9
Archived Theses
9
DOIs Assigned
100%
DOI Rate
Archived Theses
indexedOpen AccessTRAkıllı üretim sistemlerinde çoklu hata teşhisi için hibrit derin öğrenme yaklaşımları
Endüstriyel üretim süreçlerinde akıllı sistemlerindeki ürünün yüzey arızalarının erkenden teşhis edilmesi, kalite kontrol süreçleri otomasyonu, maliyetlerin azaltılması ve kalite standartlarının korunması açısından kritiktir. Akıllı üretim sistemlerinde çoklu hata teşhisi ile birbirinden farklı türdeki arızaların saptanması sağlanmaktadır. Endüstri 4.0 ile üretim hatlarında veri miktarının artması sonucunda, klasik makine öğrenmesi yaklaşımları ile arızanın teşhis edilmesi yetersiz olması sonucunu doğurmuştur. Bu durumda, daha gelişmiş analiz yöntemlerine ihtiyaç artmıştır. Bu kapsamda bu tezde, hibrit derin öğrenme mimarileri ile farklı türdeki arızalı veri örneklerinin sınıflandırılması yüksek doğruluklarla sağlanmıştır. Bu tezde, metal ve kumaş yüzeylerde meydana gelen çoklu kusurların belirlenmesi için hibrit derin öğrenme yaklaşımları incelenmiştir. Önerilen yöntemde, farklı derin öğrenme mimarileri birlikte kullanılarak hem nesne tespiti hem de segmentasyon işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, arızalı görüntülerden elde edilen özellikler konvolüsyonel sinir ağları ile çıkarılmış, ardından bu özellikler farklı sınıflandırıcılar ile analiz edilmiştir. Sınıflandırma aşamasında kullanılan derin mimariler Vision Transformer (ViT) ve dikkat tabanlı derin sinir ağları gibi yenilikçi yaklaşımlardır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda görülmüştür ki önerilen yöntem farklı tipteki arızaları yüksek performans elde edilmiştir. Bu çalışma, akıllı üretim sistemlerinde kalite kontrol süreçlerinin iyileştirilmesine katkı sağlamaktadır.
indexedOpen AccessTRDoğal perlit agregası ve atık malzemelerle üretilen betonların gerilme-şekil değiştirme davranışının deneysel olarak incelenmesi
Betonda geleneksel agregaların alternatif ve atık bazlı malzemelerle değiştirilmesi, sürdürülebilir yapı üretimi açısından önemli bir araştırma alanıdır. Bu çalışmada, doğal perlit agrega ikamesi ile lif donatısının betonun mekanik ve mikroyapısal özellikleri üzerindeki etkileri deneysel olarak incelenmiştir. Doğal perlit agregası, geleneksel taş agreganın yerine %0, %30, %70 ve %100 oranlarında kullanılmış; kenevir kıtığı, geri dönüştürülmüş plastik atık lifleri ve polipropilen (PP) lifler ise hacimce %0.0, %0.5, %1.0 ve %1.5 oranlarında karışımlara ilave edilmiştir. Yirmi sekiz günlük kür sonrasında basınç dayanımı, elastisite modülü, eğilme ve yarmada çekme dayanımı, ultrases geçiş hızı (UPV), gerilme–şekil değiştirme davranışı ve SEM analizleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, %30 perlit ikamesinin referans karışıma göre basınç dayanımı ve elastisite modülünü sırasıyla yaklaşık %6.67 ve %4.08 artırdığını göstermiştir. Buna karşılık, %70 ve %100 perlit ikamelerinde gözenekli yapı ve zayıf ara yüzey geçiş bölgesi nedeniyle mekanik performans azalmıştır. Lif katkılarında optimum oran %1.0 olarak belirlenmiş, en iyi performans ise çatlak köprüleme ve enerji yutma kapasitesi bakımından PP liflerde elde edilmiştir. Genel olarak, %30 perlit ikamesi ve %1.0 PP lif kullanımı, dengeli mekanik özelliklere sahip düşük karbonlu beton üretimi için uygun bir çözüm olarak değerlendirilmiştir.
indexedOpen AccessTRFotovoltaik sistemlerde ariza ve hata tespiti için yapay zeka tabanli karar destek sistemi gelistirilmesi ve uygulamasi
Gunes enerji santrallerinin (GES) verimli ve guvenli isletilmesi, fotovoltaik (PV) arizalarin otonom saptanmasina baglidir. Bu tez calismasinda, Van/Baskale bolgesinde kurulu 10 kWp kapasiteli evsel bir PV sisteminden farkli mevsimsel kosullar ve operasyonel senaryolar altinda elde edilen cok boyutlu kronolojik sensor verileri islenerek; elektriksel analitik ve bilgisayarli goru tabanli, cok modlu (multimodal) ozgun bir karar destek sistemi (KDS) tasarlanmistir. Ilk asamada, sensor verileri uzerinde makine ogrenmesi (ML) ve derin ogrenme (DL) mimarilerinin ariza tespit performanslari karsilastirilmistir. Denetimsiz on suzme icin Isolation Forest algoritmasi, denetimli guc tahmini icin ise HistGradientBoosting (HGB) modeli kullanilarak istatistiksel kalinti analiziyle hafif (lightweight) bir ML katmani kurgulanmistir. Bu altyapi, zamansal ve uzaysal oznitelikleri hiyerarsik olarak ogrenen 1D-CNN-LSTM Hibrit Autoencoder mimarisiyle dogruluk, F1-Skoru ve hesaplama maliyeti kriterlerine gore kiyaslanmistir. Derin ogrenme modelinin "kara kutu" yapisini aciklamak amaciyla sisteme SHAP algoritmasi entegre edilerek aciklanabilir yapay zeka (XAI) katmani olusturulmustur. Ikinci asamada, elektriksel anomalilerin fiziksel nedenlerini (mikro-catlak, kirik, kirlenme, golgelenme) otonom dogrulamak icin sahadan alinan panel goruntuleri Roboflow'da etiketlenmis ve Transformer tabanli RF-DETR nesne tespiti mimarisiyle egitilmistir. Fiziksel deformasyonlar %95'in uzerinde bir guven skoruyla basariyla haritalandirilmistir. Son asamada, tum yapay zeka modelleri Antigravity altyapisi kullanilarak butunlesik bir kullanici arayuzune donusturulmustur. Gelistirilen KDS, iki farkli veri kaynagini fuzyonlayarak operatore anlik "Tahmin Edilen Yuzdesel Verimlilik Kaybi (Loss %)" ve aksiyona yonelik "Bakim Onerileri" sunmaktadir. Ampirik bulgular, onerilen KDS altyapisinin evsel GES projelerinde kestirimci bakim guvenilirligini artirirken, operasyonel ariza surelerini ve teknik bakim maliyetlerini onemli olcude dusurdugunu kanitlamaktadir.
indexedOpen AccessTRErzincan ili zeminlerinde standart penetrasyon direnci ile kayma dalgası hızı arasındaki korelasyonların belirlenmesi
Kayma dalgası hızı (Vs), zeminlerin dinamik davranışını tanımlayan en önemli parametrelerden biri olup, deprem mühendisliği ve mikrobölgeleme çalışmalarında kritik bir rol oynamaktadır. Vs değeri, genellikle arazi sismik deneyleri ile ölçülmektedir. Ancak bu yöntemlerin zaman alıcı ve maliyetli olması, daha pratik ve ekonomik alternatiflerin geliştirilmesini gerekli kılmıştır. Bu bağlamda, sondaj kuyularında yaygın olarak uygulanan Standart Penetrasyon Deneyi (SPT) sonucu elde edilen N darbe sayısı ile Vs arasındaki ilişkiler, literatürde çeşitli ampirik bağıntılarla ifade edilmektedir. Bu tez çalışmasında, Erzincan’da gerçekleştirilen sondaj ve sismik ölçümlerden elde edilen SPT-N ve Vs verileri arasındaki ilişki literatürdeki amprik modeller kapsamında incelenerek yaklaşım eğrileri çizilmiştir. Bu yaklaşım eğrilerinden en yakın eğilimleri başta İmai ve diğ.(1977), İmai ve Yoshimura (1975) ve Ohta ve Goto (1978) çalışmaları göstermiştir. Bununla beraber, mevcut çalışma ile literatürdeki diğer bağıntılarla yapılan karşılaştırmalarda çizilen eğrilerin uyumlu olduğu görülmektedir. Bulgular, bölgesel jeolojik ve geoteknik özelliklerin SPT-N ile Vs arasındaki ilişkiyi önemli ölçüde etkilediğini göstermektedir.
indexedOpen AccessTRTaşıyıcı hafif betonlarda geri kazanılmış agrega, metakaolin ve uçucu kül kullanımının betonların performansı üzerine etkisinin incelenmesi
Bu araştırmada, doğal perlit agregası (DPA) ile üretilen hafif betonlarda geri kazanılmış agrega (GKA) ikamesinin ve uçucu kül (UK) ile metakaolin (MK) mineral katkılarının çimento yerine kullanımının betonun mekanik ve durabilite özellikleri üzerindeki etkileri ile yüksek sıcaklık altındaki performanslarına etkileri incelenmiştir. Bu amaçla, DPA tüm agrega fraksiyonlarında (iri ve ince aynı zamanda) GKA ile %0, %20 ve %40 oranında ikame edilmiştir. Her bir GKA ikame oranına sahip betonlar, mineral katkı içermeyen, %10 UK ikameli, %10 MK ikameli ve %10 UK + %10 MK ikameli olmak üzere dört farklı içerikte üretilmiştir. Üretilen betonlarda; birim ağırlık, basınç dayanımı, yarmada çekme dayanımı, kılcallık, su emme ve elektriksel özdirenç deneyleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca betonların yüksek sıcaklık altındaki davranışlarını belirlemek amacıyla 250℃, 500℃ ve 750℃ sıcaklığa tabi tutulan beton numunelerde ağırlık ve basınç dayanımı kayıpları bulunmuş, ayrıca görsel değerlendirmeler yapılmıştır. Hafif betonlarda GKA kullanım oranının artması mekanik özellikleri, durabilite özelliklerini ve yüksek sıcaklık direncini olumsuz yönde etkilemiştir. Fakat kür süresinin 28 günden 90 güne çıkarılması ve mineral katkı kullanımı bu olumsuz etkileri büyük ölçüde telafi etmiştir. GKA kullanımı mekanik özelliklerde bir miktar düşüş oluştursa da, %20 GKA + %10 UK + %10 MK karışımı durabiliteyi artırması, atık kullanımına katkı sağlaması ve çimento tüketimini azaltması nedeniyle en dengeli seçenek olarak değerlendirilmiştir.
indexedOpen AccessTRFarklı ışık şiddetleri altında doğal alizarin boyar maddesinin TiO2 tabanlı boya duyarlı güneş pilinin verimliliği üzerindeki etkisi
Boya duyarlı güneş pillerinin (BDGP'lerin) ticarileştirilmesindeki büyük zorluklardan biri, uzun vadeli cihaz stabilitesinin ve yüksek foto dönüşüm verimliliğinin (PCE) aynı anda sağlanmamasıdır. Ayrıca, doğal boyalar genellikle yaygın olarak kullanılan sentetik boyaların yüksek maliyeti ve toksik doğası nedeniyle tercih edilse de genellikle foto-kararsızlık ve düşük PCE ile karşı karşıyadır, bu da BDGP'lerin genel performansını sınırlamaktadır. Bu bağlamda, doğal alizarin boya duyarlaştırıcısının, değişen güneş ışığı şiddetleri altında TiO2 tabanlı bir BDGP'nin verimliliği üzerindeki etkisini inceledik. BDGP'de fotoanot olarak kullanılmak üzere TiO2 nanopartikülleri, çevre dostu bir hidrotermal yöntem ile sentezlendi. Sentezlenen TiO2 nanopartiküllerinden hazırlanan bir macun, doktor blade yöntemi kullanılarak 0,49 cm2 alanına sahip flor katkılı kalay oksit (FTO) kaplı cam altlığına uygulandı. X-ışını kırınımı (XRD) ve taramalı elektron mikroskobu (SEM) analizleri, TiO2 fotoanodunun anataz fazında olduğunu ve nanopartiküllerden oluşan yoğun ve gözenekli bir morfolojiye sahip olduğunu gösterdi. UV Vis analizi, fotoanodun görünür bölgede %80 maksimum geçirgenlik ve 3,28 eV'lik bir doğrudan bant aralığına sahip olduğunu ortaya koydu. FTO/TiO2/Alizarin/(I⁻/I3⁻)/Pt/FTO mimarisine sahip bir BDGP üretildi ve fotovoltaik performansı, değişen ışık şiddetleri altında test edildi. Ölçümler, BDGP'nin, ışık şiddetine bağlı olarak JSC (4,48-9,59 mA/cm2), VOC (0,650,76 V), FF (0,55-0,65) ve PCE (η) (4,01-9,48%) değerlerinde değişiklikler gösterdiğini ortaya koydu. Bulgularımız, doğal alizarin boyasının, BDGP'lerin ticarileştirilmesi için umut verici bir duyarlaştırıcı adayı olduğunu göstermektedir.
indexedOpen AccessTRAsimetrik yüzeyli alüminyum bal peteği sandviç plakaların optimizasyonu, sonlu elemanlar analizi ve yorulma davranışlarının incelenmesi
Bu çalışmada, yapıştırıcı türü, yapıştırıcı miktarı, çekirdek kalınlığı ve üst ile alt yüzey plakaları arasındaki kalınlık farkından kaynaklanan yüzey levhası asimetrisinin bal peteği sandviç kompozit plakaların üç noktalı eğilme performansı üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Deneysel çalışmalar deney tasarım yöntemi ile planlanmış ve sonuçlar varyans analizi (ANOVA) ile değerlendirilmiştir. İlk aşamada panel mukavemeti maksimum yük taşıma kapasitesine göre değerlendirilmiş, ardından mukavemet, ağırlık ve maliyet birlikte ele alınarak optimizasyon gerçekleştirilmiştir. Mukavemet öncelikli optimum konfigürasyonun 20 mm çekirdek kalınlığı, 2 mm üst plaka, 1 mm alt plaka ve 15 gr poliüretan yapıştırıcı kullanılan yapı olduğu belirlenmiş ve bu yapı 4,01 kN maksimum yük taşımıştır. Deneysel sonuçları desteklemek amacıyla sonlu elemanlar analizi yapılmıştır. Analizler, yükün temel olarak Z doğrultusunda taşındığını, en yüksek eşdeğer gerilmelerin bal peteği hücre duvarlarında oluştuğunu ve yüzey levhası asimetrisinin gerilme dağılımı ile plastik deformasyonu önemli ölçüde etkilediğini göstermiştir. Statik performansı en yüksek iki konfigürasyon üzerinde gerçekleştirilen yorulma deneylerinde, epoksi yapıştırıcı kullanılan numuneler %65 yük seviyesinde, poliüretan yapıştırıcı kullanılan numuneler ise %90 yük seviyesinde 1.000.000 ve daha fazla çevrime ulaşmıştır. Sonuç olarak, poliüretan yapıştırıcının yüksek yük seviyelerinde daha üstün yorulma performansı sağladığı belirlenmiştir.
indexedOpen AccessTRENDÜSTRİYEL UYGULAMALARDA KULLANILAN TiSiN VE AlTiN KAPLI 316L VE SÜPER DUBLEKS PASLANMAZ ÇELİKLERDE TRİBOLOJİK ÖZELLİKLERİN BELİRLENMESİ
Yüksek korozyon direnci ve mekanik özellikleri nedeniyle yaygın olarak kullanılan paslanmaz çeliklerin yüzey performansını artırmak amacıyla, bu çalışmada 316L ve süper dubleks paslanmaz çelik altlıklar üzerine katodik ark PVD tekniği kullanılarak TiSiN ve AlTiN seramik kaplamalar biriktirilmiştir. Kaplama uygulanmış ve uygulanmamış numunelerin faz ve mikroyapı incelemeleri, XRD, SEM ve EDS yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiş, yüzey morfolojileri ile pürüzlülük özellikleri AFM analizleri aracılığıyla değerlendirilmiştir. Yüzeylerin ıslanma karakteristikleri, temas açısı ölçümleriyle, mekanik performansları ise nanoindentasyon ve mikrosertlik analizleri yardımıyla belirlenmiştir. Kaplamaların tribolojik davranışlarını ortaya koymak amacıyla pin-on-disk sürtünme ve aşınma deneyleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, kaplama uygulamasının yüzey sertliğini artırdığını ve aşınmaya karşı direnci önemli ölçüde geliştirdiğini göstermiştir. TiSiN kaplamaların yüksek sertlik ve güçlü aderans özellikleri sergilediği, AlTiN kaplamaların ise düşük sürtünme katsayısı ve daha homojen yüzey morfolojisi sağladığı belirlenmiştir. Ayrıca süper dubleks paslanmaz çelik altlıklar üzerinde yapılan kaplamaların 316L altlıklara göre daha yüksek mekanik ve tribolojik performans sergilediği belirlenmiştir. Bu sonuçlar, yüksek sıcaklık, aşınma ve korozyon koşullarında çalışan uygulamalarda TiSiN ve AlTiN kaplamalı paslanmaz çeliklerin yüzey performansını önemli ölçüde artırdığını göstermiştir.
indexedOpen AccessTRTRAFİK KAZALARININ MAKİNE ÖĞRENMESİYLE MEKÂNSAL ANALİZİ
Trabzon ilinde 2014–2023 yılları arasında meydana gelen trafik kazalarının mekânsal dağılımı ve kaza şiddeti, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada veri seti eksik ve yinelenen kayıtlardan arındırılmış, kategorik değişkenler sayısallaştırılmış ve sınıf dengesizliği SMOTE yöntemi ile giderilmiştir. CBS analizleri kapsamında kaza verileri haritalandırılmış, noktasal dağılım ve Kernel Yoğunluk Tahmini (KDE) analizleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, trafik kazalarının özellikle şehir merkezi, ana ulaşım arterleri ve yoğun trafik bölgelerinde kümelendiğini göstermiştir. İlçe bazında yapılan değerlendirmelerde Ortahisar ve Maçka ilçelerinde belirgin yoğunlaşmalar tespit edilmiştir.Makine öğrenmesi aşamasında Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Rastgele Orman, AdaBoost, Gradient Boosting ve XGBoost algoritmaları uygulanmıştır. Modeller doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve Cohen’s Kappa katsayısı gibi performans ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. AdaBoost modeli en yüksek doğruluk oranına (%97,06) ulaşmasına rağmen düşük Recall ve F1 skorları nedeniyle ölümcül kazaların tahmininde sınırlı performans göstermiştir. Lojistik Regresyon modeli yüksek Recall değeri ile öne çıkarken, Karar Ağacı ve Rastgele Orman modellerinde aşırı öğrenme eğilimi gözlenmiştir. Tüm performans ölçütleri birlikte değerlendirildiğinde Gradient Boosting modeli %96,05 doğruluk, %21,43 F1 skoru, 0,1941 Cohen’s Kappa katsayısı ve en düşük aşırı öğrenme düzeyi ile en başarılı model olarak belirlenmiştir. Sonuçlar, CBS ve makine öğrenmesi yöntemlerinin birlikte kullanımının trafik kazalarının mekânsal örüntülerinin belirlenmesi ve kaza şiddetinin tahmin edilmesinde etkili bir yaklaşım sunduğunu göstermektedir.