Can, Eser

Yüksek Lisans | 2022 | Fen Bilimleri Enstitüsü

ÖZETİnşaat, endüstri ve jeoloji sektörlerinde yapılan çalışmalarda sert yüzeylimateryallerde delme işlemi sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Mekanik matkap uçları bu amaçlar için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu uçlar ile yapılan uygulamalarda dönme hızından dolayı oluşan problemler tipik olarak gürültü, titreşim ve toz partikülleri üretimi olarak karşılaşılmaktadır. Lazerler, su jetleri, elektrik deşarjları, kimyasallar, ultrasonik titreşimler, plazma akışları vb. kullanan diğer sondaj teknolojileri ise sert materyallerde delme işlemi için pahalı bir uygulamadır. Bu nedenle mikrodalga destekli delme sistemleri umut verici bir tek . . .nolojidir. Geleneksel mekanik matkaplarla karşılaştırıldığında, mikrodalga destekli delme sistemleri titreşimsiz bir çalışma performansı göstermektedir. Yapılan çalışmalarda yakın alan odaklı mikrodalga delme sistemleri mekanizması ile (lokal mikrodalga ısıtma ve termal kararsızlığı kullanarak) koaksiyel aplikatörü kullanılarak mermerde mekanik bir işlem yapmadan bir delik oluşturularak materyal kalitesi arttırılmaktadır. Bu çalışmada 2,45 GHz frekansında çalışan mikrodalga delme sistemlerininprototipleri tanıtılıp deneysel sonuçları ile birlikte sunulmuştur.ABSTRACTDrilling in hard-surfaced materials is a frequently used method in studies in the construction, industry and geology sectors. Mechanical drill bits are widely used for these purposes. In applications with these tips, problems caused by rotational speed are typically encountered as noise, vibration and dust particles production. Lasers, water jets, electrical discharges, chemicals, ultrasonic vibrations, plasma flows, etc. Other drilling technologies using it are an expensive application for drilling in hardmaterials. Therefore, microwave assisted drilling systems are a promisingtechnology. Compared to conventional mechanical drills, microwave assisted drilling systems show a vibration-free working performance. In the studies, the material quality is increased by creating a hole in the marble without any mechanical operation by using the coaxial applicator with the mechanism of near-field focused microwave drilling systems (using local microwave heating and thermal instability). In this study, prototypes of microwave drilling systems operating at 2.45 GHz are introduced andpresented with their experimental results Daha fazlası Daha az

Çoldaş, Burak Yaşar

Yüksek Lisans | 2022 | Fen Bilimleri Enstitüsü

ÖZETSon zamanlarda, Endüstri 4.0 tabanlı üretim süreçleri, üretim endüstrisinde sürdürülebilirlik, organizasyon yapısı, yalın üretim, ürün geliştirme ve stratejik yönetim gibi farklı alanlara odaklanarak, araştırmacılar tarafından büyük ilgi görmüştür. Farklı optimal kontrol modelleri ile Endüstri 4.0 tabanlı bir akıllı fabrika sistemi arasındaki ilişki araştırılmaya başlanmış, akıllı fabrikaların uygulanmasıyla ilgili faydaları, zorlukları ve riskleri analiz etmek için kapsamlı çalışmalar yapılmıştır. Endüstri 4.0 şeffaflık, izleme, bağlanabilirlik ve esneklik ile ilgili nesnelerin interneti (Internet of Things) (IoT)'nin katkıları . . .na odaklanmaktadır. Endüstri 4.0 tabanlı akıllı fabrikalar, fiziksel ve siber teknolojileri birleştirerek ilgili teknolojileri daha karmaşık ve daha doğru hale getiriyor. IoT, çağında üretim süreçlerinin şeffaflığını, kontrol edilebilirliğini ve performansını geliştirmek gelişmiş düşük maliyetli sensör teknolojileri ile veri toplamak ve bunları üretim şirketleri ve tedarik zincirleri tarafından etkin performans için kullanmak kaçınılmaz olmuştur. Bu çalışmada IoT, akıllı sensörler, elektronik cihazların kablosuz haberleşmesi tabanlı hizmetler gibi farklı teknolojilerin kullanımı ile endüstriyel ortamlarda geleneksel metotlardan dijital dönüşüme geçiş için katkıda bulunulması hedeflenmektedir. Çalışmanın merkezinde, mermer fabrikaları başta olmak üzere birçok endüstriyel ortamda çalışabilecek sistem tasarımları bulunmaktadır. Geleneksel üretim yapan endüstriyel ortamlarda teknolojik gelişmelerin uygulanabilmesi için Bu tez çalışmasında, gerçek zamanlı konum takip sistemi, için alt yapı oluşturulmuştur. Çeşitli sensörlerden veri alan bu verileri işledikten sonra, işçiler için çevresel koşulları korumak ve bir akıllı fabrika ortamında mamül, yarı mamül ürünleririni taşıma-transfer işlemini gerçekleştiren AFSUAM akıllı taşıma-transfer sisteminde vagonları kontrol eden bir elektronik kart ve bu kartın gömülü yazılım tasarımı hedefleri gerçekleştirilmiştir.ABSTRACTNow, Industry 4.0-based production operations have interested great care by researchers, focusing areas for example maintainability in the manufacturing industry, organizational structure, lean manufacture, product improvement. The connection between different best supervision models and Industry 4.0-based smart factories started to be explored and extensive studies have been performed to analyze the benefits, challenges, and risks associated with the implementation of smart factories. It focuses on the contributions of the Internet of Things (IoT) related to transparency, monitoring, connectivity, and flexibility within Industry 4.0. Industry 4.0-based smart factories combine physical and cyber technologies, making related technologies more complicated and more correct. To improve the transparency, controllability and performance of production processes in the age of IoT It has been become inevitable to collect data with improved low-cost sensor technologies and use them for effective performance by manufacturing companies and supply chains. In this study, it is purpose to contribute to the transition from traditional methods to digital transformation in industrial environments with the use of different technologies such as IoT, smart sensors, wireless communication-based services of electronic devices. In the center of the study, there are system designs that can work in many industrial environments, especially marble factories. To apply technological developments in traditional production industrial environments Infrastructure has been created for realtime location tracking system. Then, an electronic card that controls the wagons and the embedded software of this card were designed in the AFSUAM intelligent transport-transfer system, which receives data from various sensors and processes these data, protects the environmental conditions for the workers and carries out the transport-transfer process of finished and semi-finished products in a smart factory environment Daha fazlası Daha az

Bardak, Merve

Yüksek Lisans | 2019 | Graduate School of Natural and Applied Sciences

ÖZETDarbeli elektromanyetik alanların iyileştirici özelliklerini gösteren birçok çalışma vardır. Elektromanyetik alan tedavilerinin iyileştirici özellikleri kemik, yumuşak ve kanser dokusu gibi çeşitli dokularda gözlenmiştir. Darbeli elektromanyetik alanlar, yan etkileri olmayan ve düşük enerji seviyelerinden dolayı zarar vermeyen elektromanyetik uyarma olarak kabul edilir. Dokuların iyon aktivitelerini, kan dolaşımını hızlandırarak tedaviye yardımcı olduğu kabul edilir. Darbeli elektromanyetik alan tedavisi farklı frekanslarda, dalga formlarında, genlikte ve maruz kalma süresinde biyolojik dokular üzerinde değişken etkilere sahipti . . .r. Hızla birçok alanda kullanımı yaygınlaşan Kablosuz Sensör Ağı teknolojisi sayısız yenilikçi uygulamaya sahip olmasına rağmen hala elektromanyetik alan deneylerinde kullanımı yaygın değildir. Bu çalışmada, Kablosuz Sensör Ağı teknolojisi ile manyetik alan ve sıcaklık ölçümleri yapılarak, hücre kültürünün sıcaklık değişimleri ve Darbeli Elektromanyetik Alan uygulamasının manyetik alan değişimleri gözlemlenmiştir. Bununla birlikte, Darbeli Elektromanyetik Alan/Darbeli Radyo Frekans uygulamaları boyunca hücre kültüründe sıcaklık ve uygulanan manyetik alanda değişimler gözlemlenmiştir. Bu çalışmanın temel amacı, Kablosuz Sensör Ağı teknolojisi ile 27.12 MHz taşıyıcı frekansında ve Darbeli Elektromanyetik Alan uygulamalarında 75 Hz'de biyolojik dokular üzerinde in-vitro deneylerle yara iyileşmesini araştırmaktır.SUMMARYSeveral studies demonstrate the healing properties of pulsed electromagnetic fields. The healing properties of electromagnetic field treatments have been observed in various tissues such as bone, soft and cancer tissue. Pulsed electromagnetic fields, considering as electromagnetic excitation without side effects because of their low energy level, affect body tissues and increase the permeability of cell membranes. It is accepted that the ionic activities of the tissues help the treatment by accelerating the blood circulation. The pulsed electromagnetic fields have variant effects on biological tissues of various waveforms, amplitude and duration of exposure time at different frequencies. Although Wireless Sensor Network (WSN) technology, using numerous innovative applications, it is still not widely used in electromagnetic field experiments. In this study, magnetic field and temperature measurements were made by WSN technology. In addition, cell culture temperature and magnetic field changes of Pulsed Electromagnetic Field and Pulsed Radio Frequency exposure system were observed. The main purpose of this research is to innovate the usual PEMF and PRFE studies using WSN technology and to continue wound healing studies more effectively. During PEMF and PRFE applications, magnetic field and temperature gradients with sensors are observed. Different types of antennas and coils are designed and analyzed for pulsed electromagnetic field processing systems Daha fazlası Daha az

Büyükçakır, Barkın

Yüksek Lisans | 2020 | Graduate School of Natural and Applied Sciences

Özet:Makine öğrenimi yöntemleri, bir mekanizmanın girdileri ve çıktıları arasında mevcut ancak belirsiz bir ilişkinin olduğu durumlarda öne çıkmaktadır. En yaygın beyin bozukluklarından biri olan epilepsi de böyle bir durumdur. Bu nedenle, makine öğrenme algoritmalarının öngörücü yetenekleri ile birlikte sinyal işleme tekniklerinin açıklayıcı gücünden yararlanmak, EEG kayıtlarından epileptik nöbetleri saptamak ve tahmin etmek için uygun bir yaklaşımdır. Bu çalışma, nöbetleri tespit etmek ve tahmin etmek için iki ayrı ancak uyumlu çerçeve sunar. İlk çerçeve, birkaç sınıflandırıcı ile nöbet aktivitesini tespit etmek için Hilbert titre . . .şim ayrışması ile ayrıştırılan EEG sinyallerinin özellik çıkarılması ve sınıflandırılmasından oluşur. Ayrıca, HVD yönteminin performansları ve diğer geleneksel ayrışma teknikleri karşılaştırılmaktadır. İkinci çerçeve, bir evirişimli sinir ağı ve bir post-proses algoritması kullanarak, preiktal aktiviteyi tespit etmek ve alarmları yükseltmek için sınıflandırma hedefini nöbet öncesi dönemlere kaydırarak ilkinin metodolojisini geliştirmektedir.Summary:Machine learning methods thrive in cases where there is a present but obscure relation between the inputs and outputs of a mechanism. Epilepsy, one of the most common brain disorders, is one such case. Leveraging the descriptive power signal processing techniques along with the predictive capabilities of machine learning algorithms is, therefore, a suitable approach to detect and predict epileptic seizures from EEG recordings. This work presents two separate but compatible frameworks in order to detect and predict seizures. The first framework consists of feature extraction and classification of EEG signals decomposed with the Hilbert vibration decomposition in order to detect seizure activity with several classifiers. Also, the performances of the HVD method and other conventional decomposition techniques are compared. The second framework builds upon the methodology of the first one by shifting the classification target to pre-seizure periods to detect preictal activity and raise alarms using a convolutional neural network and a novel post-processing algorithm Daha fazlası Daha az

Elmaz, Furkan

Yüksek Lisans | 2020 | Graduate School of Natural and Applied Sciences

Özet:Makine öğrenmesi (ML), araştırmacılara güçlü hesaplama araçları sunarak bilimin birçok alanında benzersiz veri odaklı çözümler yaratmalarının yolunu açmaktadır. Özellikle ilgili girdi ve çıktı verilerinin toplanarak ve ML algoritmalarının sayesinde altında yatan sürecin keşfedilmesi yaklaşımı, araştırmacıların kendi alanlarında geleneksel analitik ve/veya numerik yaklaşımların sahip olduğu sınırlamaların üstesinden gelmelerini sağlamıştır. Biyokütle gazlaştırmasıdır da bu süreçlerden biridir. Biyokütle gazlaştırması, biyolojik atık ve benzeri yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanma kabiliyeti nedeniyle umut verici bir enerji . . . üretim sürecidir. Bu tezde, biyokütle gazlaşmasının sahip olduğu zorluklar ML perspektifinden ele alınmıştır.Summary:Machine learning (ML) has been paving the way for researchers to create unique data-driven solutions in many areas of science by offering a strong set of computational tools. Especially the collecting related input and output data and letting ML algorithms try to discover the underlying phenomenon approach enabled researchers to overcome severe limitations of conventional analytical and/or numeric approaches in their respective fields. One such phenomenon is the biomass gasification Daha fazlası Daha az