden gerçek planlamada −8° kullanılmıştır.

Waypoint sırası

Kaynakta belirlenen sökme sırası:

1. Outboard Middle (OM),
2. Outboard Left (OL),
3. Outboard Right (OR),
4. Inboard Right (IR),
5. Inboard Left (IL).

Waypoint'ler genel olarak home konumundan kavrama arayüzüne yaklaşma, kavrama, mekanik destekten ayırma, düşey ve yatay kaçınma hareketleri, gerekli dönmeler ve cask içindeki son tutma pozuna geçişi temsil etmektedir.

Kaynak Şekil 7, yalnız outboard right segment için 0'dan 9'a kadar on farklı pozun CAD tabanlı görünümünü göstermektedir. Segment üst porttan çıkarılırken hem yük hem robot geometrisi dar hacim içinde yön değiştirmektedir.

Çarpışma kontrolü

Waypoint'ler Matlab Robotics System Toolbox içindeki voxelized hierarchical approximate convex decomposition, yani VHACD çarpışma çözümleyicisi kullanılarak test edilmiştir.

Kontrolde:

• BBVT,
• taşınan BB segmenti,
• üst port,
• cask

geometrileri URDF/CAD temelli olarak dikkate alınmıştır. Önerilen waypoint dizilerinde segment ile üst port ve cask arasında çarpışma tespit edilmemiştir.

Bununla birlikte bu sonuç ideal geometri ve ideal waypoint'ler içindir. Gerçek sistemde ölçüm hatası, yapısal sehim, backlash ve yanlış hizalama gibi belirsizliklerin ayrıca yönetilmesi gerekir.

Statik yüklerin en kritik olduğu konum

Model varsayımlarında 2 ve 3 numaralı aktüatörler doğrudan statik yük taşımamaktadır. \(θ_t=0\) iken 4 ve 5 numaralı eklemlerde de değişken statik yük oluşmaz. Elevator'ın taşıdığı düşey yük esas olarak segment ağırlığıdır.

Konfigürasyona bağlı değişken momentlerin büyük kısmı iki tilting ekleminde ortaya çıkar.

Kaynak Şekil 8'e göre en ağır durum genel olarak waypoint 2'deki ilk kaldırma aşamasıdır; özellikle trolley tilting eklemi açısından bu nokta kritik tasarım yükü oluşturmaktadır.

Yaklaşık bakım süresi

BBVT güvenlik nedeniyle yavaş çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Çalışma, her waypoint arası hareketin ortalama 10 dakika sürdüğünü varsayarak kaba bir ilk süre hesabı yapmaktadır:

\[ \frac{ (2)(16)(10\ \mathrm{min})(8+9+9+7+6) }{ 1440\ \mathrm{min/day} } \approx 9\ \mathrm{gün} \]

Burada 2 katsayısı çıkarma ve geri takmayı; 16 ise tokamak sektörlerinin sayısını temsil etmektedir.

Bu yaklaşık dokuz gün yalnız BB segmentlerinin robotla taşınmasına yönelik birinci mertebe tahmindir. Gerçek tesis bakım programında bağlantı sökme, kontrol, doğrulama, arızalar, cask lojistiği veya diğer bakım faaliyetleri ayrıca zaman gerektirebilir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma zinciri

Çalışma birkaç birbirini tamamlayan mühendislik aşamasından oluşmaktadır:

1. 7-eklemli BBVT'nin modified Denavit–Hartenberg tabanlı ileri kinematik modelinin kurulması,
2. modelin MSC Adams ile karşılaştırılarak doğrulanması,
3. \(θ_t\neq0\) ve \(θ_t=0\) görev durumları için analitik ters kinematik türetimi,
4. 6 × 7 geometrik Jacobian'ın elde edilmesi,
5. analitik IK hızının Matlab sayısal çözücüleriyle karşılaştırılması,
6. beş blanket segmentinin grasping workspace analizinin yapılması,
7. kritik grasping ve cask pozlarında statik yük minimizasyonu,
8. CAD tabanlı çarpışmasız waypoint'lerin oluşturulması,
9. VHACD ile çarpışma kontrolü,
10. bakım süresinin ilk mertebe tahmini.

Analitik IK doğrulama ve hız sonuçları

1000 rastgele geçerli robot pozu için analitik yöntem her iki görev durumunda da %100 çözüm başarısı bildirmiştir.

\(θ_t\neq0\) için ortalama:

0,0863 ms / çözüm grubu

ve \(θ_t=0\) için:

0,0284 ms / çözüm grubu

raporlanmıştır.

Karşılaştırılan yöntemler arasında BFGS en hızlı sayısal çözüm olurken, LM hem çok daha yavaş hem de testlerin tamamında çözüm üretemeyen yöntem olmuştur.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• BBVT'nin idealize edilmiş 7-DoF kinematik modeli MSC Adams modeliyle çok yüksek uyum göstermektedir.
• Görevle ilişkili \(θ_t\) koşullarında kapalı-forma yakın analitik IK çözümü elde edilebilmektedir.
• Analitik IK, kullanılan test ortamında BFGS'den 53–84 kat hızlıdır.
• Analitik yöntem aynı uç-efektör pozu için birden fazla robot konfigürasyonunu doğrudan verebilir.
• Beş blanket kavrama noktası BBVT erişim alanındadır.
• Outboard lateral segmentlerin kavrama noktaları erişim sınırına yakındır.
• \(\phi=\pm7,8^\circ\) arayüz açısı kritik tilting yüklerini azaltan ortak tasarım değeri olarak seçilmiştir.
• Önerilen waypoint'ler VHACD kontrolünde çarpışmasızdır.
• İlk kaldırma aşaması statik tilting momentleri açısından genel olarak en kritik konfigürasyondur.
• BB taşıma işleminin ilk mertebe tahmini yaklaşık dokuz gündür.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Tam ölçekli BBVT'nin 180 tonluk segmentle fiziksel olarak test edildiği sonucu çıkarılamaz.
• Dokuz günlük tahmin garanti edilmiş gerçek bakım süresi değildir.
• Waypoint'ler gerçek zamanlı, sensör geri beslemeli dinamik yol planlayıcı tarafından üretilmemiştir.
• Robotun tüm yapısal sehim, backlash ve compliance davranışı mevcut kinematik modele dahil değildir.
• Gamma radyasyonu ve termal etkiler altında gerçek zamanlı dayanıklı kontrol bu çalışmada doğrulanmamıştır.
• Analitik IK'nin 53–84× hız avantajı bütün bilgisayarlarda ve bütün numerical solver ayarlarında aynı olmak zorunda değildir.
• \(θ_t\)'nin serbest ve bilinmeyen olduğu genel durumda mevcut analitik çözüm sayısal yöntemin yerini tamamen almamaktadır.

Çalışmanın önemli idealizasyonları

Waypoint ve yük analizinde aşağıdaki varsayımlar kullanılmaktadır:

• blanket segmentleri hatasız konumlandırılmıştır ve radyal eğim yoktur,
• gripper ile arayüz arasında boşluk yoktur,
• blanket ve BBVT linkleri mükemmel rijittir,
• eklemler mükemmel rijittir ve backlash içermez.

Gerçek makinede bu varsayımlar tam karşılanmayacaktır. Yazarlar gelecekte kinematik modelin karmaşık joint sub-mechanism'leri, esneklik ve backlash ile genişletilmesi gerektiğini açıkça belirtmektedir.

Gelecek çalışma

Önerilen waypoint'ler gelecekte sürekli trajectory generation için başlangıç noktası olabilir. Kinematik model ise dinamik modelleme ve model tabanlı gerçek zamanlı kontrol geliştirme çalışmalarının temelini oluşturacaktır.

Çalışmanın belirttiği başlıca sonraki adımlar:

• tam trajectory generation,
• dinamik BBVT modeli,
• robust gerçek zamanlı kontrol,
• karmaşık joint alt mekanizmalarının modellenmesi,
• yapısal esneklik ve backlash'in incelenmesi,
• preloading işleminin daha ayrıntılı doğrulanması,
• fiziksel prototiplerle daha geniş model doğrulaması.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: Inverse Kinematics and Statics-Based Motion Planning of a 7-DoF Transporter for DEMO-Type Breeding Blankets

Yazarlar: Hjalte Durocher; Christian Bachmann; Rocco Mozzillo; Günter Janeschitz; Xuping Zhang.

Kurumlar: Aarhus University; EUROfusion Consortium; Basilicata University; Max-Planck-Institut für Plasmaphysik.

Corresponding author: Xuping Zhang.

Dergi: Machines.

Yayıncı: MDPI.

Cilt / sayı / makale: 14(5), 469.

DOI: 10.3390/machines14050469.

Gönderim: 16 Mart 2026.

Revizyon: 20 Nisan 2026.

Kabul: 21 Nisan 2026.

Yayın: 23 Nisan 2026.

Kaynak türü: Hakem değerlendirmesinden geçmiş araştırma makalesi.

Lisans: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Finansman: Çalışma EUROfusion Consortium kapsamında Avrupa Birliği Euratom Research and Training Programme tarafından Grant Agreement No. 101052200—EUROfusion ile finanse edilmiştir.

Veri erişilebilirliği: Veri seti yazarlardan talep üzerine sağlanabilir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bildirmemektedir. Fon sağlayıcıların çalışma tasarımı, veri analizi, yorumlama, yazım veya yayın kararında rolü olmadığı belirtilmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma C.B., R.M. ve G.J.; yöntem, yazılım, doğrulama, formal analiz, araştırma, veri kürasyonu ve ilk taslak H.D.; kaynaklar, danışmanlık, proje yönetimi ve fon temini X.Z.; inceleme ve düzenleme X.Z.; görselleştirme H.D.

Yöntem: Modified Denavit–Hartenberg analitik modelleme; MSC Adams karşılaştırması; görev-özel analitik inverse kinematics; geometrik Jacobian; Matlab numerical solver benchmark; CAD tabanlı waypoint tasarımı; VHACD çarpışma kontrolü; Jacobian-transpose statik yük hesabı.

Merkezi sonuç: Analitik IK, çalışma kapsamında test edilen BFGS çözücüsüne göre 53–84× daha hızlı çalışmış; birden fazla kesin çözüm üretmiş ve bu çözümler ağır blanket segmentlerinin çarpışmasız waypoint planlamasında kullanılabilmiştir.

Temel sınır: Makale henüz tam dinamik model, belirsizlik altında gerçek zamanlı trajectory planning veya 180 tonluk segmentlerle tam ölçek fiziksel sistem doğrulaması sunmamaktadır. Sonuçlar BBVT'nin uygulanabilirliğini destekleyen kinematik ve statik tasarım aşamasıdır.