Filtreler
Filtreler
Bulunan: 19 Adet 0.001 sn
Tam Metin [1]
Yayın Tarihi [1]
Yayın Dili [1]
Effect of particle size distribution modality of CaCO3 on sealing wide fractures using sepiolite muds CaCo3 parçacık boyut dağılım modalitesinin sepiyolit çamurları kullanılarak geniş çatlakların tıkanmasına etkisi

Tezcan, Meltem

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

SUMMARYLost circulation is defined as the invasion of naturally fractured and unconsolidated formations by the drilling fluid. Preventing loss circulation is a highly challenging problem while drilling a well. High loss circulation results in cost increase and well instability problems along with the contamination of productive formations. Lost circulation materials (LCMs) are used to prevent partial or total losses through pore throat and fractures. Special LCM treatments may be applied in the case of severe losses for wide fractures. However, the outcomes of all these efforts have not been leading to provide a valid theory or prot . . .ocol particularly in early time wide fracture sealing. This experimental study attempts to investigate the contribution of LCM sizes and concentrations, unimodal, bimodal, and trimodal LCM particle size distributions (PSD) and LCM combination quantity on the early time wide fracture sealing.ÖZETKayıp sirkülasyon, sondaj akışkanının doğal olarak oluşmuş çatlaklı formasyonlara ve konsolide olmamış çatlak formasyonlara (unconsolidated fractured formations) nüfuz etmesi olarak tanımlanmaktadır. Kayıp sirkülasyonunun önlenmesi, sondaj operasyonları sırasında oldukça önemli bir problemdir. Yüksek kayıp sirkülasyonu, kontamine edici oluşumların yanı sıra maliyet artışına ve kuyu stabilitesi (well instability) sorunlarına yol açmaktadır. Kayıp sirkilasyon malzemeleri (LCM), gözeneklerde ve çatlaklarda oluşan kısmi veya toplam kayıp sirkülasyonu önlemek için kullanılmaktadır. Geniş çatlaklarda ciddi kayıplar olması durumunda özel LCM kombinasyonları uygulanabilmektedir. Bununla birlikte, literatürde çatlakların erken tıkanması ile ilgili geçerli bir teori veya protokol bulunmamaktadır. Bu deneysel tez çalışmasında, LCM boyutları ve konsantrasyonları, tek modlu (unimodal), iki modlu (bimodal) ve üç modlu (trimodal) LCM parçacık boyutu dağılımlarının (PSD) ve LCM kombinasyon miktarının erken zamandaki geniş çatlak tıkamasına etkisi araştırılmıştır Daha fazlası Daha az

Estimation of emotional situation using EEG signals and machine learning methods EEG sinyalleri ve makine öğrenme yöntemlerini kullanılarak duygusal durum kestirimi

Yeşilkaya, Bartu

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

ÖZETEmotion estimation is an effective analysis method used to increase the interaction between humans and machines. Electroencephalogram (EEG) based emotion prediction studies based on brain signals become very attractive since they provide successful results of emotion analysis. In this study, new methods for emotion prediction are presented in accordance with dimensional emotion modeling. Multichannel EEG signals are recorded while the subjects viewed pictures from the International Affective Image System (IAPS) data set. Signal preconditioning and artefact elimination was performed by applying necessary filters on the recorded d . . .ata. Several features are extracted and the signals are classified using classification methods such as support vector machines and K-nearest neighbor. To improve the classification performance, we propose a second method where EEG signals are further analyzed by Multivariate Empirical Mode Decomposition (MEMD) and similar features are extracted from the intrinsic mode functions (IMFs) of the MEMD and classified using machine learning methods. As a third method, Deep Learning (DL) approach is proposed for classification of emotional labels. Time-frequency (TF) representations of the IMFs extracted using MEMD method are calculated by the Short-time Fourier Transform (STFT) and spectrogram. These spectrograms considered as TF images are applied to a Convolutional Neural Network (CNN) to classify the emotional labels. Performance results of the proposed methods suggest that utilizing an advanced signal processing method such as MEMD and using DL approach for classification provides encouraging results and may be used in future human-machine interaction studies.SUMMARYDuygu tahmini insanlar ve makineler arasındaki etkileşimi arttırmak amaçlı kullanılan etkili bir analiz yöntemidir. Duygu analizi deneylerinde başarılı sonuçlar verdiği için günümüzde beyin sinyallerine dayalı, elektroensefalogram (EEG) tabanlı duygu tahmini araştırmaları ilgi çekmektedir. Bu çalışmada boyutsal duygu modellemesi doğrultusunda duygu tahmini analizi için yeni yöntemler önerilmektedir. Uluslararası Afektif Görüntü Sisteminden (IAPS) alınan görseller ile oluşturulmuş veri seti kullanılarak çok kanallı EEG sinyalleri kayıt edilmiştir. Bu veriler üzerinde gerekli olan filtreler uygulanarak veri temizleme ve gürültü giderme ön işlemleri gerçekleştirilmiştir. Daha sonra EEG sinyallerinden çeşitli öznitelikler elde edilmiş ve Destek Vektör Makineleri (DVM) ve K-en yakın komşu gibi sınıflandırma yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Başarı oranını arttırmak için EEG sinyalleri Çok Değişkenli Görgül Kip Ayrışım (ÇDGKA) yöntemi ile analiz edilerek elde edilen Özgün Kip Fonksiyonlarından (ÖKF) benzer öznitelikler hesaplanmış ve sınıflandırılmıştır. Duygu durum kestirimi için üçüncü bir yöntem olarak derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım önerilmiştir. ÇDGKA ile elde edilen ÖKF'lerin zaman-frekans (ZF) gösterimleri Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (KZFD) ve Spektrogram ile elde edilmiştir. Hesaplanan spektrogram matrisleri ZF imgesi olarak değerlendirilmiş, evrişimsel sinir ağını eğitmek ve duygu durum kestirimi için giriş olarak kullanılmıştır. Önerilen yöntemlerin başarım sonuçları, ÇDGKA gibi ileri sinyal analiz yöntemi ve derin öğrenme yaklaşımı kullanılarak duygu durum kestiriminde başarılı sonuçlar elde edildiğini ve gelecek insan-makine etkileşim sistemlerinde kullanılabileceğini göstermektedir Daha fazlası Daha az

Investigation of time-dependent behavior of a high-rise reinforced concrete building Betonarme yüksek bir binanın zamana bağlı davranışının incelenmesi

Zamani, Amanullah

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

Özet:Sünme ve büzülme gibi zamana bağlı deformasyonlardan dolayı yüksek katlı binaların düşey elemanlarında eksenel kısalmalar meydana gelmektedir. Düşey elemanların eksenel kısalmaları yapısal ve yapısal olmayan elemanlarda beklenmedik hasarlara neden olabildiğinden yapı mühendislerinin araştırması gereken bir konu olmuştur. Eksenel kısalmaların miktarını belirlemek için çeşitli hesap yöntemleri mevcuttur. Binaların statik hesaplarında, geleneksel bir yaklaşım olarak, bina inşaatının tamamlanmasından sonra dış yüklerin yapıya doğrudan ve tek bir adımda uygulandığı varsayılarak yapılar modellenip incelenmektedir. Ancak bu hesap yönt . . .emine zamana bağlı deformasyonlar dahil olamadığı için düşey elemanların eksenel kısalmaları doğru şekilde belirlenememekte ve binanın davranışı gerçekçi şekilde hesaplanamamaktadır. Bu çalışmada, inşaat aşamalarının yanı sıra sünme ve büzülme gibi zamana bağlı etkiler de dikkate alınarak betonarme yüksek bir binanın yapısal davranışı detaylı şekilde incelenmiştir.Summary:Axial shortening occurs in vertical members of high-rise buildings due to time dependent deformations such as creep and shrinkage. Structural engineers have been investigating axial shortening of vertical elements since it can cause unexpected damages in structural and non-structural elements. Several calculation methods are available to determine the amount of axial shortening. In the static analysis of buildings, as a traditional approach, after the completion of the building construction, structures are modeled and examined, assuming that external loads are applied directly and in one step. However, since time-dependent deformations were not included in this analysis method, the axial shortening of the vertical elements cannot be determined accurately and the behavior of the building cannot be calculated realistically. In this study, the structural behavior of a high-rise reinforced concrete building was investigated in details by taking into consideration of the time-dependent effects such as creep and shrinkage as well as construction phases Daha fazlası Daha az

A machine learning approach to biomass gasification process Biyokütle gazlaştırması sürecine makine öğrenmesi yaklaşımı

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

Machine learning and signal processing on recognizing epileptic seizure patterns Epileptik kriz örüntülerinin tanınmasında makine öğrenmesi ve sinyal işleme

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

Dielectrophoretically alignment of MWCNTs in poly(ethylene glycol) dimethacrylate for neural guiding of PC12 cells PC12 hücrelerinin nöral yönlendirilmesi için ÇDKNT'lerin poli(etilen glikol) dimetakrilat içinde dielektroforetik olarak hizalanması

Seven, Fikri

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

ABSTRACTPC12 cell line is widely used as an in vitro model for neuronal diseases and studying cell differentiation behavior. The cell line has the ability to differentiate into neuronlike cells in the presence of nerve growth factor (NGF), resulting in neural extensions called dendrites and axons. Cell patterning is widely used in applications such as neuron network formation, tissue engineering, and cell based biosensors. In this study, the effect of randomly distributed and aligned multi walled carbon nanotubes (MWCNTs) in poly(ethylene glycol) dimethacrylate (PEGDMA) on PC12 cell neuronal differentiation behavior was investigated . . . in the presence of NGF. First, theeffect of randomly distributed MWCNTs in PEGDMA was investigated in terms of neurite length, number of neurite per cell and gene expression profiles of two neuronal differentiation markers. Then, an Au interdigitated electrode array (IDA) microchip was fabricated using contact-lithography. MWCNTs were aligned with dielectrophoresis in PEGDMA using the Au-IDA microchip and, UV treatment was used to polymerize the hydrogel, which helped fixing the position of aligned MWCNTs. The hydrogel containing the aligned MWCNTs was peeled off from the microchip and coated with collagen for PC12 cell seeding. The results clearly demonstrated that PC12 cells fell into microstructures created by the Au-IDA microchip and neurites followed the MWCNT tracks. The results of the study are expected to be useful for guiding neural growth in tissue engineering applications.ÖZETPC12 hücre hattı, nöral hastalıkları ve hücre farklılaşma davranışlarını incelemek için in vitro bir model olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu hücre hattı, sinir büyüme faktörü (NGF) varlığında farklılaşarak nörit, dentrit ve akson adı verilen uzantılar oluşturma yeteneğine sahiptir. Hücre desenleme nöral ağ oluşumu, doku mühendisliği ve hücre bazlı biyosensörler gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Buçalışmada poli(etilen glikol) dimetakrilat (PEGDMA) içerisinde rastgele dağıtılmış ve hizalanmış çok duvarlı karbon nanotüplerin (ÇDKNT) NGF varlığında PC12 hücrelerinin farklılaşması üzerindeki etkileri araştırılmıştır. İlk olarak, PEGDMA içerisinde rastgele dağıtılmış ÇDKNT’lerin nöronal farklılaşma üzerindeki etkisi, nörit uzunluğu, hücre başına nörit sayısı ve iki nöronal farklılaşma belirtecinin ekspresyon profilleri açısından araştırılmıştır. Daha sonra, birbirine kenetlenmiş elektrot dizisine (IDA) sahip Au-mikroçip litografi yöntemiyle üretilmiştir. PEGDMA içerisinde süspanse edilen ÇDKNT’ler, Au-IDA mikroçip üzerinde dielektroforez uygulanarak hizalanmış ve daha sonra hidrojel, polimerizasyon için UV ışığına maruz bırakılmıştır. Hizalanmış ÇDKNT'leri içeren hidrojel mikroçip üzerinden ayırılmış ve PC12hücrelerinin ekimi için kollajen ile kaplanmıştır. Sonuçlar, PC12 hücrelerinin Au-IDA mikroçipi ile oluşturulan mikroyapılara düştüğünü ve hizalanan ÇDKNT’lerin PC12 hücrelerinden uzanan nöritleri yönlendirdiğini açıkça göstermiştir. Çalışma sonuçlarının doku mühendisliği uygulamalarında nöral büyümenin yönlendirilmesinde yararlı olacağı düşünülmektedir Daha fazlası Daha az

Surface modification of micronized quartz powders and investigation of additives as filling material in polymer matrix composite materials Mikronize kuvars tozlarının yüzey modifikasyonunun yapılması ve polimer matrisli kompozit malzemelerde dolgu malzemesi olarak incelenmesi

Akyüz, Orhan

Doktora Tezi | 2020 | Graduate School of Natural and Applied Sciences

SUMMARYThe interfacing compatibility of the matrix material with the filler material in composite materials is one of the most important factors affecting the performance of the composite. A wide variety of chemical methods are applied to increase the interfacial compatibility of the matrix material with the filler material. The most important of all is the surface modification technique, in which surface-active agents are used to reinforce the matrix-filler bond and where a chemical process is applied to the surface of the filler material.This technique is based on the chemical treatment of the filler material with surface active a . . .gents to increase the compatibility of the matrix-filler materials by forming chemical bond(s) between the matrix material and the filler as well as a physical strength in their interactions. In this study, micronized quartz (MQ) powders, in order to be used as filling material, were first modified with four different surface modification agents. Then, micronized quartz, commercially available as silanized quartz (SQ) and surface modified micronized quartz powders were mixed with Polypropylene (PP) being used as matrix material by high-speed thermokinetic mixer in order to produce composite materials.ÖZETKompozit malzemelerin performansına etki eden en önemli etkenlerden birisi, dolgu ve matris malzemelerinin arayüzey uyumudur. Her iki malzemenin arayüzey uyumunu artırmak için çeşitli kimyasal yöntemler uygulanmaktadır. Bunların en başında matris-dolgu malzemesi bağını/etkileşimini güçlendirmek için yüzey aktif ajanların kullanıldığı ve dolgu malzemesinin yüzeyine kimyasal bir işlemin uygulandığı yüzey modifikasyon tekniğidir. Bu tekniğin temeli, yüzey aktif ajanlarla kimyasal işleme tabi tutulan dolgu malzemesi ile matris malzemesi arasında fiziksel bir bağ kuvvetinin yanında kimyasal bağ oluşturularak matris-dolgu malzemesi uyumunun artırılmasına dayanmaktadır. Bu çalışmada ilk olarak dolgu malzemesi olarak kullanılan mikronize kuvars (MQ) tozları, 4 farklı yüzey modifikasyon ajanı ile muamele edilerek yüzey modifikasyon işlemi yapılmıştır. Daha sonra mikronize kuvars, ticari olarak temin edilen silanize kuvars (SQ) ve yüzey modifikasyonu yapılmış mikronize kuvars tozları ve matris malzemesi (Polipropilen, PP) birlikte yüksek hızlı termokinetik karıştırıcı ile karıştırılarak kompozit malzeme üretimleri gerçekleştirilmiştir Daha fazlası Daha az

Electrochemically modified carbon fibers as an active mass additive in enhanced flooded lead acid battery Elektrokimyasal olarak modifiye edilmiş karbon fiberlerin güçlendirilmiş sulu kurşun asit akülerde aktif malzeme katkısı olarak kullanılması

Turhan, Alper

Doktora Tezi | 2020 | Graduate School of Natural and Applied Sciences

ÖZETKurşun asit akü elektrotlar, kurşun oksidin sülfürik acid ile karıştırılmasıyla elde edilir. İlaveten, bazı karbon türevleri ve bazı polimer fiberler, aktif malzeme etkinliğini arttırmak ve plakaların mukavemetinin arttırılması için pastaya eklenir. Onlarca yıldır, birçok araştırmacı tarafından akülerin şarj olma kabiliyetini arttırmak için çeşitli karbon türevleri aktif katkı malzemesi olarak çalışılmıştır. Karbon bakımından zengin yüzeyler aktif malzemede iletken bir köprü oluştururken aynı zamanda yüzeyin elektrokimyasal etkinliğini de arttırır. Bu nedenle, aktif malzeme içine karbon ilavesi, kurşun asit akülerin kullanım ömr . . .ünü arttırır. Ancak, karbon ilavesi hidrojen çıkışı potansiyelini düşürmesi ve su kaybını arttırması nedeniyle bakım gerektirmeyen aküler için bazı dezavantajlara sahiptir. Su kaybındaki artış asitliğin artmasına neden olur. Bu nedenle, aktif malzemenin korozyon hızı artar ve akü ömrü kısalır. Bazı çalışmalar, elektrokimyasal olarak aktif karbonun, aktif malzeme içine ilave edilen metalik çinko ve kalayın karbon ile kullanılmasının hidrojen gaz çıkışını azaltarak kurşun asit akülerin ömrünü arttırdığını göstermiştir.SUMMARYThe lead acid battery electrodes are produced by mixing lead oxide with Sulphuric Acid to yield a paste. Additionally, some carbon derivatives and some polymeric fibers are added into the mass, known as the active mass, to increase the efficiency and to improve the strength of the plates, respectively. For decades, various types of carbon derivatives have been studied by many researchers as an active additive material to improve the charge acceptance figures of the batteries. Carbon rich surface that constructs a conductive bridge in the active mass, also increases the electrochemical activity of the surface. Thus, carbon adding for active materials increases the cycle life of the lead acid batteries. However, adding carbon have some important disadvantages for maintenance free batteries as a result of the decrease in hydrogen over potential and the increase in water loss. The increment in water loss causes the increase in the acidity. Therefore, the corrosion rate of the active material increases, and battery life is shortened. Some studies showed that using electrochemically activated carbon together with individual metallic zinc and tin in the active material increased the hydrogen evolution and collaboration of carbon with Zn and Sn increased the cycle life of the lead-acid batteries Daha fazlası Daha az

Growth of zinc oxide nanostructures on carbon fibers: Production, characterization and photocatalytic properties Çinko oksit nanoyapıların karbon fiber üzerinde büyütülmesi: Üretimi, karakterizasyonu ve fotokatalitik özellikleri

Doğan Tunç, Irmak

Doktora Tezi | 2020 | Graduate School of Natural and Applied Sciences

ÖZETSon yıllarda, karbon fiber üzerine büyütülmüş çinko oksit nano yapıları, üstünyapısal, elektriksel ve optik özellikle dolayısı ile yoğun olarak çalışılmaktadır. ZnO, geniş band aralığı (3.37 eV) nedeniyle morötesi ışık altında aktive olabilen bir yarı iletken fotokatalizördür. Ancak, çinko oksidin karbon temelli malzemeler üzerinde büyütülmesi veya yapısına metallerin katkılanması ile yasak band aralığının daraltılması ve görünür bölge ışığı altında aktive edilmesi sağlanabilir. Bu bilgiler ışığında, yapılacak çalışmada, çinko oksit nanotellerin, karbon fiber üzerinde hidrotermal yöntem ile büyütülmesi amaçlanmıştır. Fotokataliz . . .ör olarak en etkin yapıyı elde etmek için, hidrotermal yöntem koşulları olan sıcaklık, konsantrasyon ve süre optimize edilmiştir. Hidrothermal sentez parametlerinin, ZnO nanotellerin boyutları üzerine etkileri yanıt yüzey yöntemi ve merkezi kompozit yöntemi ile incelenmiştir. Hidrotermal yöntem parametrelerinin, üretilen yapılar üzerindeki etkilerinin anlaşılabilmesi için, yapısal, morfolojik, optik ve fotokatalitik özellikleri detaylı bir şekilde analiz edildi.ABSTRACTOver the last decades, zinc oxide nanostructures on flexible carbon fibers have been extensively studied due to their superior structural, electrical and optical properties. ZnO is a wide band gap (3.37 eV) metal oxide semiconductor photocatalyst activating under ultraviolet light. However, as ZnO nanowires are grown on carbon based substrates, due to synergistic effect, narrower band gap structures could be obtained and catalysts become active under visible light irradiation. Owing to this motivation, ZnO nanowires were grown successfully on carbon fibers by hydrothermal method. To obtain most effective photocatalyst, the effects of hydrothermal synthesis parameters, temperature, concentration and growth time, on dimensions of zinc oxide nanowire structures on carbon fibers were evaluated via response surface methodology and central composite design. Morphological, structural, photocatalytic properties of fabricated structures were analyzed by scanning electron microscopy, X-ray diffraction, and UV-Visible spectrophotometer Daha fazlası Daha az

Comparison of turbulence models for single and multiphase flows Tek ve çok fazlı akışlar için türbülans modellerinin karşılaştırılması

İlker, Pelin

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

ÖZETHidrolik mühendisliğinde, çoğu akış rejimi türbülanslıdır. Bu nedenle, türbülans mekanizmasını anlamak ve analiz etmek büyük önem taşımaktadır. Türbülans analizinde en sık kullanılan yöntemlerden biri modellemedir. Bu noktada, doğru türbülans modelini seçmek önemli bir husustur. Bu çalışma, çeşitli türbülans modellerinin performansını incelemeyi ve basınçlı boru sistemlerinde tek fazlı sıvı akışı ve sediment taşınımının türbülans mekanizmasını anlamayı amaçlamaktadır. Bu amaçla, literatürde en çok kullanılan yedi türbülans modeli karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.SUMMARYIn hydraulic engineering, the majority of the flow regim . . .es are turbulent. Therefore, understanding and analyzing the turbulence mechanism are of great importance. One of the most commonly used methods in the analysis of turbulence is modeling. Herein, choosing the correct turbulence model is an essential consideration. This study aims to examine the performance of various turbulence models and to understand the turbulence mechanism of the single-phase liquid flow and sediment transport in pressurized pipe systems Daha fazlası Daha az

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms