448
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak insansı robotlar için itme kurtarma kontrol sisteminin geliştirilmesi
Bu tezin amacı, iki ayaklı insansı bir robot için bir insanın eylemlerini taklit edebilecek tamamen bağımsız bir itme-kurtarma kontrol sistemi tasarlamak ve robota uygulamaktır. Bu çalışmada, dış kuvvetlerden ve itmelerden etkilenen iki ayaklı insansı robotların itme-kurtarma problemine odaklanılmıştır. İnsansı robotlar denge açısından yapısal olarak kararsız olduklarından dolayı bu problem robotlarda önemli sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Robotlarda, itme-kurtarma kontrolörleri ayak bileği, kalça ve adım olmak üzere 3 stratejiden oluşmaktadır. Bu stratejiler, insanların denge bozukluğu durumlarında gösterdikleri biyomekanik tepkilerdir. Bu tezde, insansı robotların ayakta dururken ya da yürürken dengede kalabilmesi ve dış kuvvetlerden kaynaklanabilecek denge bozukluklarının önlenmesi için aktif bir denge kontrolü sunulmuştur. Buna ilişkin yapılan çalışmada hem simülâsyon hem de gerçek dünya testleri yapılmıştır. Çalışmanın simülâsyon testleri Webots ortamında 3 boyutlu modeller ile gerçekleştirilmiştir. Gerçek dünya testleri ise Robotis-OP2 insansı robot üzerinde yapılmıştır. Robot üzerinde bulunan sensörlerden jiroskop, ivmeölçer ve motor verileri kaydedilip, robota harici itme kuvveti uygulanmıştır. Kaydedilen bu veriler ve ayak bileği stratejisi kullanılarak robotun dengesi sağlanmıştır. Bunun için klasik kontrol yöntemi olarak PD kontrolör ve tahmine dayalı olan Model Öngörülü Kontrol (MÖK) yöntemi ile de robotun kontrolü sağlanmıştır. Bununla birlikte robotun tamamen otonom hale getirilebilmesi için Derin Pekiştirmeli Öğrenme (DPÖ) algoritmalarından Derin Q Ağı (DQA) ve Çift Derin Q Ağı (ÇDQA) yöntemleri uygulanmıştır. Bu uygulamalarda robota hem önden hem arkadan kuvvetler uygulanmıştır. Simülâsyon ortamında yapılan test çalışmalarında robotun her iki durumda da gelen itmelere karşı ayakta kaldığı gözlemlenmiştir. Uygulanan dört farklı kontrol yönteminden en iyi sonuçları, ÇDQA algoritması vermiştir. Gerçek ortam testlerinde alınan sonuçlar simülâsyon sonuçlarına paralellik göstermiştir.
İntegratörlü ve kararsız süreçler için maksimum hassasiyet kullanarak I-PD denetleyici tasarımı
Kontrol mühendisliğinde, sistemlerin istenilen şekilde çalışması için çoğu zaman bir denetleyici ile kontrol edilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu denetleyicilerden en yaygın olanı PID tip denetleyicilerdir. PID tip denetleyicilerin ayar parametrelerinin kontrol edilecek sistem için uygun seçilmesi gerekmektedir. Günlük yaşamda çok farklı türden sistemler olduğundan her birinin denetiminde kullanılacak olan PID denetleyici ayar parametrelerinin hesaplanmasında farklı stratejiler ve algoritmalar gerekmektedir. İntegratörlü ve kararsız sistemlerin kontrolü diğer sistemlere göre nispeten daha zordur. Bu zorluğu aşabilmek için PID tip denetleyicinin bazen yapısının değiştirilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında kararsız ve saf integratörlü sistemlerin I-PD tip denetleyici ile kontrol edilmesi gerçekleştirilmiştir. I-PD denetleyici, kararsız ya da saf integratörlü sistemlerin kontrolünde PID tipi denetleyicilere göre daha iyi bir başarım gösteren bir denetleyici türüdür. Yapılan bu yüksek lisans tez çalışmasında, kararsız ve integratörlü sistemler tanıtılmış ve sistemlere ait düşük dereceli transfer fonksiyonları kullanılarak I-PD denetleyicinin ayar parametreleri uygun Ms değerlerini verecek şekilde türetilen denklemlerden elde edilmiştir. İntegratörlü ve kararsız sistemlerin sırası ile saf integratörlü artı zaman gecikmeli ve birinci derecede kararsız artı zaman gecikmeli transfer fonksiyonu modelleri kullanılarak I-PD denetleyici ayar parametreleri hesaplanmıştır. Elde edilen denklemlerin, integratörlü ve kararsız süreçlerin denetimindeki performansını inceleyebilmek için Matlab Simulink programında kapalı döngü benzetim sonuçları verilmiştir. Literatürde var olan çalışmaların sonuçları ile önerilen yöntemin sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda kullanılan denetleyici tasarımları ile önerilen I-PD denetleyici tasarımının performanslarını karşılaştırabilmek için bazı performans indeksleri (TV, ITAE, OS, Gm, Pm ve Ms) hesaplanmıştır. İntegratörlü ve kararsız süreçler için uygun modellerin elde edilebilmesi sonucunda, bu çalışmada önerilen I-PD denetleyici tasarımın literatürde bulunan mevcut PID, I-PD ve PI-PD denetleyici tasarımlarına göre daha tatmin edici bir performans sağladığı tespit edilmiştir.
Elektrik dağıtım şebekesinde meydana gelen elektrik kesintilerine ait kalite parametrelerinin makine öğrenimi ile ölçülmesi: Diyarbakır ili Çınar ve Ergani ilçelerine ait performans ölçümü
Elektrik enerjisinin, üretim noktasından tüketim noktasına güvenilir, kaliteli ve kesintisiz bir şekilde taşınması gerekmektedir. Elektrik enerjisinin tüketiciye ulaşmadan hemen önceki dağıtım şebekesi bölümünde, birçok nedenden dolayı arıza meydana gelmektedir. Bu sebepler arasında elektriksel, mekanik, atmosferik, dış müdahaleler, ekonomik ömrünü tamamlama ve yanlış manevralar öne çıkmaktadır. Arızalar sonucu oluşan elektrik kesintilerinde iletişim, ulaşım ve güvenlik sistemleri aksaklığa uğrar; elektriğin çok önemli olduğu hastaneler, havalimanları ve sınır karakollarında istenmeyen sorunların ve toplumsal olayların yaşanmasına neden olabilir. Elektrik kesinti nedenlerinin iyi bilinmesi sayesinde doğru analiz yapılarak olumsuz etkilerinin azaltılması sağlanabilir. Diyarbakır ili Çınar ve Ergani ilçelerinde elektrik enerjisinin tüketiciye ulaşmasını sağlayan elektrik dağıtım şebekesinin büyük bölümü havai hatlardan oluşmaktadır. Havai hatlardan oluşan elektrik dağıtım şebekesi, hava şartlarından doğrudan etkilenmektedir. Bu durum doğrudan arıza sayı ve süresini de etkilemektedir. Bu nedenle, elektrik arızalarının hava şartlarından ne kadar etkilendiğinin bilinmesi sağlıklı bir performans ölçümü için önemlidir. Bu çalışmada, Diyarbakır ili Çınar ve Ergani ilçelerinde elektrik dağıtım şebekesi arızalarında oluşan tedarik sürekliliği kalite parametrelerinin hava koşullarına göre tahmin edilebilirliği, makine öğrenimi modelleri kullanılarak incelenmiştir. Makine öğrenimi modelleri; günlük maksimum sıcaklık, minimum sıcaklık, sıcaklık farkı, yağış miktarı ve rüzgâr hızı öznitelikleri kullanılarak eğitilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veriler, makine öğrenimi derin öğrenme modelleri arasında yer alan LSTM'e ve karar ağacı modelleri olarak XGBoost, CatBoost, LightGBM ve Rastgele Orman'a dayalı olarak 3 farklı strateji ile eğitilmiştir. 3 stratejinin ortalaması göz önüne alındığında CatBoost modelinin diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. CatBoost modelinin, 3 strateji için elde ettiği ortalama doğruluk performansları sırasıyla %75,1; %80,07; %78,49 olduğu gözlemlenmiştir. CatBoost modeli sayesinde elektrik dağıtım şebekesinin hava şartlarına olan hassasiyeti ölçülebilmektedir. Önerilen bu model sayesinde performans karnelerinin daha sağlıklı hesaplanması, elektrik kesintilerinin hangi hava koşullarına daha fazla hassasiyet gösterdiğinin tespiti ve bu tespit sayesinde daha etkin bakım, onarım ve yatırım stratejilerinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Ayrıca, hava koşullarından bağımsız olarak meydana gelen arıza sayı ve sürelerindeki artışların tespit edilmesi de amaçlanmıştır.
XLPE izoleli güç kablolarında nümerik metodlarla elektrik alan analizi
Bu tezde orta ve yüksek gerilim güç kabloları ilk önce tasarım ve üretimaşamalarında kullanılan çeşitli yalıtım malzemelerine göre ele alınmıştır.Daha sonra tek fazlı ve üç fazlı güç kablolarında alan dağılımını analizetmek için Matlab Programlarını kullanarak basit bir modelgeliştirilmiştir.Model, tek ve çok yalıtım katmanlı çeşitli kablo tipleri üzerindeuygulanmış ve sonuçlar ekranlama durumunun da ele alındığıkablolarda elde edilen sınır alan büyüklüklerini karşılaştırılaraktartışılmıştır.Bilim Kodu : 608.0.207Anahtar Kelimeler : XLPE Güç Kablosu, Elektrostatik Alan, Matlab ileAlan HesabıSayfa Adedi : 151Tez Yöneticisi : Prof.Dr.M.Sezai D NÇER
Elektrik enerjisi üretim sistemlerinde yük frekans kontrolü için yüksek performanslı denetleyici tasarımı
Bu tez çalışmasında, ilk olarak farklı termal türbinlerden oluşan tek ve çok kaynaklı yapıya sahip tek alanlı elektrik güç sistemlerinde YFK için parametre değişikliklerine karşı dayanıklı ve yük bozulmalarını bastırma özelliğine sahip oransal integral – oransal türev (PI-PD) kontrolör tasarımı sunulmuştur. PI-PD kontrolörün parametreleri, kararlılık sınır eğrilerinin ağırlıklı geometrik merkezlerinin hesaplanmasına dayanan grafiksel bir yöntem ile hesaplanmıştır. Çalışmada ayrıca, kaskad kontrol yapısında filtreli seri oransal integral türev (PIDF) denetleyici kullanılarak farklı termal türbinlere sahip tek, iki ve dört alanlı elektrik güç sistemlerinin YFK önerilmiştir. Kaskad kontrol yapısının hem iç hem de dış döngülerinde PIDF kontrolör kullanılmıştır. İç ve dış döngülerde kullanılan PIDF kontrolör parametreleri, kontrolör sentez yaklaşımından faydalanılarak analitik olarak tasarlanmıştır. Çalışma kapsamında, son olarak, elektrik güç sistemlerinin YFK için, oransal-integral-türev artı ikinci dereceden türev (PIDD2) denetleyici kullanılarak denetlenmesi sunulmuştur. Önerilen kontrolörün parametreleri, analitik bir ayarlama yöntemi olan doğrudan sentez (DS) yöntemi ile belirlenmiştir. Bu yöntem, öncelikle uygun bir referans modelinin geliştirilmesine dayanmakta ve daha sonra istenen dinamik davranış modeli, kapalı döngü sistem modeliyle eşleştirilmiştir. Önerilen DS tabanlı PIDD2 denetleyici tasarımı hem yük bozucu reddi hem de bozucu reddi için ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Tasarım yaklaşımları, çeşitli termal türbinleri barındıran tek, iki ve üç alanlı güç sistemleri için tasarlanmıştır. PIDD2 kontrolör parametrelerinin en uygun değerleri, IAE ve yerleşme süresi gibi kriterleri içeren yeni bir amaç fonksiyonu kullanılarak belirlenmiştir. Bu tez çalışmasında YFK için önerilen her üç tasarım yaklaşımında, frekans ve bağlantı hattı güç değişimlerinin yük değişimlerine karşılık yerleşme zamanı, tepe değeri ve mutlak hata integrali (IAE) gibi farklı performans kriterleri kullanılarak önerilen çalışmaların etkinlikleri ortaya konulmuştur. Ayrıca, sistem parametrelerinde oluşabilecek değişimler ve rastgele yük değişimleri göz önüne alınarak da benzetimler gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında önerilen her üç denetleyici tasarım yaklaşımlarının da literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırıldığında, önemli avantajlar sağlayabileceği görülmüştür.
Medikal görüntülerin analizinde dönüşüm tabanlı modellere açıklanabilir yapay zeka yaklaşımlarının uygulanması
Son yıllarda medikal görüntü analizi alanında derin öğrenme tabanlı yöntemler, hastalık tanısında ve klinik tanı destek sistemlerinde önemli bir yer edinmiştir. Özellikle yüksek çözünürlüklü medikal görüntülerde karmaşık doku yapılarının incelenmesi geleneksel yöntemlerin ötesinde açıklanabilir ve güvenilir makine öğrenmesi yaklaşımlarına olan ihtiyacı artırmaktadır. Bu tez çalışmasının genel amacı, farklı medikal görüntüleme alanlarında (histopatoloji, dermatoloji ve otoskopi) dönüşüm ve evrişim tabanlı mimariler ile Açıklanabilir Yapay Zeka (AYZ) yöntemlerini bütünleştirerek yorumlanabilir ve genellenebilir sınıflandırma modelleri geliştirmektir. Bu kapsamda ilk aşamada, akciğer kanseri histopatolojik görüntülerinin otomatik sınıflandırılması için Evrişimsel Sinir Ağı, Vision Transformer (ViT) ve EfficientNet-B1 mimarileri karşılaştırılmış; açıklanabilirlik kapsamında Local Interpretable Model-agnostic Explainable (LIME) yöntemi uygulanmıştır. Ayrıca FourierNet (FNet) mimarisi ile LIME algoritmasının birlikte kullanıldığı ikinci bir çalışma (akciğer, kolon, meme kanseri) ile model çıktılarının medikal anlamlılığı değerlendirilmiş ve sonuçlar patolog görüşüyle doğrulanmıştır. Tezin ikinci aşamasında, farklı klinik alanlarda dönüşüm tabanlı modellerin genellenebilirliğini incelemek amacıyla deri lezyonu ve kulak zarı veri setleri üzerinde ViT ve Data-efficient Image Transformer (DeiT) modelleri eğitilmiştir. Deri lezyonları sınıflandırmasında en başarılı iki yöntem olarak tespit edilen Gradient Weighted Class Activation Map (Grad-CAM) ve Layer-wise Relevance Propagation (LRP) yöntemleri birleştirilerek Temel Bileşenler Analizi tabanlı yeni bir hibrit açıklanabilir yaklaşım önerilmiştir. Otoskopik görüntülerde ise yine en başarılı iki metot olarak bulunan Attention Rollout (AR) ve LRP yöntemlerinin Kanonik Korelasyon Analizi ile bütünleştirildiği hibrit bir açıklama stratejisi sunulmuştur. Açıklanabilirlik performansı, silme ve ekleme nedensel metrikleriyle nicel olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, ViT modelinin tüm veri kümelerinde en yüksek doğruluk, hassasiyet ve eğrinin altında kalan alan (AUC) değerlerini sağladığını göstermiştir. Deri lezyonları veri setinde ikili sınıflandırmada AUC=0.9192, çok sınıflı analizde AUC=0.9784 değerine ulaşılmış; kulak zarı görüntülerinde ise ViT modeli 0.9976 AUC değeriyle en yüksek başarımı göstermiştir. Hibrit açıklanabilir yaklaşımlar, tekil AYZ yöntemlerine göre daha düşük silme ve daha yüksek ekleme skorlarıyla model kararlarının güvenilirliğini artırmıştır. Sonuç olarak, mevcut tez kapsamında geliştirilen modeller, farklı medikal görüntüleme alanlarında hem yüksek sınıflandırma başarımı hem de güvenilir açıklanabilirlik sunarak klinisyenlerin güvenini ve karar destek sistemlerinin şeffaflığını artırmaktadır. Gelecekteki çalışmalar, çok merkezli veri kümeleri kullanarak farklı modalitelerin entegrasyonu ve gelişmiş nedensel analizlerle modelin klinik uygulanabilirliğini artırmayı hedeflemektedir.
Güç sistemlerinin kontrolünde FACTS - STATCOM donanımlarının kullanımı ve etkilerinin simulink model üzerinde değerlendirilmesi
Enerji kayıpları, ekonomik ve çevresel açıdan önemli sonuçlar doğurabilir. Ekonomik olarak, enerji kayıpları, enerjinin maliyetini artırarak enerji verimliliğini düşürür. Çevresel olarak ise, enerji kayıpları, fazladan enerji üretimine ve bu enerjinin çevreye yaydığı sera gazları ve diğer kirleticilerin artmasına neden olabilir. Bu nedenle, güç sistemlerindeki enerji kayıplarının azaltılması, enerji verimliliğini artırmak ve çevresel etkileri en aza indirmek önemli bir hedeftir. Bu amaçla güç sistemlerinde, FACTS (Flexible Alternating Current Transmission Systems) ve STATCOM (Static Synchronous Compensator) gibi cihazlar, güç sistemlerinin güvenilirliğini, verimliliğini ve kontrol edilebilirliğini artırmak için kullanılan önemli bileşenlerdir. FACTS cihazları, güç sistemlerindeki gerilim, akım ve güç akışını kontrol etmek için kullanılan statik cihazlardır. Bu cihazlar, genellikle tristör tabanlı anahtarlama teknolojileri kullanılarak gerçekleştirilir. STATCOM ise, güç sistemlerindeki gerilim düzeyini ve güç faktörünü kontrol etmek için kullanılan bir tür FACTS cihazıdır. Bu yüksek lisans tezinde, TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu) Marmara Araştırma Merkezi Enerji Enstitüsü ile TEİAŞ (Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi) 16. Bölge Müdürlüğünün ortak proje çalışması olan Mardin İli Kızıltepe İlçesinde yer alan 400 kV ve 2*12 MVAr bir güç sisteminde STATCOM aracılığı ile gerilim düzenlemesi simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Bir enerji iletim sisteminin dağıtım barasından bara gerilimi, yükteki değişikliklere rağmen STATCOM tarafından kontrol edilmiştir. Öncelikle STATCOM'un çalışma prensibi incelenmiş, ardından Mardin ili Kızıltepe İlçesinde yer alan bir güç iletim sisteminin dağıtım veri yoluna STATCOM monte edilerek Matlab programında simülasyonu yapılmıştır. Yapılan simülasyon neticesinde; STATCOM'un bara gerilimini istenilen değerlerde tuttuğu, yük değişimlerine karşı hızlı reaktif kompanzasyon sağladığı ve sistemin gerilim kararlılığını arttırdığı görülmüştür.
Hdaru-net tabanlı derin öğrenme yaklaşımın tıbbi görüntülerdeki performansı: Adenoid hipertrofisi ve cilt lezyonları üzerine bir inceleme
Cilt lezyonları ve adenoid hipertrofisi (AH) gibi tıbbi hastalıkların doğru şekilde segmentasyonu ve adenoid hipertrofisinin sınıflandırılması, hasta bakımında kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, manuel görüntü analizi ve görsel inceleme gibi geleneksel teşhis yöntemleri, teşhis doğruluğunu sınırlayan önemli zorluklar barındırmaktadır. Bu geleneksel teknikler, genellikle uzmanlar tarafından endoskopi veya radyografik değerlendirme yoluyla gerçekleştirildiğinden, zaman alıcı olmasının yanı sıra insan hatasına açık bir yapı sergilemektedir. Bu durum, teşhis gecikmelerine, tekrarlayan muayenelere ve uzman katılımının gerekliliğiyle birlikte artan maliyetlere yol açmaktadır. Son yıllarda, yapay zeka (YZ) ve derin öğrenme (DÖ) alanındaki gelişmeler, özellikle tıbbi görüntü analizinde teşhis verimliliğini artırabilecek otomatik yaklaşımlar sunmuştur. Ancak, geleneksel derin öğrenme modelleri, görüntülerdeki gürültü, lezyon görünümündeki çeşitlilik ve düzensiz kontrast gibi karmaşık değişkenliklerle başa çıkmada hâlâ yetersiz kalabilmektedir. Bu çalışma, segmentasyon için Hibrit Dense Attention Residual (HDARU-Net) modeli ve sınıflandırma için ensemble derin öğrenme tabanlı sınıflandırma modellerini içeren derin öğrenme yaklaşımlarını uygulayarak bu sınırlamaları aşmayı hedeflemektedir. Batman Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nden elde edilen benzersiz bir adenoid veri seti ile International Skin Image Collabration (ISIC) cilt lezyonu veri setini kullanarak, HDARU-Net modelinin performansını, U-Net, U-Net++ ve SegNet gibi derin öğrenme tabanlı segmentasyon modelleri ile karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Çalışmada önerilen HDARU-Net modeli, tıbbi görüntülerde ilgili bölgelerin daha hassas bir şekilde sınırlandırılmasına olanak tanımakta, bu durumun daha güvenilir teşhis ve hasta vakalarında tutarlılığın sağlanması açısından kritik öneme sahiptir. Sonuçlar, segmentasyonun sınıflandırma görevleriyle entegrasyonunun, özellikle karmaşık cilt lezyonları ve adenoid hipertrofisi vakaları için tanısal doğruluğu önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Bu çalışma, HDARU-Net modelinin yalnızca teşhis süresini azaltmakla kalmayıp aynı zamanda manuel analiz gerektiren tekrarlayan işlemleri minimize ederek ekonomik maliyetleri de düşürdüğünü ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, klinik ortamlarda teşhis sürecini hızlandırma, zamanında tıbbi müdahaleyi destekleme ve hasta sonuçlarını iyileştirme açısından önemli etkilere sahiptir. Bu tez çalışmasında, YZ tabanlı tıbbi teşhis alanına katkı sağlayarak, diğer karmaşık tıbbi hastalıkların teşhisinde de otomatikleştirebilecek sağlam bir çerçeve sunmaktadır.
Kumaş örüntülerinde bulunan tekli ve çoklu defoların makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti ve karşılaştırılması
Tekstil endüstrisinde kalite kontrol süreçleri, üretim verimliliği ve ürün kalitesi için çok önemlidir. Geleneksel yöntemlerle defo tespiti, özellikle dokusuz kumaşlarda küçük ve düzensiz defolar nedeniyle zordur. Dokusuz kumaşlarda defo tespiti sorununa derin öğrenme tabanlı yenilikçi bir çözüm bu çalışma tarafından sunulmuştur. Yapay Zeka (Artificial Intelligence, AI) tabanlı Nesne Tespiti (Object Detection, OD) ve Transfer Öğrenimi (Transfer Learning, TL) yöntemlerinin kullanılması, bu durumda kumaş defolarının otomatik ve yüksek doğrulukla sınıflandırılmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışmada, Roboflow platformunda etiketlenen ve özgün çektiğimiz bir veri seti kullanılmıştır. Toplam 1239 görüntüden oluşan veri setinde dört farklı defo sınıfı (yag_damlasi, LYC, igne_kirigi ve patlak) yer almaktadır. Yapılan 2584 etiketleme ile ortalama 2.1 defo bulunmuştur. OD yaklaşımında YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9 ve YOLOv11 modelleri kullanılırken, TL yaklaşımında VGG16, ResNet50, EfficientNet_B0, DenseNet121, MobileNet_V2 ve Inception_V3 modelleri tercih edildi. Modeller, doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları dahil olmak üzere çeşitli metriklerle değerlendirilmiştir. YOLOv5m, tüm sınıflarda 0.244 güven seviyesinde ve 0.81 F1 skoru ile bir performans sergilemiştir. YOLOv8m 0.268 güven seviyesi ve 0.75 F1 skoru, YOLOv9-c 0.286 güven seviyesi ve 0.73 F1 skoru, YOLOv11-m ise 0.290 güven seviyesi ve 0.74 F1 skoru elde etmiştir. TL modelleri, her imgede tek defo içeren düzenlenmiş veri setinde %99-100 test doğruluğu ile yüksek performans göstermiş; VGG16, DenseNet121 ve MobileNet_V2 %100 doğrulukla öne çıkarken, ResNet50 %99.04 ile en düşük sonucu vermiştir. Ancak, her imgede birden fazla defo içeren orijinal veri setinde TL modellerinin performansları düşmüş; VGG16 %87.30, EfficientNet_B0 %77.38, Inception_V3 %57.54, ResNet50 %47.22 ve MobileNet_V2 %37.30 doğruluk oranları elde edilmiştir. Deneyler, kumaşların bir inceleme makinesi üzerinden geçtiği ve modellerin gerçek zamanlı analiz yaptığı bir sistem kullanılarak yürütülmüştür. Bu çalışma, dokusuz kumaşlardaki defoları belirlemek için derin öğrenme tekniklerini kullanmanın yararlı olduğunu göstermiştir. Ayrıca, tekstil endüstrisindeki kalite kontrol prosedürlerine yardımcı olmak amacıyla bu teknikleri geliştirmeyi hedeflemiştir. Gelecekte, sistemin çeşitli kumaş türlerinde test edilmesi ve daha fazla defo sınıfının eklenmesi, yöntemin daha genelleştirilebilir hale gelmesine yardımcı olabilir. Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Dokusuz Kumaş, Defo Tespiti, Nesne Tespiti, Transfer Öğrenimi, YOLO Modelleri
Afet sonrası yapı hasarlarının uzaktan algılama görüntüleri ile semantik segmentasyon tabanlı değerlendirilmesi
Doğal afetler sonrası yapıların çatı, cephe ve bina içi hasar görüntüleri üzerinden hasar bilgisini çıkarmak için hava görüntüleri ve bina içi görüntülerin entegrasyonundan faydalanmak, uzaktan algılama ile hasar tespitinde en etkili ve güvenilir yöntem olacaktır. Bina içi hasar tespitinde yapıların taşıyıcı elemanları üzerinden inceleme yapılmakta olup, bina dışından yapılacak incelemede cephe ve çatı incelenebilmektedir. Bu tezin birinci çalışmasında, betonarme yapıların deprem sonrası hasar tespiti ve çatlak segmentasyonu amacıyla geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinin sınırlamalarını aşmak üzere geliştirilen derin öğrenme tabanlı segmentasyon yaklaşımları ele alınmıştır. Beton yüzeylerindeki çatlakların piksel düzeyinde tespiti amacıyla önerilen DeepLabV3+ tabanlı semantik segmentasyon mimarisi kapsamında, kodlayıcı blokta kullanılan farklı ön eğitimli omurga mimarilerinin performansları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Söz konusu mimarilerin, düşük ve yüksek seviyeli özellik çıkarımı üzerindeki etkinliklerini değerlendirmek üzere DeepCrack ve CrackForest adlı açık erişimli veri setleri kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda, MobileNetV2 mimarisinin hem parametre verimliliği hem de segmentasyon doğruluğu açısından diğer omurga yapılarından üstün performans sergilediği tespit edilmiştir. İkinci çalışma, doğal afetler sonrası yapı hasar tespiti amacıyla geliştirilen derin öğrenme tabanlı semantik segmentasyon modellerinin doğruluk, genelleme kabiliyeti ve hesaplama verimliliği açısından kapsamlı bir analizi sunulmuştur. Çalışma kapsamında, özgün hazırlanan Kahramanmaraş depremi veri seti ile birlikte Joplin Kasırgası ve xBD'ye ait yüksek çözünürlüklü drone ve uydu görüntülerinden oluşan veri kümeleri kullanılarak bina yıkım derecelerinin tespiti hedeflenmiştir. DeepLabV3+ segmentasyon mimarisi farklı omurga (backbone) ağları ile yapılandırılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca, bina bazlı sınıflandırma için Joplin Kasırgasına ait afet öncesi görüntülerden çıkarılan poligon sınırları ile segmentasyon çıktıları birleştirilerek, bina düzeyinde hasar durumu belirlenmiştir. Deneysel sonuçlar, ResNet50 ve Xception mimarilerinin genel segmentasyon doğruluğu açısından en başarılı modeller olduğunu, buna karşılık MobileNetV2'nin daha az hesaplama maliyetiyle özellikle hızlı ve hafif uygulamalarda avantaj sağladığını göstermektedir. Öte yandan, sınıf dengesizliği ve karmaşık enkaz yapısı nedeniyle tüm modellerin yıkılmış binaların tespitinde zorluk yaşadığı, bu durumdan en çok etkilenen modellerin daha düşük katman derinliğine sahip yapılar olduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışma, afet sonrası hızlı ve doğru hasar değerlendirmesi için derin öğrenme tabanlı bir çerçeve sunmaktadır.
İnsansız hava aracı ile gerçek zamanlı nesne tanıma
Yapay zekâ alanında bugüne kadar birçok çalışma yapılmış ve bu çalışmalar neticesinde birçok algoritma geliştirilmiştir. Donanım üreticileri de her geçen gün daha iyi donanımlar üretmektedirler. Bugün geldiğimiz noktada yüksek donanım gücü sayesinde, daha önce gerçekleştirilmesi mümkün olmayan algoritmaları kullanan uygulamalar geliştirilmektedir. Bilgisayarla görü alanındaki denetimli öğrenme algoritmalarının gerçekleştirilmesi için ihtiyaç duyulan büyük veri miktarı, cep telefonu kameraları ve internet sayesinde elde edilebilir bir hale gelmiştir. Bu sayede birçok farklı sınıfa ait görüntüler içeren PASCAL VOC, ILSVRC, COCO gibi açık erişimli görsel veri setleri oluşturulmuştur. Fakat bu veri setleri insansız hava aracıyla görüntü işleme için ihtiyaç duyulan kuşbakışı perspektifinden çekilen görüntüleri içermemektedir. Bu tez çalışmasında insansız hava araçları ile gerçek zamanlı görüntü işleme amaçlanmıştır. Bu amaçla insansız hava araçları ile çekilmiş görüntülerden oluşan özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Gerçek zamanlı görüntü işleme hızına sahip bir evrişimsel sinir ağı modeli olan YOLO v4 seçilmiş ve oluşturulan veri seti ile eğitilmiştir. Geliştirilen uygulama ile insansız hava aracından alınan görüntüler YOLO v4 Modeli ile işlenerek, veri setinin içerdiği "insan" ve "koyun" sınıfları özelinde, gerçek zamanlı nesne tanıma yapılmıştır.
Görüntü işleme teknikleri kullanılarak yüz ifadelerinden duygu analizi
nsanlar arası iletişimde büyük rol oynayan yüz ifadeleri duygu, düşünce ve ruhsal durumlarla ilgili bilgi vermede oldukça önemli bir yere sahiptir. İnsanlar arasındaki bu etkileşim gelişen teknolojiyle beraber insan makine ilişkisi içinde kullanılması amaçlanmıştır. Bu sebeple insanlara ait duyguların bilgisayarlar tarafından anlaşılması ve öğrenilmesi oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Birçok alanda yüz ifade analizine ihtiyaç doğduğundan verilerin hızlı işlenip sonucun en büyük doğruluk oranı ile bulunmasını gerektirmiştir. Böylece artan ihtiyaç ve gelişen teknoloji ile bu alanda yapılan çalışmalar da hızla artmıştır. Bu çalışmada insanın sahip olduğu "öfke, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü, şaşkınlık ve doğal" olmak üzere 7 duygu durumunun analizi gerçekleştirilmiştir. Bu 7 durumun sınıflandırılmasından önce gerçekleşmesi gereken temel adımlar vardır. Temel olarak bu adımlar; yüzün belirlenmesi, görüntünün temizlenip normalize edilmesi, görüntüden özniteliklerin çıkarılması, yüzdeki değişimlerin izlenmesi ve sınıflandırılmasıdır. Yüz ifadelerinin tespiti amacıyla 35887 adet yüz görselinden oluşan veri kümesinde çalışma yapılmıştır. Bu veri kümesi kullanılarak 7 farklı yüz ifadesi sınıflandırılmıştır. Bu çalışmada gri formatta bulunan 48x48 boyutundaki görseller önermiş olduğumuz CNN modeline uygulanmış ve başarımları değerlendirilmiştir. Yapılan çalışma da FER2013 veri kümesinde bulunan yüz ifadelerini otomatik sınıflandırmak amacıyla bir evrişimsel sinir ağı (CNN) önerilmiş olup, optimizasyon fonksiyonu olarak da "adam" ve "sgd" optimizasyon fonksiyonları ayrı ayrı denenerek sonuçları elde edilmiştir. "Adam" optimizasyon fonksiyonu kullanılarak önerilen modelde doğruluk oranı %69 olarak elde edilirken "sgd" optimizasyon fonksiyonu kullanılarak önerilen modelde ise doğruluk oranı %92 elde edilmiştir. Böylece önerilen modelde sgd optimizasyon fonksiyonunun doğruluk oranı adam optimizasyon fonksiyonunun doğruluk oranından daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Anahtar kelimeler: Görüntü İşleme, OpenCV, Yüz İfade Sınıflandırılması, Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağları, CNN
Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak üniversite bölüm tercihi tahmini.
Bugünün dünyasında, üniversite bölüm tercihi yapmak öğrenciler için oldukça zorlu bir süreç olabilmektedir. Özellikle de öğrenciler; yetenekleri, ilgi alanları, kişilikleri ve gelecekteki kariyer hedefleri bakımından net bir fikre sahip değillerse, bölüm tercihi için doğru seçimi yapmak daha da zor hale gelebilir. Bu nedenle, öğrenciler üniversite tercihleri hakkında daha objektif ve bilimsel bir bakış açısı kazanmak için farklı kaynaklara başvururlar. Ancak, rehberlik servisleri veya üniversite mezunu arkadaşları ve akrabaları gibi kaynaklardan gelen tavsiyeler genellikle objektif olmayabilir. Bu tavsiyelerin objektif olamamasının nedeni, verilen önerilerin kişisel tercihler, deneyimler veya hedeflerden etkilenebilmesidir. Bu bağlamda, bu çalışma, üniversite bölüm tercihlerinde öğrencilere yardımcı olmak için makine öğrenmesi algoritmalarını kullanan bir uygulama geliştirmeyi amaçlamaktadır. Uygulama, öğrencilerin lise dönemi Matematik, Fizik, Kimya, Biyoloji, Coğrafya, Türkçe, Tarih ve yabancı dil derslerinde aldığı başarı puanlarını kullanarak, hangi bölümlerde başarılı olabileceklerini tahmin etmelerine olanak tanır. Çalışmamızda elde edilen veriler, Türkiye'nin tüm bölgelerinden toplanmış ve temizlenerek veri seti haline getirilmiş, öğrenme modellerinin daha tutarlı ve genelleştirilebilir olması amaçlanmıştır. XGBoost, SVC, KNN ve Gaussian Naive Bayes öğrenme modelleri kullanılarak yapılan çalışmada, en yüksek performans KNN algoritması ile elde edilmiştir. Bu uygulamanın, öğrencilerin üniversite bölüm tercihlerinde karşılaştıkları zorlukları azaltmaya yönelik önemli bir adım olması amaçlanmıştır. Çünkü bu uygulama, öğrencilere objektif ve bilimsel bir bakış açısı sunarak, kişisel tercihler veya çevresel faktörlerden etkilenmeden, hangi bölümlerde başarılı olabileceklerini tahmin etmelerine yardımcı olacaktır. Bu çalışmanın, gelecekteki araştırmalara ilham verebilmesi ve üniversite bölüm tercihi yapmakta zorluk çeken öğrenciler için faydalı bir kaynak olması hedeflenmektedir.
Yangın tespitinde derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Baş döndürücü bir hızda ilerleyen teknolojiyle beraber, makine öğrenmesinin yöntemlerinden olan derin öğrenme uygulamaları, hayatımızın birçok alanında uygulanabilir olmuştur. Günlük hayatımızda plaka tanıma, optik karakter tanıma gibi uygulamalar artık yaşamımızın vazgeçilmezi haline gelmiştir. Günümüzde devam eden teknolojik gelişmelere paralel olarak, güvenlik kameralarından şüpheli durum tespiti veya otonom araçlar gibi yakın gelecekte hayatımızla iç içe olacak teknolojilerin gelişimi hissedilir şekilde artmaktadır. Bu teknolojinin başarım ve doğruluk oranlarının, yüksek değerlere ulaştığı görülmüştür. Bu çalışmada Kaggle'dan elde edilmiş veri setlerinden, çoğunlukla orman yangınlarına ait görseller kullanarak orman yangınlarının yıkıcı sonuçlara ulaşmadan erken ve doğru tespit etmek amaçlanmış olup literatürdeki farklı derin öğrenme algoritmaları; MATLAB programı vasıtasıyla transfer öğrenme yoluyla eğitilmiştir. Böylece orman yangınlarını en kısa sürede ve en doğru olarak tespit eden, derin öğrenme algoritmasını veya algoritmalarını başarım oranları açısından mukayese etme imkânı elde edilmiştir. Gelinen noktada genel olarak %90'ların üzerinde yüksek başarımlar elde edilmiştir.
Bilgisayarlı görü ile derin öğrenme teknikleri kullanılarak spor antremanlarının doğruluğunun tespiti
Derin öğrenme tabanlı olarak geliştirilen MediaPipe Poz Tahmin modeli ile gerçek zamanlı görüntülerden elde edilen insan poz tahmini verilerinin makine öğrenme algoritmaları kapsamında spor biyomekaniği açısından spor aktivitelerinin doğruluk oranı üzerine sistematik bir analiz yapılmıştır. Bu çalışmada, MediaPipe Poz Tahmin modelinin farklı spor aktivitelerinde vücut pozisyonuna bağlı olarak biyomekanik parametreleri ışığında nasıl tahmin ettiği incelenmiştir. Ayrıca, modelin performansını değerlendirmek için gerçek zamanlı olarak kameradan elde edilen verilerin farklı makine öğrenme algoritmaları (regresyon, sınıflandırma vb.) ile eğitime tabi tutularak karşılaştırma yapılmıştır. Ayrıca bu çalışma, bilgisayarlı görü destekli derin öğrenme tekniklerinin spor antrenmanlarında ve poz tahminindeki uygulanabilirliği konusunda öncü bir araştırmadır. Mediapipe'nin insan poz tahmini modeli ile elde edilen verilerin makine öğrenme algoritmalarıyla eğitilmesi ile sporcuların pozisyonlarını doğru bir şekilde takip etmek için kullanılabileceği bir uygulama haline getirilmiştir. Ayrıca, bu aracın sporcuların performanslarını artırmak için nasıl kullanılabileceği konusunda da yol gösterici olacaktır. Sonuç olarak, MediaPipe Poz Tahmin modelinin spor biyomekaniği için uygun ve etkili bir araç olduğu gösterilmeye çalışılmıştır.
Kanatsız rüzgar türbini ile elektrik enerjisi üretimi
Artan nüfus ve gelişen sanayi elektrik enerjisi ihtiyacının sürekli olarak artışını da beraberinde getirmektedir. Artan ihtiyaca karşı enerji arzında sürdürülebilirlik sağlayabilmek için günümüzde rüzgar enerjisini üzerine çalışmalar ve yatırımlar artmıştır. Çalışmaların ve yatırımların artışı yeni rüzgar enerji teknolojilerinin ortaya çıkmasına sebep olmaktadır. Bu yeni teknolojilerden biride kanatsız rüzgar türbinidir. Kanatsız rüzgar türbini klasik türbinlere kıyasla döner bir mekanizmaya sahip değildir. Bu türbinler rüzgar kaynaklı girdap akımlarının neden olduğu titreşimler ile salım hareketi yapmaktadır. Türbinde döner bir mekanizma bulunmadığı için lineer jeneratörle elektrik enerjisi üretmektedir. Bu tezde kanatsız rüzgar türbininin yapısı, hareket mekanizması, elektrik üretimi konuları hakkında veriler elde etmek için farklı rüzgar türbinleri tasarlanmış ve prototipler üretilerek farklı rüzgar akış hızlarında test edilmiştir. Testler sonucunda en yüksek gerilim değeri 6,4 m/s akış hızında 272 mV AC ölçülmüştür.
Klasik elektrik sayaçlarının akıllı şebekelere entegrasyonu için yeni bir yaklaşım
Bireysel enerji gereksinimi ve nüfus yoğunluğunun artış göstermesiyle orantılı olarak enerji talebinin artış göstermesi güvenli, verimli ve doğa dostu bir yanıt bulabilmesi gereksinimi, akıllı şebekelerin kullanımını gündeme getirmiştir. Akıllı şebekeler ve haberleşme bütün bir halde bulunan iki kavram olup birbiri üzerinde oldukça etki oluşturmaktadır. Akıllı şebekeler, teknolojinin gelişmesi ile birlikte günlük hayatta yerini almış, zaman içerisinde geliştirilmiş ve küresel bir hale dönüşmüştür. Bugün insan yaşamı için olmazsa olmaz sistemler arasında bulunan elektronik yapılar, teknolojinin ilerlemesiyle yerini gün geçtikçe sağlamlaştırmaktadır. Akıllı şebekelerin en önemli bileşenlerinden biri de akıllı sayaçlardır. Akıllı sayaçlar enerjinin doğru bir şekilde ölçülebilmesini ve çift taraflı bilgi akışını sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, Akıllı şebekelerin geleceği noktalar ve mevcut düzende yaşam üzerindeki önemine değinilmiştir. Birbirleri için vazgeçilmez unsur olan akıllı şebekeler ve haberleşme sistemlerine ilişkin temel noktalar ele alınmıştır. Örnek bir uygulama üzerinde, klasik sayaçların akıllı şebekelerin olmazsa olmazı olan akıllı sayaçlara dönüşümü gösterilmiştir.
Yapay zeka tabanlı yeni bir mobil sınıflandırma uygulaması
Bu çalışmada; doğada bulunan böceklerin, familyalarına göre ayrıştırma, türü hakkında bilgi vermek üzere yapay zeka tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulama geliştirmede "Flutter - Dart" dilinden faydalanılmıştır. Uygulamanın çalışma prensibi; fotoğrafı çekilen böcek hakkında bilgi verilmesi için, çekilen fotoğrafta kritik ve belirleyici noktalar üzerinden tarama yapılır. Yapılan tarama sonrası fotoğraf bir bulut veri tabanına gönderilir. Burada devreye giren yapay zeka çekilen fotoğraf ile veri tabanında kayıtlı olan görseller üzerinden en yakın eşleştirmeyi sağlamaya çalışır. Yapılan eşleştirme sonucunda uygulama, veri tabanı üzerinde eşleşen böcek hakkındaki bilgiyi kullanıcıya aktarır. Aktarılan bilgilerde çekilen fotoğraf ile veri tabanına kayıtlı görselin yakınlık derecesi de yine kullanıcıya bildirilir. Eğer çekilen fotoğrafın veri tabanında bir karşılığı yok, fakat kullanıcı çekilen fotoğraftaki böcek hakkında bilgisi var ise, aynı uygulama üzerinden veri tabanına çekilen fotoğraftaki böcek için bilgi girişi sağlayabilir. Sonuç olarak bu çalışmada geliştirilen uygulama ile böcek sınıflandırması konusunda literatüre ve gerçek hayat uygulamalarına katkıda bulunulmuştur.
Dört motorlu insansız hava aracıyla insan tespiti
Bu tezde, dört rotorlu insansız hava aracı (İHA) ile çekilen fotoğraflardan elde edilen bir veri seti kullanarak, insan tespiti alanında en son teknolojilerden olan YOLO (You Only Look Once) algoritmalarının (YOLOv7, YOLOv8 ve YOLOv10) performansını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Veri seti, çeşitli insan pozisyonlarını içeren zengin bir görüntü koleksiyonundan oluşmakta olup, eğitim süreci Google Colab ortamında gerçekleştirilmiştir. Bu tezde, her bir YOLO sürümünün eğitim süreçleri detaylı bir şekilde ele alınmış ve karşılaştırmalar yapılmıştır. YOLOv7, YOLOv8 ve YOLOv10'un performansları, insan tespiti doğruluğu ve genel verimlilik açısından değerlendirilmiştir. Algoritmaların performansları, doğruluk, hassasiyet, duyarlılık, F1 skoru ve mAP50 gibi kriterler üzerinden değerlendirilmiştir. YOLOv8, en yüksek doğruluk (%89,6) ve mAP50 (%97,4) değerleri ile diğer iki algoritmadan daha etkili bulunmuştur. YOLOv7 ve YOLOv10 ise sırasıyla %82,8 ve %88,0 doğruluk oranlarına sahiptir. Bu bulgular, insansız hava araçları ile gerçekleştirilen görüntüleme ve nesne tanıma uygulamalarında hangi algoritmanın daha etkili olduğunu belirlemek için önemli bir temel sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları, gelecekteki araştırmalar ve uygulamalar için yol gösterici niteliktedir.
Süperkapasitör beslemeli kısa süreli ani güç sağlayan yedek bir güç sistemi geliştirilmesi
Elektrik enerjisini depolamak için piller ve güç kaynakları kullanılır. Bu kaynaklar süperkapasitörlere göre daha düşük güç yoğunluklarına sahiptir. Elektrokimyasal depolama yöntemlerinde, düşük sıcaklıklarda kimyasal reaksiyon hızlarının yavaşlaması ve içlerindeki kimyasal viskozitelerin artması gibi nedenlerle ciddi performans kayıpları görülmektedir. Bu yapıya sahip piller ve güç kaynakları bu gibi durumlarda besledikleri sistemin ihtiyaç duyduğu gücü karşılamada yetersiz kalmaktadır. Şarj seviyesinin çok düşük olduğu veya anlık aşırı güce ihtiyaç duyulduğu durumlarda düşük enerji süperkapasitörlerle yüksek güç yoğunluğuna dönüştürülerek sistemin yüksek güç ihtiyacı kısa bir süre için karşılanmaktadır. Bu çalışmanın amacı ihtiyaç duyulduğunda süperkapasitörleri kullanarak geleneksel elektrik depolama tekniklerinin dezavantajlarını ortadan kaldırmaktır. Süperkapasitörlerin ihtiyaç duyduğu güç için gereken enerji mevcut bir pilden veya harici bir kaynaktan sağlanabilir. Bu çalışmada üretilen süperkapasitör için yıllardır kullanılmayan ve minimum enerjiye sahip bir araç aküsü ile bir cep telefonu aküsü kullanılmıştır. Süperkapasitörlerin avantajlı özellikleri göz önünde bulundurularak yedek güç ünitesi olarak adlandırılabilecek bir süperkapasitör imal edilmiştir. Yapılan deneysel çalışmada (fiziksel ölçüm), üretilen süperkapasitör sayesinde örnek bir bataryadaki güç yoğunluğu 1217 W/kg'den 7636 W/kg değerine çıkarılmıştır. Bu şekilde süperkapasitör kullanılarak güç yoğunluğunda 5.27 kat artış sağlanmıştır. Aynı batarya için süperkapasitör ile tepe akımı 15 A'den 264,7 A değerine çıkarken, tepe akımında 16.64 kat kazanç sağlanmıştır. Deneysel sonuçlara göre süperkapasitörlerin düşük iç direnç, çok yüksek tepe akımlarına ulaşabilme, yüksek şarj-deşarj çevrimlerine sahip olma, düşük sıcaklıklarda bile kapasite kaybı yaşamama gibi üstün özellikleri sayesinde elektrokimyasal depolama yöntemlerinin zayıf yönlerini aştığı görülmektedir.
Çekişmeli üretici ağlar (GAN) ile yüksek çözünürlükte görüntü oluşturma ve değerlendirme
Biyomedikal görüntüler üzerinde hastalıkların teşhis ve tedavi süreçlerinin daha doğru ve güvenilir bir biçimde ilerlemesi önemlidir. Biyomedikal görüntüler bazen düşük çözünürlüğe sahip olabilir bu durum hastalığın tespitini olumsuz yönde etkilemektedir. Tedavi süreçlerinin doğru biçimde ilerlemesi için yüksek çözünürlüğe sahip imgeler üzerinde veya düşük çözünürlükteki imgelerin yüksek çözünürlüğe dönüştürülmesi gerekir. Çalışmamız, düşük çözünürlüklü renkli görüntülerin yüksek çözünürlüklü ve detaylı hale getirilmesi amacıyla GAN mimarilerinden biri olan SRGAN modeli kullanılmıştır. SRGAN, görüntü iyileştirme ve dönüşüm işlemlerinde yüksek performans sağlayarak görsel kalitenin artırılmasında etkili bir yöntem sunmaktadır. Tez de kullanılan veri setleri, tıbbi görüntüleme alanında yaygın olarak kullanılan cilt kanseri, kan hücresi kanseri ve retina fundus veri setlerinden oluşmaktadır. Cilt kanseri veri setinde deri yüzeyindeki ince detayların daha net bir şekilde görselleştirilmesi sağlanırken, kan hücresi kanseri veri setinde hücre yapılarını belirginleştirerek tanıya destek sunulmuştur. Retina fundus veri setinde ise göz damar yapıları detaylandırılmış ve çözünürlük artırılarak tanısal analiz için uygun hale getirilmiştir. Modelin başarımını değerlendirmek için Structural Similarity Index (SSIM) ve Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metrikleri kullanılmıştır. Performans değerlendirmesinde, SRGAN modeli Cilt Kanseri veri setinde 31.06 PSNR ve %85.84 SSIM, Kan Hücresi Kanseri veri setinde, 30.97 PSNR ve %88.18 SSIM retina fundus veri setinde %94.30 SSIM ve 30.71 PSNR değerleri ile umut verici bir sonuç ortaya çıkmıştır. Elde edilen bulgular hem yapısal hem de görsel kalite açısından üstün performans gösterdiğini kanıtlar niteliktedir.
Bilgisayarlı görü ve yapay zeka ile cam kusurlarının tespiti
Günümüzde artan dünya nüfusu ve buna bağlı olarak yükselen tüketim ihtiyacı, ürünlerin yalnızca üretim aşamasında değil, son kullanıcıya ulaştıktan sonraki süreçlerde de kalite ve güvenilirliğini korumasını zorunlu kılmaktadır. Bu nedenle, ürünlerin nihai kullanıcıya ulaşmadan önce veya kullanım sürecinde karşılaşılabilecek olası kusurların tespit edilmesi, kullanıcı memnuniyetinin artırılması ve olası güvenlik risklerinin önlenmesi açısından büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, yapay zekâ ve bilgisayarlı görü tabanlı sistemlerin kalite kontrol süreçlerine entegrasyonu, insan kaynaklı hataları en aza indirerek hem ürün güvenliğini hem de kullanıcı deneyimini iyileştirmektedir. Bu çalışmada, cam yüzeylerde meydana gelebilecek kırık, çatlak ve çizik gibi kusurların son kullanıcıya ulaştıktan sonra da tespit edilebilmesi hedeflenmiştir. Cam; otomotiv, inşaat, beyaz eşya, kozmetik ve ambalaj gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılan, görsel ve yapısal bütünlüğü kritik öneme sahip bir malzemedir. Bu nedenle, kullanıcıların karşılaşabileceği kusurların hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi, hem ürün güvenilirliği hem de marka itibarı açısından hayati öneme sahiptir. Çalışma kapsamında, toplam 4975 görüntüden oluşan (4065 eğitim, 463 doğrulama, 447 test) bir veri seti kullanılmış ve bu veri seti, cam yüzey kusurlarının nesne tespiti amacıyla derin öğrenme tabanlı YOLOv5, YOLOv8 ve YOLO11 modelleri ile eğitilmiştir. Modellerin performansı doğruluk, hassasiyet, F1 skoru ve mAP50 metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, YOLO11 modeli doğruluk, F1 skoru ve mAP50 açısından en yüksek başarıyı sergilemiştir. YOLOv8 modeli hassasiyet bakımından öne çıkarken, YOLOv5'in genel performansının diğer iki modele göre daha düşük olduğu gözlemlenmiştir. Sonuçlar, YOLO mimarilerinin cam kusurlarının son kullanıcı düzeyinde tespitinde etkili bir şekilde kullanılabileceğini ve özellikle satış sonrası kalite kontrol süreçlerinin otomatikleştirilmesinde önemli katkılar sunabileceğini ortaya koymaktadır.
Eliptik eğri kriptografisi
Bu tezde, eliptik eğrilerin matematiksel temelleri incelenmiş ve bireliptik eğri şifreleme sisteminin simülasyonu gerçekleştirilmiştir.Ayrıca, eliptik eğri sistemlerinin kripto analizine deşifrelemedeğinilmiştir. Eliptik eğri kriptografisinin algoritması RSA ve DSA gibidiğer açık anahtarlı kripto sistemlerinin algoritmaları ilekarşılaştırılmıştır. Açık anahtarlı şifreleme sistemlerinde, algoritmanınkullandığı matematiksel yöntemlerin kullanılan algoritmanınuzunluğundan daha önemli olduğu görülmüştür. Eliptik eğri şifrelemesisteminin simülasyonu için C++ ile bir program yazılmıştır.Anahtar Kelimeler : Eliptik eğriler, Kriptografi, RSA, Özet fonksiyonu
Elektrik enerjisinde yük tahmini yöntemleri ve Türkiye'nin 2005-2020 yılları arasındaki elektrik enerjisi talep gelişimi ve arz planlaması
Teknoloji çağı olan günümüzde elektrik enerjisinin önemi gün geçtikceartmaktadır. Elektrik enerjisinin üretimi, iletimi ve dağıtımı ile yükümlübulunan kuruluşların amacı, üretilen enerjinin tüketicilere ucuz vekaliteli olarak sunulmasını sağlamaktır. Kaliteli enerji de sürekli,limitlerde gerilim ve frekanslı sabit sinüs şekilli gerilim sağlamalıdır.Bundan dolayı elektrik enerji sistemi planlaması, ekonomik, güvenilir,geleceğe yönelik ve esnek olmalıdır. Mevcut çalışmada yük taleptahmininin gerekliliği detaylıca analiz edilmiş ve eski ve modern yüktalep tahmini yöntemleri verilmiştir. Türkiye'nin sosyo-ekonomik yapısı,nüfus artışı, büyüme hızı vb. konular göz önünde tutularak 2005 -2020yılları arasındaki elektrik enerjisi talep gelişimi projeksiyonu yapılmışincelenmiş ve bunun mevcut enerji santrallerimize ne gibimodifikasyonlar yapılması ve gerekli revizyonların gerçekleştirilmesigibi konuların analizleri arz planlaması kavramı Enerji Bakanlığınınkullandığı yöntemlerle incelenmiş ve sonuçları ortaya konulmuştur.Anahtar Kelimeler : Elektrik enerjisi, Yük talep tahmini, Arz planlaması
Dalga kılavuzunda yayılan elektromanyetik dalganın dalgacık dönüşümü ile modellenmesi
Bu tez çalışmasında bir dalgakılavuzu içinde yayılan elektromanyetik dalgalarDalgacık Dönüşümü ile modellenmiştir. Elektromanyetik dalgalar çeşitlitekniklerle modellenebilmektedirler. En temel modelleme tekniklerinden biriolan Fourier Dönüşümü sadece frekans bilgisini içerir. Ancak, durağanolmayan dalgaların analizi için frekans bilgisi kadar zaman bilgisi de gereklidir.Bunun için geliştirilmiş olan tekniklerden biri olan Kısa Zamanlı FourierDönüşümü (KZFD) hem zaman hem de frekans bilgisini içermektedir. Buyöntemde analiz sabit uzunlukta bir pencerenin kaydırılmasıylagerçekleştirilmekte ancak pencerenin sabit uzunluğundan dolayı çoğu zamanistenilen frekans çözünürlüğü elde edilememektedir. Bu tür sorunlardankurtulmak için Dalgacık Dönüşümü geliştirilmiştir. Dalgacık Dönüşümü,modellenen elektromanyetik dalgaların incelenmesini kolaylaştırır, zamankazandırır, ve bellek kazancı sağlar. Dalgacık dönüşümünün esnek yapısı analizsonuçlarının optimizasyonu için çeşitli seçenekler sunmaktadır. Bu çalışmada,bir dalgakılavuzunun başına ve sonuna, sırasıyla, bir dalgacık dönüşümü filtresive ters dalgacık dönüşümü filtresi yerleştirilmiştir. Elektromanyetik dalgalarındalgakılavuzu içindeki davranışları Zaman Alanında Sonlu Farklar (ZASF)yöntemi kullanılarak simüle edilmiştir. Dalgakılavuzu içerisinde uyarılanmodların grafiksel gösterimi için Matlab yazılımı kullanıılmıştır. Farklıdalgakılavuzu modları ve frekansları için çeşitli sonuçlar elde edilmiştir. Farklıdalgacık türleri için elde edilen sonuçların karşılaştırılmasıyla optimal birçözümün elde edilebileceği gösterilmiştir.Anahtar Kelime : Dalgacık dönüşümü, Dalga kılavuzu, Elektromanyetikdalga, Matlab
Güneş panelinden beslenen bir doğru akım motorun çalıştırılması
Petrol gibi enerji kaynaklarının sınırlı olup zamanla azalması ve nükler enerjiyeolan güven problemden dolayı temiz enerjisi olarak adlandırılan güneş verüzgar enerjisine olan talep artmaktadır. Bu çalışmada, güneş enerjisini evveya sanayide kullanmak için bir dönüştürücü tasarlanmıştır. Güneş panelininçıkış gerilimi 20 volt civarındadır. Dönüştürü yardımıyla güneş paneliningerilimi 220 volta yükseltilip ve bir denetleyici yardımıyla bu seviyede sabittutulmaktadır. Elde edilen gerilim seri bir D.A. motoruna uygulanmaktadır.Motorun hız denetımı bir PIC mikrodenetleyici tarafından sağlanmaktadır.Devrenin simülasyon çalışmaları SIMPLORER 6.0 programında yapılıp eldeedilen sonuçlar deneysel sonuçlarla karşılaştırılmıştır.Bilim Kodu : 905Anahtar Kelimeler : Güneş paneli, DA motor, push-pull dönüştürücü, hızkontrolSayfa Adedi : 99Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. İres İSKENDER
Senkron buck dönüştürücü ile elektroliz olayı
Bu çalışmada, yenilenebilir enerji kaynaklarından elde edilen elektrik enerjisini,hidrojen üretmek için elektroliz yapmak amacıyla kullanan bir senkrondüşüren (senkron Buck) dönüştürücü tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Butopoloji, genelde giriş geriliminin 12 V dc, elektroliz için gerekli dc gerilimin 2 Vdc civarında olması nedeniyle seçilmiştir. Normal düşüren dönüştürücülerde,düşük gerilimlerde çalışırken elemanların üzerinde karşılaştırılabilir düzeydebir gerilim düşümü olduğundan, verim düşük olur. Dönüştürücü 25 A çıkışverebilecek biçimde tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen devre,elektroliz amacıyla denenmiş, denemelerde iki farklı elektrot levhasıkullanılarak farklı elektrot açıklıklarının çalışmaya etkisi incelenmiştir. Tezdeayrıca, kapsamlı bir sayısal benzetim çalışması yapılmıştır.Bilim Kodu :905.1.033Anahtar Kelimeler :Senkron anahtarlama, elektrolizSayfa Adedi :102Tez Yöneticisi :Yrd. Doç. Dr. M. Timur AYDEMİR
Hidrojen yakıt pilleri ve pem yakıt pilinin analizi
Hidrojen yakıt pilleri gelecekte enerji ihtiyacının karşılanmasında kullanılacakgüvenli temiz enerji çevrim araçlarıdır. Fosil yakıt kaynaklarının hızlatükenmesi, yarattığı çevre kirliliği ve enerji verimliliği alternatif kaynakarayışlarını hızlandırmıştır. Alternatif enerji olarak nükleer ve doğal kaynaklar(Güneş, rüzgar, jeotermal ve hidroelektrik) düşünülmektedir. Ancak bukaynaklarla üretilen enerjinin fosil yakıtlar yerine kullanılması için yakıtpillerine ihtiyaç duyulacaktır. Hidrojen enerji sistemi olarak adlandırılansistemde hidrojenin enerji taşıyıcısı, yakıt pillerinin de elektrokimyasal enerjidönüştürücüsü olarak kullanılması düşünülmektedir. Sistemin uygulamasınayönelik proje geliştirme ve uygulamaları devam etmektedir. Hidrojenin eldeedilmesi, depolanması, taşınması ve dönüştürülmesinin en ucuz, kullanışlı veverimli şekilde yapılması için bilim adamları yoğun çalışmalar içindedirler. Buçalışmada hidrojen enerji sistemi ve bu sistemin ana konusu olan hidrojen eldeedilmesi, depolanması, taşınması ve yakıt pilleri konuları irdelenmiş ve protondeğiştiren zar yakıt pilinin çalışma şekli formülize edilerek elde edilen sonuçlardeneysel sonuçlarla karşılaştırılmıştır.
Yüksek gerilim iletim hatlarında hat geometrisine bağlı olarak elektrik ve manyetik alan analizi
Elektrik güç sistemlerinin gelişmesine bağlı olarak enerji sistemekipmanlarının yaymış olduğu elektromanyetik alanların, buekipmanların yakın çevresinde bulunanlar üzerindeki etkisi ile ilgiliçalışmalar yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada, Borçka- yidere Enerji letimHattı'nın hat geometrisi göz önünde bulundurularak, A.B.D'nin ''ElectricPower Research Institute'' (EPRI) kuruluşu için, ''Power ComputingCompany'' tarafından geliştirilen, ''EMF Workstation'' yazılımıkullanılarak yeni bir model gerçekleştirilmiştir. Öncelikle,genelleştirilmiş elektrik ve manyetik alan dağılım eğrileri kullanılarakhat geometrisine bağlı matematiksel bir çalışma gerçekleştirilmiştir.Elde edilen analiz çalışmaları sonuçları, standart alan değerleriylekarşılaştırılarak alan etkisinin azaltılmasına yönelik önerilerdebulunulmuştur.
Sonlu elemanlar metodunun dikdörtgen kesitli dalga kılavuzlarına uygulanması
Bu çalışmada öncelikle sonlu elemanlar metodu tanımlanmış, özelliklerive temel kavramları ele alınmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında dalgakılavuzu yapıları incelenip, dikdörtgen yapılar için alan ifadeleri ilekesim frekansı, kesim dalga sayısı, empedans gibi çeşitli parametrelerinelde edilmesi gösterilmiştir. Ayrıca homojen dalga kılavuzları ilehomojen olmayan ve dielektrik maddelerle doldurulmuş kılavuzlar içinskaler ifadeler üretilmiştir. Bu ifadelerden yola çıkılarak, çözüm yöntemiiçin bilgisayar programları geliştirilerek uygulanmış; elde edilendeğerler, analitik değerler ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, nümerikve analitik değerlerin belirli bir hata oranı dahilinde uyumlu olduğugözlenmiştir.
Pelton tipi rüzgar türbini kullanarak elektrik enerjisi üretme
Enerji bugün dünya ülkelerinin en önemli sorunlarından biri halinegelmiştir. Tükenmekte olan fosil enerji kaynakları nedeniyle dünya yenienerji kaynakları arayışı içindedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarındanrüzgar eski zamanlarda sulamada, un değirmenlerindekullanılmaktaydı. Teknolojinin ilerlemesi ile birlikte rüzgar enerjisindenelektrik üretilmeye başlanmıştır. Verimi yüksek olup, en çok tercihedilen türbinler 3 kanatlı, önden rüzgarlı, yatay eksenli türbinlerdir.Bu çalışmada dikey eksenli pelton kanatlar kullanılmıştır. Rüzgarenerjisinden elektrik üretiminde bu kanatların verimi, 3 kanatlıtürbinlerden çok düşük olduğu için tercih edilmemektedir. Bu dikeyeksenli pelton kanatlar kullanılarak, mekanik enerjiyi elektrik enerjisineçeviren alternatör yardımıyla çok düşük seviyede alternatif gerilim eldeedilmiştir. Alternatif akım, alternatör içinde bulunan diyotlar yardımı iledoğru akıma çevrilmiştir.
Yumuşak anahtarlamalı DC-DC boost dönüştürücü
Yükseltici (boost) türü dc-dc dönüştürücüler, bir çok güç elektroniğidevresinin giriş katında hem bara gerilimini yükseltmek hem deşebekeden çekilen akı şmı ebeke gerilimiyle aynıfaza getirmek amacıylası klaklı kullanırlar.lı Ancak, bu devrelerde özellikle diyot terstoparlanmasından kaynaklanan enerji kayıplarıverimin düş olmasıük nave hatta dönüştürücünün ömrünün kı olması neden olur. Busa naçalımada, bu sorunu çözmek amacı literatürde önerilmişbulunanş ylaancak gerçekleştirilmeyen bir devre incelenmişve denenmiş 400 Wtir.gücündeki bu devre, yapıolarak tipik devreye göre daha karmaşkıolmakla birlikte, yumuş anahtarlamaya olanak sağ ğndan, dahaak ladııverimlidir. Çalımada, deneysel sonuçları yanış n nda çeş benzetimitlisonuçları sunulmaktadıda r.Bilim Kodu :905.1.033Anahtar Kelimeler :Boost, Dönüş türücüSayfa Adedi :72Tez Yöneticisi :Yrd Doç.Dr.M.Timur AYDEMİR
Binaların ve arazi yapısının kentsel bölgelerdeki kablosuz haberleşmede oluşan yol kayıplarına etkileri
Kablosuz haberleşme sistemlerindeki radyo-linkler genellikle 20 kmve daha kısa menzile sahip olup, kullanılan işaretlerin dalga boyubina boyutlarından küçüktür. Linkte kullanılan antenler binalararasına veya yanına yerleştirilebilir. Bu durumda; kablosuzhaberleşme sistemleri için önem arz eden kanal işaretkarakteristikleri, bitki örtüsü ve coğrafi şartlar kadar yapılardan daetkilenmektedir. Bu tür ortamlarda işaretler, bir antenden diğerineduvarlarda oluşan yansıma ve iletim, zeminde oluşan yansıma, binakenarları ve arazideki diğer engellerden kaynaklanan kırınımsonucunda oluşan bir çok yol üzerinden gelmektedir. Bu çalışmadaelektromanyetik dalga yayılımı olayı, binaların düz arazi veya bir tepeüzerinde bulunması durumuna göre incelenmiştir. Emici yarı-ekranlar dizisi olarak tanımlanan binaların, arazi eğimine dik olan vebirbirine paralel olan sokaklar ile eşit aralıklara ayrılan saflarüzerinde bulunduğu kabul edilmiştir. Metot olarak doğrusal ışınoptiği teorisi modeli esas alınarak inceleme yapılmış ve nümeriksonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçlar deneysel ölçüm sonuçları vediğer yol kaybı yöntemlerinden hesaplanan sonuçlarlakarşılaştırılmıştır. Ayrıca, bir orman içinde veya orman içerisindeaçıklık bir bölgede bulunan kullanıcı için kırılma ve kırınımvarsayımlarınıkullanan bazı yol kaybı hesaplama yöntemleriincelenmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir.
Genetik algoritma ile iletişim ağlarında yönlendirme optimizasyonu
İletişim ağları için trafik yönlendirme hayati önem taşımaktadır. Yeterlikapasiteye sahip olsalar bile, yanlış yönlendirme iletişim ağlarında darboğazlaryaşanmasına neden olmaktadır. Doğru yönlendirme meselesi, karmaşık ve çokyönlü değerlendirilmesi gereken bir konudur. Bir iletişim ağı için majörşartları uzun vadeli kapasite planlaması, minör şartları ise periyodikoperasyonlar belirler. Periyodik operasyonların başarısı ağ üzerindeki trafiğintüm ağ kaynakları kullanılarak aktarılmasına bağlıdır. Dengeli trafik dağılımıiçin, ağın taşıma birimlerinin hesaplanmış ağırlık değerlerine göre ayarlanmasıgerekir. Ulusal veya uluslararası düzeyde hizmet veren ağlar için linklerinağırlık değerini belirlemek oldukça zordur. Link ağırlık değerlerinin analitikveya nümerik yöntemlerle belirlenmesi neredeyse imkansızdır. Bu tezdelinklerin ağırlık değerlerinin genetik algoritma kullanılarak belirlenmesiüzerinde çalışılmıştır. Yapılan simülasyonlarda, nispeten büyük ağlardagenetik algoritmanın daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Pil yönetim sistemi için SOC tahmini
Batteries are often used as the primary energy storage element of rechargeable electrical systems. Today, as battery-powered devices increase and develop, the efficient use and duration of use of the battery has become critical. In this context, knowing the state of charge (SOC) value of the battery is an important parameter that contributes to the efficient use of the battery and to prolonging the life of the battery by preventing overcharge-discharge. Therefore, it has become very important to calculate the SOC value in batteries with high precision. In this thesis, in order to calculate the SOC value of the battery accurately and with high precision, modified Kalman Filter method using dynamic circuit model, Voltage-based method using battery terminal voltage with Rint circuit model, and Coulomb counting method are presented. These methods are also validated by simulation studies. In addition, the advantages and disadvantages of these methods and their comparision are explained.
Mikrodenetleyici kontrollü bir ısıl sistem tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Bu çalışmada; On/Off, Oransal (P), Oransal+Türevsel (PD), Oransal+ ntegral(PI) ve Oransal+ ntegral+Türevsel (PID) denetleyici algoritmalarının, gömülübir mikrodenetleyici yazılımı aracılığıyla, tasarlanan model bir ısıl sistemüzerinde uygulaması gerçekleştirilmiştir. Sistem yazılımı; kontrol sistemininsıcaklık kontrolünü yapmasının yanı sıra, bir ?süreç-kontrol? deney seti olarakkullanılabilmesini, çeşitli kontrol türlerinin model üzerindeki etkileriningözlenebilmesini sağlayacak şekilde düzenlenmiştir. Kontrol sisteminde; mikro-denetleyici ile dış dünya arasındaki iletişim, sayısal büyüklüklerin analoğadönüşümleri ayrıca elde edilen verilerin işlenerek istenen çıktıların eldeedilebilmesi ve mikrodenetleyicinin, tasarımlanarak çevre birimleriyle birbütün olarak ?model bir sistem? üzerinde uygulanması amaç edinilmiştir.Bilim Kodu : 905.1.084Anahtar Kelimeler : Gömülü Yazılım, Sıcaklık Kontrolü, Mikrodenetleyici,On/Off, Oransal (P), Oransal + Türevsel (PD), Oransal +ntegral (PI) ve Oransal + ntegral + Türevsel (PID)Denetleyiciler.Sayfa Adedi : 152Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Veysel S L ND R
Rüzgar enerjisi ile eletrik üretimi
Yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgar enerjisi, çevreyi kirleten fosilkökenli yakıtların tükenme eğilimine girmesi ile daha da önem kazanmış vebu konudaki çalışmalara da hız verilmiştir. Ayrıca klim değişikliğine nedenolan sera gazlarının 1997 yılı Kyoto Protokolü ile azaltmak için çalışmalarahız verilmiştir. Önemi gittikçe artan rüzgar enerjisi konusunda dünyadakison 15 yıldaki gelişmeler maliyetleri % 50 oranında azaltmıştır. Ülkemizdede Yenilenebilir Enerji Kaynakları Kanununun çıkması ile bu konudakiçalışmalar hız kazanacaktır. Rüzgar enerjisi ile elektrik üretmedeavantajlarından dolayı sabit mıknatıslı makinelerin kullanımıyaygınlaşmıştır. Bu çalışmada, bir evin ihtiyacını karşılayacak kadarelektrik üretmek amacıyla sabit mıknatıslı bir rüzgar türbini imal edilmesihedeflenmiştir. Üç kanatlı, yatay eksenli, direk jeneratöre bağlı, eksenelakılı, sabit neodyum mıknatıslı ve çıkışta doğrultucu devresi olan rüzgartürbini tasarlanarak imalatı yapılmıştır. Çıkış güç değerleri kaydedilerek,sabit mıknatıslı makinelerin yapıları araştırılmıştır. stenilen güç değerielde edilerek verimin nasıl artırılabileceği görülmüştür.Bilim Kodu : 608.01.05Anahtar Kelimeler : Rüzgar Türbini, Yenilenebilir Enerji, Sabit MıknatıslıEndüksiyon JeneratörSayfa Adedi : 147Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Fadıl ÇEL KKOL
Hall etkili dönüştürücü kullanılan diferansiyel rölenin transformatör korumasında kullanılması
Güç transformatörleri enerji sistemlerinin en pahalı ve vazgeçilmezelemanlarından biridir. Bu cihazlar şebekede değişik arızalar ile karşılaşır.Bazen hayati zararlara neden olurlar.Transformatör korumasında diferansiyel rölelerin güncelleşerek öneminikoruduğu bilinen bir gerçektir. Bunun en önemli nedeni önceden düşünülmeyenetkilerin de dikkate alınması, sayısal işaret işleme yöntemlerinin vemikroişlemci ile programlanabilir mantık denetleyici(PLC gibi) uygulamaalanlarının gelişmesidir.Diferansiyel koruma yöntemleri ve mıknatıslanma akımı ile harmonikbileşenler üzerine literatürün detaylıca araştırarak hazırlanan vegerçekleştirilen uygulama çalışmasında; diferansiyel röle ile birtransformatörün korunması Hall etkili dönüştürücü kullanarakgerçekleştirilmiştir.Bilim Kodu : 905Anahtar Kelimeler : Diferansiyel Röle, Hall-Effect SensörSayfa Adedi : 184Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Fadıl ÇELİKKOL
Dağıtım sisteminin özelleştirilmesi ve yapay sinir ağları ile yük tahmini
Bu tezin Enerji Dağıtım Sisteminin Özelleştirilmesinde (EDSÖ) rol almak isteyenşirketlere referans olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmanın gerçekleştirilmesi birbölgedeki yük tahmininin daha sağlıklı yapılabilmesine olanak tanımaktadır.Bu çalışmada, 12. Bölge ve Türkiye için uzun dönem yük tahmini uygulamasıYapay Sinir Ağları (YSA) ve Regresyon Analizi metoduyla gerçekleştirilmiştir. Geriyayılım algoritması kullanan bir YSA modeli ve çok değişkenli regresyon analizimodeli uygulanmıştır.Yükü etkileyen faktörler olarak nüfus, gayri safi milli hasıla, gelişim hızı, sanayiüretim endeksi, petrol fiyatları gibi ekonomik ve sosyal göstergeler temel alınmıştır.Son olarak, seçilen örnek veriler kullanılarak sonuçlar hem regresyon analizindehem de YSA da test verileri ile karşılaştırılmıştır. Test sonuçlarına göre YSAmodeli 12. görev bölgesinde regresyon modelinden daha başarılı olmuştur.Bilim Kodu : 905Anahtar Kelimeler : Dağıtımın Özelleştirilmesi, Yük Tahmini, YSA, Regresyon.Sayfa Adedi : 98Tez Yöneticisi : Prof. Dr. M. Cengiz TAPLAMACIOĞLU
Yük tahmin yöntemleri ve Ankara merkez metropol alan için regresyon analizi yöntemi kullanılarak uygulanması
Bu çalışmada, öncelikle yük tahmin yöntemleri incelenerek bu yöntemlerdenregresyon analizi seçilerek Ankara ili merkez metropol alanı için yük tahminigerçekleştirildi. Çalışmamda yük tahmini ile ilgili genel bilgilerin yanı sıra sistemplanlamasında yük tahmininin önemi vurgulanmıştır. Türkiye elektriksisteminin genel görünümü sunulmuş ve ileriye dönük toplam enerji ihtiyacıirdelenmiştir. Ankara ili elektrik sistemi irdelenmiş ve sistemin mevcut durumuhakkında genel bilgiler verilmiştir. Ankara ili için mevcut olan geçmişe dönük 6yıllık veriler kullanılarak, üç farklı yaklaşımla 2010 yılına kadar olacak yüktahminleri yapılmıştır. lk yaklaşımda yıllık puant (anlık en yüksek) değerler,ikinci yaklaşımda yıl içinde puantın olduğu günde tüketilen enerji, üçüncüyaklaşımda ise toplam tüketilen enerji baz alınarak; gelecek yıllara ait yüktahminleri yapılmıştır. Ayrıca bu üç yaklaşım mevcut gerçek değerlerlekıyaslanarak tahminde yapılan hatalar yüzdesel olarak belirlenmiştir.Bilim Kodu : 905Anahtar Kelimeler :Yük Tahmini, Regresyon AnaliziSayfa Adedi : 112Tez Yöneticisi : Prof. Dr. M. Cengiz TAPLAMACIOĞLU
Güvenilir, hata düzeltmeli ve dijital imzalı protokol geliştirme
Teknolojik gelişmeler her zaman birtakım sorun ve ihtiyaçları da beraberindegetirmiştir. Bugün, evlerde kullanılan elektronik cihazlardan endüstriyel veyaaskeri alanda kullanılan cihazlara kadar birçok anlamda kullanımıkolaylaştırıcı çözümler sunulmaktadır.Son zamanlarda oldukça popüler olan akıllı ev sistemleri ve diğer benzeriotomasyon projeleri bunlara örnek gösterilebilir. Bu tarzda çözümlergeliştirilirken iletişimin, kötü niyetli şahıslardan saklanarak, gizlilik içindegüvenle sürdürülebilmesi için karşılaşılabilecek problemlerin hesaba katılarakgeliştirildiği bir protokole ihtiyaç vardır. Bu çalışmada böylesi bir ihtiyacamodel olabilecek bir yapı sunulmaya çalışılmıştır.Uzun yıllardır üzerinde çalışılarak olgunlaştırılan ve birçok farklı yönteminsunulduğu şifreleme algoritmaları, geliştirilmesi düşünülen ve özellikle, kontrolsistemlerini hedef alan uygulamalarda, kullanılması tasarlanan protokol içintemel teşkil etmektedir.Bu bakımdan, özellikle son yıllarda bu alanda hakimiyet kurmuş açık anahtarlışifreleme yöntemleri incelenmiş ve en güvenilir yöntemlerden olan RSAalgoritması protokolde kullanılmaya uygun görülmüştür. Bu algoritmanınivihtiyaç duyduğu modüler aritmetik bilgisi fazla ayrıntıya girilmedensunulmuştur.Uygulama, platform olarak seçilen Microsoft Visual C++ 6.0 ile herhangi birhazır kütüphane kullanmaksızın yazılarak bir proje altında toplanmıştır.Bilim Kodu : 926Anahtar Kelimeler : Protokol, şifreleme, kimlik doğrulama, hata tespiti, c++Sayfa Adedi : 115Tez Yöneticisi : Öğr.Gör.Dr. Nursel AKÇAM
Prediction of power disturbances by artificial intelligence methods
Ensuring the continuity of power quality is the most important factor for efficient and reliable operation of a power system. In a balanced three-phase system, voltage and current are sinusoidal and nominal. When any fault is occurred on power systems, the system is unbalanced and power quality disturbances can be occurred. They cause power losses on the transmission and distribution lines, malfunctioning of devices, disasters such as fire that will affect living life and the environment. In this context, the use of predictive artificial intelligence methods in the prediction of power quality disturbances offers an innovative and supportive solution in the process of preventing the possible effects of power quality disturbances, ensuring the efficient and safe operation of the power system, and transition from traditional grids to smart grid and microgrid structures. The aim of the study is to predict the magnitude of the instantaneous voltage sag in a bus (single fault-7 ones) or buses (double fault-other 7 buses) of the IEEE9 bus test system according to 14 total short circuit faults before defined time duration by homogeneous and heterogeneous machine learning methods. While selecting the methods, firstly load flow analysis was performed to investigate the voltage sag behavior and then a short circuit fault was in order to phase a. When homogeneous (random forests) and heterogeneous (support vector regression, decision tree, K- nearest neighbors) machine learning methods are compared in terms of prediction performance and speed, it is observed that the heterogeneous ensemble training model is generally more successful. Keywords: Power Quality Disturbances, Voltage Sag, Ensemble Machine Learning, Heterogeneous Machine Learning, Homogeneous Machine Learning
Denoising of astrophysical image mixtures from spatially varying noise
In this study, some denoising methods are compared for denoising astrophysical image mixtures from space varying noise and a graph lowpass filter based vertex-frequency graph Wiener filter is proposed for this case of space varying noise power. Performances of the methods in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) are investigated on image mixtures consisting of cosmic microwave background radiation (CMB), sychrotron and galactic dust, simulated to be obtained through 70 GHz and 100 GHz microwave channels, for different mixture coefficients. Our proposed graph Wiener filter algorithm is compared with five other prominent denoising methods; nonlocal means improved by the Sinkhorn algorithm (NLM+S), BM3D, NLGBT, OGLR and a Wiener filter algorithm in the pixel domain. Our algorithm is slightly surpassed by the NLM+S algorithm in all of tried six mixing scenarios but generally gives competitive results.
Drone propeller recognition through machine learning with millimeter wave radar
Mini-sized Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are commonly called "drones", have become ubiquitous in civilian and military applications, readily available off-the-shelf and widely utilized. Detecting and classifying these devices are essential requirements that involve the application of various technologies. The distinctive feature of these drones is their propellers. This thesis concentrates on employing millimeter-wave radar to detect the presence, rotation speed, and dimensions of these propellers. The research explores the integration of a consumer-grade millimeter-wave Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar module, specifically the Texas Instruments IWR1843, with machine learning techniques for UAV propeller identification. Utilizing the unique capabilities of millimeter-wave radar technology, this study aims to capture and analyze intricate frequency patterns produced by UAV propellers through machine learning models. Experimental validation in controlled environments demonstrates the potential of the millimeter-wave FMCW radar module, combined with machine learning algorithms, to accurately detect and identify UAVs based on propeller characteristics, achieving up to 92% accuracy in presence, propeller size, and throttle level. Additionally, this thesis highlights the superiority of the proposed ensemble neural network method over a multi-output single Multi Layer Perceptron (MLP) model, as demonstrated through experiments.
Hybrid deep learning approaches for cyber-physical security of smart grids
The main purpose of this thesis is to propose approaches to detect cyberphysical attacks against smart grids. In this context, three proposed case studies have been conducted to ensure the security of data flowing between buses, phasor measurement units, and phasor data concentrators in smart networks, respectively, against cyber-physical attacks. In the first case study, the detection and classification of cyber-physically attacked data taken from phasor measurement units is carried out as a hybrid approach of the long-short-term memory model and convolutional neural network, whose hyperparameters are optimized with particle swarm optimization. In the second case study, a long-short-term memory model-based Markov game approach is modeled, where the data paths of buses, phasor measurement units, and phasor data concentrators are defined as an environment and the attacker-defense agents are determined as players. In the third case study, a Markov game approach is developed by incorporating a differential evolution algorithm to improve the decision mechanism and strategy, based on the data flow in the three interconnected environments described in the second case study. The proposed Markov game approach is extended to solve the problem of information network management and protection within the communication network of smart grids. Proposed case studies are analyzed using OpenDSS and Python software and the results are presented.
Ev tipi elektrikli fırınlarda merkez sıcaklık tahmini ve kontrolü
Bu çalışmada, ev tipi elektrikli fırınların merkez noktasının sıcaklık kontrolü ele alınmıştır. Sistem, fırının sıcaklık ölçümü, tahmini ve kontrolü olmak üzere üç kısma ayrılmıştır. Sıcaklık ölçümü platin dirençli sıcaklık sensörü (RTD) kullanılarak yapılmıştır. RTD'den okunan değerler kullanılarak fırının merkez sıcaklığı tahmin edilmiştir. Sıcaklık ölçümü ve tahmin çalışmalarının ardından, fırın merkez sıcaklığının kontrolü gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda, fırın merkez sıcaklığının tahmini ve kontrolü, belirlenen hata aralıklarında başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.
Doğrusal olmayan yüklerin akım harmoniğini bastırmak için yumuşak anahtarlamalı aktif güç filtre tasarımı
Güç elektroniği alanında son yıllarda yaşanan teknolojik ilerlemeler nedeniyle yarıiletken güç elemanları, AA/DA dönüştürücüleri, anahtarlamalı güç kaynakları, motor sürücüleri, ark ocakları ve diğer güç elektroniği dönüştürücüleri gibi doğrusal olmayan yüklerin kullanımı çok fazla oranda artmıştır. Başta akım harmonikleri olmak üzere gerilim harmonikleri ve dengesizlikleri de bu yüklerin kullanımından kaynaklanarak güç kalitesi problemlerine neden olmaktadır. Doğrusal olmayan yüklerin meydana getirdiği akım harmoniklerinin filtrelenmesinde her ne kadar pasif filtreler kullanılsa da performans ve güvenirlik açısından birçok eksikleri mevcuttur. Gelişen mikro işlemci ve güç elektroniği mimarileri sayesinde pasif filtrelere göre birçok üstünlüğü bulunan aktif güç filtresi (AGF) adı verilen aktif anahtarlamalı sistemlerin kullanımı mümkün hale gelmiştir. Yarıiletken anahtarların güç kayıpları performans ve verimi etkileyen unsurlar olduğundan bu tez çalışmasında, verimi yükseltmek için PAGF'ye yumuşak anahtarlamalı paralel rezonans da hat (PRDCL) yapısı uygulanmış ve bu topoloji için yeni bir anahtarlama kontrol tekniğinin analiz, tasarım, benzetim ve deneysel gerçekleştirimine odaklanılmıştır. Bu tez çalışması kapsamında PAGF'lerde kullanılan teorilerin ve topolojilerin genel bir analizinin ardından referans çıkartım, akım kontrol yöntemleri, anahtarlama metodları, önerilen yumuşak anahtarlama kontrol tekniğinin uygulamaları ve anahtarlama güç kayıp hesaplaması Matlab/Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. Matlab/Simulink ortamında gerçek modeller kullanılarak hazırlanan üç fazlı PAGF'ye önerilen teknik uygulanmış, anahtarlama kayıp enerjileri büyük ölçüde azaltılmış ve deneysel çalışma ile doğrulanmıştır. Yarıiletken anahtar güç kayıplarının hesaplanmasına ilişkin bir yazılım modeli hazırlanarak yarıiletken anahtarların katalog verilerinden detaylı güç tüketimleri hesaplanmış ve kayıp analizi yapılmıştır. Belirlenen PAGF anma değerlerine göre eleman seçimi ve güç katının oluşturulmasına yönelik ön tasarım çalışmalarından sonra laboratuvar prototipi kurulmuştur. Deneysel sonuçlara göre PAGF evirici verimi 15 kHz frekansı ve tam yükte %3,65 oranında yükselmiş olup akım harmonik seviyesi (THBi) belirlenen sınır limitler dahilinde olduğu ölçülmüştür.
Çok kalıplı FPGA yongaları için SLR tabanlı bölümleme
In recent years, transformative advancements in hardware acceleration technologies, particularly Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), have significantly enhanced the performance of compute-intensive applications in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), big data analytics, and high-performance computing (HPC). However, as the scale and complexity of FPGA-based systems increase, challenges such as inter-chip communication, resource partitioning, and efficient utilization of multi-die FPGAs have become critical issues. This thesis addresses these challenges by enhancing a state-of-the-art High-Level Synthesis (HLS) compiler to support Super Logic Region (SLR) -based partitioning for multi-die FPGA chips. Key contributions include the development of a partitioning framework tailored to SLR constraints. Additionally, efficient resource utilization techniques, such as automated pipelining and bus-width conversion, are proposed to overcome timing and routing bottlenecks in multi-die architectures. The proposed methodologies are validated on Xilinx Virtex UltraScale+ FPGAs. This study contributes to advancing FPGA partitioning techniques and presents a comprehensive framework for optimizing hardware acceleration in multi-die architectures.
Measurement and performance analysis of 2D material based supercacitors
Supercapacitors. These gizmos are no regular batteries. They are fast, power-packed, and resilient, marking them as vital for today's and, more importantly, tomorrow's green power solutions. Let's dive into the nitty-gritty in a process called chemical vapor deposition (CVD), we used a slide of hot gases including hydrogen and nitrogen. These gases weave their way through a warmed glass pipe containing boron, boron oxide, and nickel powders. In the sweltering 1000°C heat, these materials react and settle onto less hot copper pieces at about 700 °C. Remember when your teacher said test your work? We did just that. Using Ni2B on copper, we tested how well our piece would do after 20,000 plug-ins and outs. We almost topped a hundred percent. Even at slower speeds, power levels touched nearly 20 mF/cm2. And it kept a steady 0.42 mF even when we hit the gas to 1000 mV/s. Plus, the component showed a great absorbing power even at high voltage, hinting at better ion accessibility and almost no diffusion barriers. Ni2B films using our CVD method show a stable charge hold. They outdo some of the usual nickel-base materials and pose as robust power options. By controlling boron's role and deposition, we create a smooth, nicely stuck coating with potential chemical properties. As the world hustle for efficient longevity in power preserving, Ni2B supercapacitors can open doors to better devices. Such a device can be part of solutions like green energy grids or other fast-changing needs.
Evaluating the effectiveness of SDN-based IoT security
The exposure of the Internet of Things (IoT) in the last years has strongly affected everything around us in our life by providing innovations like smart farming, smart homes, and remote healthcare services, among others. As the quantity of these devices and their uses increases rapidly, the significant risk posed by the extensive network of interconnected devices calls for effective intrusion detection and prevention methods. In this study, we propose using Software Defined Networks (SDN) in smart homes systems to prevent cyber-attacks like Distributed Denial of server Attacks (DDoS), Man in The Middle Attack (MITM), etc. The proposed method uses the firewall at the SDN controller and Static IP addresses to register the home devices in the controller to prevent any intruder to connect to the network. The network structure was constructed and executed on Mininet, operating on a Virtual Machine (VM), in order to assess and scrutinize the efficiency of the suggested approach. The proposed method can deny DDoS attacks and inform the administrator that there is an attack on the network from an intruder.