623
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Blade pitch angle controller in wind turbines
Wind turbines have become the most important renewable energy source. When the speed of Wind turbines is above nominal, the blade pitch angle has to be controlled to ensure that the wind turbines operate safely and the output power is stable. The present research is an attempt to determine the type of control concerning the angle of inclination for blade pitch in wind turbines by applying the MATLAB (Simulink) program and modern control systems to obtain the best and highest output power. Firstly, the basic system of wind turbines is addressed, followed by the design of the proposed model and the basic mathematical equations by taking into account the external factors related to the wind turbine blades that affect the speed of rotation of the turbine. In this thesis, five types of control; PID, Fuzzy logic, Fuzzy logic with PID, Fuzzy Type- 2, and Fuzzy Type- 2 with PID have been applied and compared. The results showed that Fuzzy Type- 2 with PID provides the best controls. Finally, the ideal wind speed that works in wind turbines is determined along with the best blade pitch angle to generate electricity without any loss.
Green and sustainable cellular base stations powered by renewable energy
This research focuses on design and simulation of a hybrid energy management system, which utilizes solar and wind energy as dual power sources. The research is motivated by energy scarcity and unreliability in certain locations, highlighting the importance of renewable energy sources. The main objective is the development of an effective, efficient, and robust control system of the energy. So, this study aims to optimize the performance of energy modules. The methodology and algorithm has been developed and utilized to enhance efficiency of hybrid power sources. The maximum power point tracking (MPPT) of the solar modules will be maximized through this method, facilitating optimal power conversion from solar to load. The aim is to increase the efficiency of solar cells by optimizing the MPPT algorithm, providing a reliable, stable electricity supply with minimal disruptions. In this study, a hybrid system with solar and wind turbine energy sources has been simulated. The implementation of a fuzzy logic controller using the MPPT algorithm is presented to extract maximum possible power from the source efficiently and powerfully.
Control in unmanned aerial vehicles
Quadcopter technology has significantly progressed, yet achieving precise control and stable flight in varying conditions remains a challenge. Current control systems, particularly Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers, struggle with the dynamic nature of quadcopter flight, often failing to maintain desired attitudes and positions with precision. The integration of PID controllers with advanced estimation algorithms like the Extended Kalman Filter (EKF) is a potential solution, promising to enhance control by balancing responsiveness and stability against unpredictable factors like wind gusts, system dynamics, and sensor inaccuracies. This study aims to investigate the efficacy of integrating PID controllers with the EKF in quadcopter flight control. The research will explore how these systems' combined strengths might improve precision, adaptability, and autonomy in flight control. The study will focus on implementing a PID controller for error minimization between desired trajectories and actual flight paths, and evaluate the EKF's role in improving state estimation accuracy by fusing data from multiple sensors. The integration aims to create a robust control system, adaptable to environmental changes and capable of complex maneuvers like indoor navigation, obstacle avoidance, and tracking moving targets.
Fundamentals of short-circuit protection for transformer
This thesis presents the design and implementation of computer components and hardware test systems (TSs) for assessing the operability of digital current protection in electric installations, along with their modeling in the MATLAB-Simulink dynamic simulation environment. The mathematical model for any component of the electric power system, viewed as a generalized electric power facility, is grounded in both rigid and flexible models. Rigid models, based on the mathematical descriptions of the electrical and magnetic circuits of power system elements, serve as benchmarks for comparing the results of simulating similar facilities. In contrast, flexible models of a generalized electric power facility are designed for integration into the MATLAB-Simulink dynamic simulation system's library, which includes the Sim-Power-Systems extension package. These models focus on the simulation of electrical devices. The thesis delves into the detailed calculation of parameters for the main library blocks of Sim-Power-Systems, which form the basis of the power system model. It also introduces models for a three-phase group of current transformers, featuring a secondary winding and load connection based on the "star with a neutral wire" (Y-connection) scheme, and a model of digital current protection—both crafted using standard Simulink blocks and not part of the core library. Furthermore, the thesis explores the use of differential protection relay and fuzzy logic for power transformers, demonstrating their effectiveness in defending against internal and external faults, and in distinguishing between fault and non-fault conditions. Utilizing the MATLAB/SIMULINK platform, this research offers valuable insights into the performance and capabilities of the differential protection relay system.
Elektrikli araçların kablosuz şarjı için mikro şebeke istasyonunun performans değerlendirmesi
Son on yılda, elektrikli araçlar, sera gazı emisyonlarını azaltarak iklim değişikliğiyle mücadele etmeye yönelik küresel çabada niş bir üründen ana akım bir çözüme dönüşmüştür. Artan popülaritelerine rağmen, elektrikli araçların geniş çapta benimsenmesi, mevcut şarj altyapısının yetersizliği nedeniyle engellenmektedir. Bu sorunu ele almak için, elektrikli araçların kablosuz şarjı için mikro şebeke istasyonlarının uygulanması umut verici bir çözüm olarak ortaya çıkmaktadır. Bu tez, mikro şebeke istasyonlarının güvenilirlik, verimlilik ve yaygın uygulanabilirliğine odaklanarak kapsamlı bir değerlendirme yapmaktadır ve böylece sürdürülebilir ulaşımda kritik bir girişim olarak konumlandırılmaktadır. Bu çalışma, mevcut elektrikli araç şarj altyapısının zorluklarını değerlendirerek mikro şebeke istasyonlarının performansını incelemeyi amaçlamaktadır. Bu istasyonların, kullanıcı deneyimini basitleştirilmiş şarj süreçleri, bilgilendirilmiş politika kararları ve elektrikli araç altyapısına yapılan yatırımlarla artırma potansiyelini araştırmaktadır. Mikro şebekelerin kablosuz şarj teknolojisiyle entegrasyonu, teknolojik yenilikleri ve ekonomik fırsatları teşvik edebilmektedir. Araştırma, mikro şebeke istasyonlarının sürekli güç sağlamadaki güvenilirliğini, güç aktarımı ve enerji kullanımı açısından verimliliklerini değerlendirmekte ve büyük ölçekli dağıtım potansiyellerini incelemektedir. Anahtar bulgular arasında, maksimum güç noktası takibi (MPPT) DC-DC yükseltici konvertör ile donatılmış güneş enerjili bir mikro şebeke istasyonunun yüksek verimliliği yer almakta olup, yenilenebilir enerji sistemlerinde enerji kullanımını optimize etmenin önemini vurgulamaktadır. İndüktif ve kapasitif kablosuz şarj yöntemleri arasındaki karşılaştırmalı analiz, ilgili verimliliklerini ve operasyonel inceliklerini ortaya koymakta ve indüktif şarjın %91,17'lik daha yüksek bir verimlilik gösterdiğini belirtmektedir. Bu çalışma, mikro şebeke istasyonlarının fizibilitesi ve ölçeklenebilirliği konusunda önemli bilgiler sağlamakta ve sürdürülebilir ulaşım çözümlerinin ilerlemesine katkıda bulunmaktadır. Mikro şebeke istasyonlarının elektrikli araç şarj altyapısını devrim niteliğinde dönüştürme potansiyelini vurgulamakta, böylece elektrikli araçların daha geniş çapta benimsenmesini kolaylaştırmakta ve çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunmaktadır.
Şebekeye bağlı mı̇kro şebekelerde hı̇brı̇t enerjı̇ sı̇stemı̇nı̇n performansının analı̇z edı̇lmesı̇
Bu çalışma, özellikle dinamik bir mikro şebeke ortamında fotovoltaik sistemlerin optimizasyonuna odaklanarak yenilenebilir enerji sistemleri alanında önemli bir ilerlemeye işaret etmektedir. Çalışma, bir batarya enerji depolama sistemine bağlı bir fotovoltaik sistemin performansına yakından bakarak yeni dinamik kontrol algoritmalarının ne kadar yararlı olabileceğini göstermektedir. Bu algoritmalar, enerji üretimi, dalgalanan talep ve depolama bileşenlerinin şarj durumu gibi karmaşık değişkenlerin yönetilmesinde çok önemlidir. Şebeke takip modunda Mikro Şebeke Enerji Yönetim Sistemi (MEMS), PQ kontrolü, ışınım değişimi, resenkronizasyon ünitesi kontrolü, güneş enerjisi santrali kesintisi ve dengesizlik telafi sistemlerinin tümü farklı durumlarda dikkatle incelenmiştir. Bulgular, özellikle güneş ışınımı değişiklikleri ve şebeke kesintileri karşısında hibrit sistemin artan esnekliğini ve etkinliğini göstermektedir. Sistemin gösterdiği esneklik, şebeke istikrarının ve kesintisiz güç sağlanmasının sürdürülmesinde gelişmiş kontrol stratejilerinin hayati öneminin altını çizmektedir. Özellikle, Resenkronizasyon Ünitesi Kontrolünün devreye alınması, şebekeye bağlı ve adalı operasyonlar arasındaki değişimler sırasında şebekeyi daha güvenilir hale getirmenin önemli bir parçası olmuştur. Böylece resenkronizasyon neredeyse hiç sorun yaşanmadan sorunsuz bir şekilde gerçekleşmiştir. Güneş santrali kesintisi ve Dengesizlik Telafi sistemi derinlemesine incelenmiş ve sonuçlar, aşırı üretim zamanlarında enerjinin nasıl dağıtılacağını ve enerji üretimi ile tüketiminin eşit olmadığı durumlarda sorunların nasıl çözüleceğinin konusunda çok faydalı olmuştur. Çalışma, mikro şebeke yönetimi teknolojilerinde büyük bir adım atılmasını sağlarken, daha fazla yenilenebilir enerji kaynağı eklenmesi, enerji depolama sistemlerinin iyileştirilmesi ve yeni, son teknoloji öngörücü kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi gibi daha fazla araştırma yapılabilecek alanlara da işaret etmektedir. Sonuçlar, mikro şebeke teknolojilerinin geliştirilmesi ve enerjinin daha sürdürülebilir hale getirilmesine yönelik küresel çabaların desteklenmesi açısından önemlidir. Ayrıca tüm dünyanın daha güvenilir, verimli ve çevre dostu güç sistemlerine geçmesinin ne kadar önemli olduğunu göstermektedir.
Alçı levha kenar kusurları için derin öğrenme destekli bir yaklaşım
Alçı levha üretiminde kullanılan kalite kontrol yöntemleri yoğun emek gerektiren, zaman alıcı ve insan hatasına açık süreçlerdir. Otomatik kusur tespit sistemleri derin öğrenme tekniklerini kullanarak, bu tür endüstriyel zorlukları çözmede ölçeklenebilir bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışma, alçı levhalardaki kenar kusurlarını otomatik olarak tespit etmek için U-Net segmentasyon ve sınıflandırma modellerini kullanan, gerçek zamanlı endüstriyel uygulamalar için bir Raspberry Pi üzerinde uygulanabilir bir sistem geliştirmeyi amaçlamıştır. Önerilen sistem, alçı levha segmentasyonu için bir U-Net modeli kullanmakta ve GoogleNet, AlexNet, ResNet-50 ve Xception gibi dört derin öğrenme modelini sınıflandırma için değerlendirmektedir. Doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve kesinlik gibi performans metrikleri analiz edilmiştir. Sistem, Python kullanılarak geliştirilen gerçek zamanlı görüntü yakalama performansı değerlendirmek üzere bir Raspberry Pi üzerinde uygulanmıştır. Segmentasyon modeli için eğitim ve doğrulama metrikleri hesaplanırken, sınıflandırma modelleri karmaşıklık matrisleri ve detaylı metrik karşılaştırmaları ile değerlendirilmiştir. U-Net modeli, %98,38'lik bir Dice Katsayısı ve %96,29'luk bir Ortalama Birliktelik Oranı (IoU) elde ederek sağlam segmentasyon yeteneklerini ortaya koymuştur. Sınıflandırma modelleri arasında GoogleNet, %88,8 ile en yüksek genel doğruluğu sergilerken, AlexNet %96,6 duyarlılıkta üstün başarı göstermiş ve ResNet-50 %98,2 özgüllük ile öne çıkmıştır. Bu çalışma, alçı levha üretiminde otomatik kusur tespiti için derin öğrenme tekniklerinin etkinliğini vurgulamaktadır. Segmentasyon ve sınıflandırma modellerinin Raspberry Pi gibi düşük maliyetli donanımlarla entegrasyonu, kalite kontrol için ölçeklenebilir, verimli ve pratik bir çözüm sunmaktadır. Bulgular, derin öğrenme ve gömülü sistem cihazlarının üretim süreçlerinde kusur tespiti konusunu kökten değiştirme potansiyelini ortaya koymaktadır.
Kısmi gölgelemenin fotovoltaik sistemlerin performansı üzerindeki etkisinin araştırılması ve azaltma yöntemleri
Günümüzde artan yenilenebilir enerji talebi, fotovoltaik (PV) sistemlerin yaygın olarak benimsenmesini teşvik etmiştir. Ancak, bu sistemler genellikle binalar, ağaçlar veya diğer engeller nedeniyle kısmi gölgelenmeye maruz kalmaktadır. Gölgelenme, panellerin üzerine düşen ışığın düzensiz dağılmasına yol açarak PV sistemlerinin verimliliğini önemli ölçüde azaltmaktadır. Bu çalışma, kısmi gölgelenmenin PV panellerinin ürettiği güç ve akım üzerindeki etkilerini incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Analizler, tek diyot modeli kullanılarak MATLAB/Simulink ortamında yapılan simülasyonlarla yürütülmüştür. Gölgelenme etkilerini en aza indirmek ve sistem performansını optimize etmek amacıyla Seri Bağlantı (S), Seri-Paralel Bağlantı (SP), Petek Bağlantı (PB), Tam Çapraz Bağlantı (TÇB) ve Köprü Bağlantı (KB) olmak üzere beş farklı PV dizi konfigürasyonu değerlendirilmiştir. Bu konfigürasyonlar, güç-gerilim (P-V) ve akım-gerilim (I-V) karakteristikleri üzerindeki etkilerini belirlemek amacıyla %0, %20, %40 ve %60 gölgelenme seviyelerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, test edilen konfigürasyonlar arasında TÇB diziliminin üstün performans sergilediğini ortaya koymuştur. Özellikle yüksek gölgelenme koşullarında TÇB dizilimi, daha yüksek güç üretimi ve doldurma faktörü sağlamıştır. %40 ve %60 gölgelenme seviyelerinde, TÇB konfigürasyonu sırasıyla 2672 W ve 2524 W güç değerlerine ulaşarak, ciddi güç kayıpları yaşayan Seri konfigürasyonuna kıyasla daha verimli bir performans göstermiştir. Bu araştırma, gölgelenme etkilerini hafifletmek için optimal PV konfigürasyonlarının seçilmesinin önemini vurgulamaktadır. TÇB konfigürasyonu, gölgeli koşullarda enerji kayıplarını azaltmada en etkili yöntem olarak öne çıkarken, Seri konfigürasyonu gölgelenmenin olmadığı ortamlar için uygun bir seçenek olarak değerlendirilmiştir. Bu bulgular, daha sürdürülebilir enerji uygulamalarına yönelik olarak daha dayanıklı PV sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunacaktır.
Derin öğrenme teknikleri kullanılarak böbrek hastalıklarının analiz edilmesi
Yapay zeka teknolojisi alt dalı olan derin öğrenme teknikleriyle, sağlık alanında çok geniş bir çalışma alanı bulmuştur. Özellikle hastalık teşhisinin hızlı ve daha güvenilir tespiti konusunda çok önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada böbrek hastalıklarının teşhis edilmesinde kullanılan yapay zeka teknikleri ve bu alanda yapılan çalışmalara değinilmiştir. Uygulama da ise Bangladeş, Dhaka'daki farklı hastanelerden alınan böbrek görüntülerinden oluşan bir veri seti ve Adham Mohammed AlDakrany ve Mohammed Ahmed Aref'in, sünger böbrek hastalığı için özel olarak derlediği görüntülerden oluşan veri seti birleştirilmiştir. Veri seti, esas olarak tüm karın ve ürogramı kapsayan kontrastlı ve kontrastsız çalışmalardan koronal ve aksiyel kesitler içeren bilgisayarlı tomografi taramalarından oluşur. Her görüntü, Radiopaedia vakalarına katkıda bulunan radyologlar ve ürologlar tarafından dikkatlice incelenmiş ve onaylanmıştır. Literatürdede değinilen böbrek hastalığı için en yüksek başarı elde edilmiş ağlardan biri olan VGG ağı ve daha basit olan 19 katmadan oluşturulan ağ kıyaslaması sağlanmıştır. Bu oluşturulan ağın optimizasyon çalışmaları yapılarak en iyi performansı ortaya koyması sağlanmıştır. Veri seti oluşturulan evrişimli sinir ağı ile eğitilerek bu mimarinin böbrek hastalığı teşhisindeki performansı değerlendirilmiştir. Evrişimli sinir ağına fuzzy pooling yöntemi dahil edilerek daha iyi sonuçlar alınması sağlanmıştır.
Diş radyografilerinde derin öğrenme yöntemleri ile diş çürüğü tanısı ve sınıflandırılması
Yapay zeka ve derin öğrenmedeki hızlı gelişmeler, diğer alanlarda olduğu gibi sağlık alanında da özellikle hastalıkların erken teşhisi ve tespiti için ilgi çekmiştir. Bu araştırma, radyolojik görüntülerde diş çürüklerinin kategorilendirilmesi için Geleneksel Sinir Ağları'nın (CNN) kullanımını incelemektedir. 1554 RGB görüntüden oluşan bir veri seti, F1 puanı, doğruluk, kesinlik ve geri çağırma açısından sınıflandırma performansını değerlendirmek için CNN, VGG19, Inception, ResNet ve Destek Vektör Makinesi (SVM) dahil olmak üzere bir dizi modeli eğitmek ve değerlendirmek için kullanılmıştır. Inception, %1,00'lık mükemmel geri çağırma ve %97,83'lük doğrulukla diğer modelleri geride bıraktı. SVM, %97,4 ile ikinci sırada yer aldı. VGG19 ve ResNet, sırasıyla %86,79 ve %88,32'lik doğruluklarla geleneksel CNN'den daha iyi performans gösterdi. CNN'in %82,03'lük doğruluğu en düşüktü. Yeniden örnekleme yaklaşımları, veri kümesi dengesizliği gibi sorunların üstesinden gelmeye yardımcı oldu ve veri artırma, modelin genelleştirilmesini geliştirdi. Çalışmaya göre, ResNet ve VGG19 gibi daha derin mimariler daha fazla işlem gücü gerektirirken, Inception ve SVM modelleri diş çürüklerini sınıflandırmak için en uygun olanlardır. Bulgular, model performansını iyileştirmenin veri artırma tekniklerini kullanmayı ve veri kümesi dengesini korumayı gerektirdiğini göstermektedir.
Flyback dönüştürücü tabanlı fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası izleme için akıllı dalga algoritması
Yenilenebilir enerji kaynaklarına artan talep, fotovoltaik (PV) sistemleri sürdürülebilir enerji üretiminin vazgeçilmez bir bileşeni hâline getirmiştir. Ancak PV sistemlerinin verimliliği, ışınım ve sıcaklıktaki değişimlerden önemli ölçüde etkilenmekte olup, bu durum Maksimum Güç Noktası İzleme (MGNİ/MPPT) yöntemini kritik bir kontrol stratejisi hâline getirmektedir. Bu tez çalışmasında, Perturb and Observe (P&O) ve Incremental Conductance (InC) gibi klasik yöntemlerin yanı sıra, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Harris Hawks Optimizasyonu (HHO) gibi meta-sezgisel optimizasyon teknikleri de dâhil olmak üzere çeşitli MGNİ algoritmaları araştırılmış ve karşılaştırılmıştır. Bu yaklaşımlar temel alınarak, Akıllı Dalga Algoritması (Intelligent Wave Algorithm – IWA) adlı yeni bir yöntem önerilmiş ve literatürde ilk kez flyback dönüştürücü tabanlı PV sistemlerde MGNİ'ye uygulanmıştır. Tüm algoritmalar MATLAB/Simulink ortamında aynı çalışma koşulları altında modellenmiş ve benzetimi yapılmıştır. Yerleşme süresi, kararlı hâl kararlılığı ve güç elde etme gibi performans ölçütleri analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, P&O ve InC yöntemlerinin basit ve yaygın kullanıma sahip olmasına rağmen salınımlar ve düşük verim sorunları yaşadığını göstermiştir. PSO ve HHO ise yakınsama hızını ve dayanıklılığı artırarak daha az salınımla daha yüksek kararlı hâl gücü elde etmiştir. Önerilen IWA algoritması ise tüm senaryolarda üstün performans göstermiş, en hızlı yakınsamayı (0,007–0,015 s), en yüksek güç çıkışını (46–47 W) ve ihmal edilebilir düzeyde aşım veya salınım ile elde etmiştir. Bu bulgular, IWA'nın gerçek zamanlı MGNİ uygulamaları için son derece etkili ve hesaplama açısından verimli bir çözüm sunduğunu doğrulamaktadır. Bu katkı, yenilenebilir enerji optimizasyonu alanında özgün bir ilerleme niteliği taşımakta olup, hem laboratuvar hem de endüstriyel ortamlarda PV sistem performansının artırılmasına yönelik umut vadeden bir yol sunmaktadır.
Control of individual pitch angle in variable wind speed using modern optimization techniques
The renewable energy source used in many different applications is wind power. Wind energy is one of the most expensive forms of energy today. The purpose of wind power is to convert kinetic energy into electrical energy. MATLAB/SIMULINK simulations allowed us to clearly distinguish the three control methods used to optimise the FAST wind turbine; the N-Z PI method, the PSO-PI method and the GA-PI method produced similar results. Increasing the rotor speed quality of the wind turbines and decreasing the mechanical loads on the turbines were investigated. By adjusting the blade angle to the nominal wind speed, the rotor speed of the wind turbine is maintained at its nominal value. By using control methods (such as PI, genetic algorithms and particle swarm optimisation), different results can be achieved. In addition, the individual control of the blade tilt angle allowed us to reduce the mechanical loads of the wind turbine through control methods. The wind turbine was modelled in Matlab/Simulink. The simulation results show that the individual control of the blade tilt angle ensures the quality of the rotor speed of the wind turbine and reduces the balanced periodic loads on the wind turbine.
Control of doubly fed induction generator with PWM inverter
The doubly-fed induction generator (DFIG) is based on a wound-rotor induction machine. The stator and the rotor of this induction machine are both connected to an electrical source hence the name doubly fed. In wind energy conversion systems, DFIG with a back-to-back converter is an extensively utilized system. This machine has been the subject of several scientific researches, especially its application in wind energy. This thesis focuses on the control of the Double-Feed Induction Machine by PI Regulator and Fuzzy Logic Regulator Techniques. After presenting the mathematical models of the machine and the converter in the three-phase frame then in the two-phase frame using the Clarke and Park transformations, the vector control of the machine was approached by the orientation of stator flux. A decoupled control of active and reactive power is synthesized employing PI controllers to control the power flowing between the DFIG stator and the grid. Using a fuzzy logic regulator instead of a PI improves overall robustness and tracking performance when dealing with uncertainties. Matlab/SIMULINK software is used to display simulation results for different operating modes.
Design and evaluation of solar energy powered groundwater pumping system for irrigation farm in Iraq desert
This thesis examines the design of a solar-powered groundwater pumping system to irrigate desert lands in Najaf, Iraq. The water pumping rate for the land to be cultivated was calculated as 83.4 m³/day. We designed an irrigation system for the three agricultural crops that depend on soil and water sensors in their work. Where a land area of 12500 m² was fed with water through two pumps, a well pump with a capacity of (5.5 KW) and a tank pump with a capacity of (0.78 KW), the number of solar panels required to operate the irrigation system was 27 solar panels, bifacial cells type, with a capacity of 390 Watts, Matlab Simulink's results and theory showed that the system can irrigate these lands, thus it will reduce the waste of electrical energy for the panels, and the purity of water and air which gives us a green and beautiful space.
Space vector pulse width modulation based speed control of induction motor with three level inverter using voltage/frequency controller
In general, speed control is an essential technology in flexible fast driving systems. To achieve that it requests variable frequency and voltage supply. Even though there are numbers of the pulse width modulation (PWM) scheme is utilized to get the variable frequency and supply voltage from an inverter. It is less used than the space vector pulse width modulation (SVPWM). The SVPWM method with supply voltage/frequency (V/f) control of induction motor (IM) is an alternating current (AC) motor that converts electrical energy into kinetic energy and drive is vastly utilized in the high-performance drive system. It is due to its characteristics such as high efficiency and good power factor. In this study, the voltage source inverter type SVPWM with three-level inverter using (V/f) control model design and implementation has been done through Matlab/Simulink software for the speed control of an IM. The proposed SVPWM for a three-level voltage-fed inverter, extended to the over modulation range. The over modulation strategy easily blends with the under modulation so that the inverter can operate smoothly from low speed to the extended speed range. The simulation results offer that the proposed three-level inverter reduces undulations in speed and torque.
Diyabet tespitinde makine öğrenmesi algoritmaları yaklaşımını kullanarak yapılmış bir çalışma
Klasik yöntemlerle diyabet hastalığının erken tanı konulmasında ve teşhis edilmesinde kullanılan belirti ve bulgular her zaman yeterli olmayabilir. Bu tez çalışmasında, makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak diyabet hastalığına tanı ve teşhis konulmasında klasik yöntemler dışında farklı bir bakış açısı geliştirilmeye çalışılmıştır. Çalışmada UCI Machine Learning Repository'den temin edilen Early-stage diabetes risk prediction veri kümesi kullanılmıştır. Veri seti 320'si diyabet hastası, 200'ü diyabet hastası olmayan 520 hasta kaydından oluşmaktadır. Hasta profil bilgileri 16 öznitelik ve diyabetli ve diyabetli olmadığını gösteren bir sınıf bilgisinden oluşmaktadır. Veri seti eğitim (%70) ve test (%30) veri seti olmak üzere iki kısma ayrılmıştır. Veri setinden daha iyi performans alabilmek için veri ön işleme adımları uygulanmıştır. Öznitelik seçim tekniklerinden ki-kare yöntemi kullanılarak 9 özellik (Polydipsia, Polyuria, Sudden weight loss, Partial paresis, Gender, Irritability, Polyphagia, Alopecia, Age) seçilmiştir. Doğruluk performansını arttırmak için 10 kat çapraz doğrulama yapılmıştır. Modelimizin sınıflandırma performans kalitesini arttırmak için doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1-skor ve ROC eğrisi doğrulama metrikleri kullanılmıştır. Tez çalışmasındaki amacımız, diyabet hastalığını tahmin edebilmek için tek tabanlı makine öğrenmesi algoritmaları (Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu, Naif Bayes ve Yapay Sinir Ağları) ve topluluk makine öğrenmesi (Karar Ağacı, Rastgele Orman, AdaBoost, Gradyan Arttırma, XGBoost, Oylama (Voting), Super Learner) algoritmaları ile doğruluk performanslarını karşılaştırmaktır. En yüksek doğruluk tahmini %99,4 değer ile Super Learner topluluk öğrenme algoritmasıyla elde edilmiştir. Bu çalışmada, Early-stage diabetes risk prediction veri setini kullanarak diyabet hastalığının tahmininde topluluk öğrenmesi algoritmalarının tek tabanlı makine öğrenmesi algoritmalarından daha iyi kabul edilebileceği anlamına gelmektedir. Bu yöntemle hekime yardımcı olması amacıyla diyabet hastalığının erken teşhis edilmesi hedeflenmiştir.
Güneş paneli parametrelerinin online ölçümü ve uzaktan izlenmesi
Enerji, yaşantımızın her alanında bulunmaktadır. Enerji birbirinden farklı kaynaklardan üretilmektedir. Bu kaynaklar; yenilebilir ve yenilemeyen enerji kaynaklarıdır. Enerjiye olan ihtiyacın sürekli yükselmesi ile yenilenemeyen enerji kaynakları azalmaktadır ve enerji ihtiyacını karşılayamayacak hale gelmiştir. Yenilenemeyen enerji kaynakları kullanımında, doğaya ciddi zararlar vermektedir. Bu sebeplerden dolayı yenilenebilir enerji kaynakları, enerji kaynakları arasında önemini gün geçtikçe arttırmaktadır. Çeşitli yenilenebilir enerji kaynakları mevcuttur. Bunlardan en kolay ulaşılabilir olanı ise güneş enerjisidir. Güneş enerjisi, potansiyeli, kullanılabilirliği ve verimliliğiyle enerji kaynakları arasında önemlidir. Yaptığımız çalışmanın amacı, enerji verimliliğinin arttırılmasıdır. Güneş enerji santrallerinde, enerji üretimi sırasında ki parametreler hayati öneme sahiptir. Sürekli bu parametrelerin takibinin yapılması gerekmektedir. Santralde sürekli bulunulamayan durumlarda ise uzaktan kontrol ihtiyacı ortaya çıkmaktadır. Gerekli olan ihtiyacın karşılanabilmesi için; ışık şiddeti, akım, gerilim ve güç verilerinin ölçülüp, internet aracılıyla aktarılması sağlanmıştır. E-tablo ve oluşturulan mobil uygulama aracılığıyla, ölçülen parametrelerin takibi istenilen yerden kolaylıkla yapılabilecektir. Böylece güneş enerjisinden maksimum verim elde edilecektir.
Sabit mıktanıslı senkron motorun bulanık anahtarlama yaklaşımı ile vektörel denetiminin incelenmesi
Elektrik motorlarının yüksek performanslı denetimlerini sağlayan vektörel sürücü sistemleri, özellikle elektrikli araç teknolojileri gibi gelişen kullanım alanlarında kritik öneme sahiptir. Malzeme ve güç elektroniği alanında yaşanan gelişmelere paralel olarak, yeni tip motorların kullanılması ile birlikte, yolcu ve yük taşımacılığı alanında daha da popüler olan elektrik motorları, özellikle fırçasız motor teknolojisinin gelişimi ile kullanım alanını genişletmektedir. Fırçasız motorlar sınıfında yer alan Sabit Mıknatıslı Senkron Motorlar, küçük boyutlarda olmalarına rağmen benzer boyutlardaki geleneksel motorlara oranla daha fazla moment üretebilme yeteneklerine sahiptirler. Bu özelliklerinin maksimum oranda öne çıkarılabilmesi için, motorun denetim yapısının da uygun belirlenmesinin önemi büyüktür. Vektörel sürücü sistemlerinin hızlı dinamik tepkisi ve görece basit yapıları sayesinde kullanım alanları artmaktadır. Bu çalışmada, sabit mıknatıslı senkron motorun vektörel denetiminde, bulanık tabanlı anahtarlama stratejisini içeren yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen bu yaklaşımının temelinde, geleneksel denetimde kullanılan stator akı vektörü bölgelerinin bulanıklaştırılması yatmaktadır. Bu sayede hata değerleri ve akı vektörünün konumu kullanılarak, optimum anahtarlama durumunun üretilmesi sağlanmıştır. Farklı yük ve hız çalışma senaryoları için simülasyonlar ile test edilen yaklaşımın, çalışma koşullarına göre farklılık göstermekle birlikte, moment dalgalanmalarında yaklaşık % 50 oranında azalma sağladığı tespit edilmiştir.
Kamulaştırılmış atıl alanların güneş paneli ile değerlendirilmesi: Yozgat Havalimanı örneği
Enerji, ülkelerin gelişmişlik seviyesini belirleme konusunda en temel yapı taşlarından birisidir. Refah seviyesi yükselen toplumlarda gelişen teknolojiyle birlikte enerji tüketimi her geçen gün artmaktadır. Günlük yaşamın her alanında enerjiye olan ihtiyacın artması ve fosil yakıtların olumsuz etkilerine karşı oluşan farkındalık, ülkeleri alternatif enerji kaynaklarına yöneltmiştir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının; sınırsız olması, kendisini yenileyebilmesi, fosil yakıtlar ile kıyaslandığında emisyonu azaltması gibi birçok avantajı bulunmaktadır. Yeni yer aramaya ihtiyaç duyulmadan, havalimanlarında güvenlik sebebiyle boş bırakılan ve başka bir kullanım amacı bulunmayan atıl araziler yenilenebilir enerji kaynakları ile değerlendirilebilir. Yapılan literatür taraması sonucunda, Dünyada yenilenebilir enerji kullanan havalimanları incelenmiş, bu tez kapsamında yenilenebilir enerjinin Yozgat Havalimanı'na uygulanabilirliği değerlendirilmiştir. Yozgat Havalimanı için fizibilite çalışması yapılan fotovoltaik sistemlerin; havacılık üzerindeki ekonomik, teknik ve operasyonel etkileri sunulmuştur. Yozgat Havalimanı'nda mania haricinde kullanılabilecek atıl arazilerin belli bir bölümünün değerlendirilerek güneş enerji sistemlerinin kurulması durumunda, yıllık yaklaşık 3.500.000 kWh enerji elde edilebileceği ve elde edilecek bu enerjinin temini için harcanacak bedeli yaklaşık 4,5 yılda karşılayacağı hesaplanmıştır. Gerekli önlemler alındığında havalimanında PV sistemlerin kullanımının yüksek risk oluşturmadığı, yaklaşık 30 yıl kullanım ömrü olan sistemlerin işletme maliyetini azaltacağı ve sistemin kurulumunun ekonomik olacağı sonucuna varılmıştır.
Design and investigation of next generation access network based on advanced optical carrier generator
Passive Optical Network (PON) was designed in this thesis. The design aim was to locate faulty line of service professionally without extra effort. In the literature, there were various PON-design methodologies. However, a design with less components and less faulty line tracking was a challenge. The suggested approach tried to overcome the leakage in the state-of-the-art, such that, the PON network would be able to serve forty-eight Optical Network Units (ONUs). At the same time, the design has to have the capability to distinguish the dropped line of service straightforwardly. The design in this thesis mainly depends on the Fiber Bragg Gratings (FBGs) to create six-groups, in each group, there are eight-branches. Each branch serves as an end-user/customer point. The capacity of fault location was achieved for ONUs distanced/located as far as 20Km from the Central Office (CO). There was only one Optical Spectrum Analyser (OSA) inside the CO. This OSA employed to monitor the whole network groups, i.e., forty-eight branches/ONU were screened inside the CO to predict the fault location. The system is built using the OptiSystem software package version 14.
Development and comparison of three algorithms used in mppt technology to extract maximum power from photovoltaic system in matlab/simulink
This thesis discusses the design and simulation of a photovoltaic system that use an MPPT charge controller to extract the maximum power from solar panels. Three different algorithms have been developed to be implemented in MPPT, namely, the Perturb and Observe (P&O) algorithm, the fuzzy logic controller (FLC) algorithm, and the particle swarming optimization (PSO) algorithm. The system was simulated using MATLAB/Simulink and simulation results have been compared to determine the best maximum power point tracking algorithm. The simulation results have shown the superiority of the developed (PSO) algorithm in increasing the system efficiency by extracting the maximum power from the solar panels and controlling the duty cycle of the converter to generate a constant voltage compared to the two algorithms (P&O, FLC). The (PSO) algorithm has achieved the highest efficiency under (STC) and changing conditions, so PSO is the best and most effective choice to increase the efficiency of the PV system. 2022, 129 pages Keywords: Maximum power point tracking (MPPT), DC-DC boost converter, photovoltaic (PV) system, Perturb and Observe controller (P&O), fuzzy logic controller (FLC), Particle swarm optimization (PSO)
Improving maximum power point tracking MPPT using different controller techniques
As it is known that, one of the obvious disadvantages of a photovoltaic system is the low power output of solar radiation because of the changes in the environmental conditions. An inexpensive and practical solution related to convert a solar energy is tracking the maximum power point of the solar panel. The project reviews the methods for finding the maximum power point based on the perturbation of the photovoltaic system. A comparative analysis of the methods is carried out, their advantages and disadvantages are revealed. The mathematical model of the system and the algorithms were reviewed and a complete model was built in the Matlab environment and the results were presented. An example of the construction of an analog control system for a DC voltage converter of a hysteresis type is shown. The work of a solar battery in conditions of partial shading, which leads to difficulties in tracking the global maximum power point, and ways of solving this problem are considered. The study focused on three common techniques in tracking MPPT, Perturb and Observe P&O, Incremental Conductance IC and Fuzzy Logic Control FLC. For fast charging and increasing the battery life cycle, PI controller was added and connected with the DC-DC converter.
A hybrid of CNN and PCA in skin cancer for improving accuracy detection
Cancer is a generic term for many diseases that can affect any part of the human body. Skin cancer is considered to be the greatest common and dangerous type of cancer. Information technology techniques are required to detect and diagnose skin cancer. Therefore, there is a essential for an early and accurate diagnosis and treatment of skin cancer using effective and deep learning techniques. This research work proposes automatic diagnosis of skin cancer by employing Deep Convolution Neural Network (DCNN). The distinguishing feature of this research is it employs DCNN with 12 nested processing layers increasing the diagnosis and detection of skin cancer accuracy. Moreover, it can detect the cancer if it is malignant or benign in the early stages with high accuracy. Beside neural network, machine learning techniques of Naive Bayes and random forest are also utilized to detect skin cancer. This research work results concluded that the deep learning technique are more effective than machine learning in terms of skin cancer detection. By applying Naive Bayesian on the proposed system accuracy of 96% were achieved, similarly for Random forest method, an accuracy of 97% were achieved. The accuracy of 99.5% were achieved by applying Deep CNN network.
PI, PID, GA-PID ve BA-PID kontrolör ıle rüzgâr türbının kanat hatve açısı kontrolü
Günümüzde yenilenebilir enerji kaynaklarının enerji piyasasındaki payı yükseliş içerisindedir. Bu kaynakların en önemlisi ise rüzgâr enerjisidir. Rüzgâr hızına bağlı olarak rüzgâr türbin hız kontrolü önemli kontrol parametresidir. Bu hız parametresinin yüksek rüzgâr hızlarında türbin ve diğer önemli parçalara zarar vermemesi için denetim altında tutulması gerekmektedir. Bu tezinde, PI (Oransal Integral), PID (Oransal Integral Türev), GA-PID (Genetik Algoritma-Oransal Integral Türev) ve BA-PID (Bakteriyel Algoritma-Oransal Integral Türev) kontrolör ile bir rüzgâr türbinin hatve açısını kontrol etmek için bir modelleme yapılmıştır. Yüksek rüzgâr hızlarında enerji sistemine zarar verilmemesi ve değişken rüzgâr hızının çıkış gücüne etkisinin kabul edilebilir ölçülerde kalmasını sağlamak PI, PID, GA-PID ve BA-PID kontrolör yöntemi kullanılmıştır. Çıkış gücünün sabit tutulması hedeflenmiştir. Matlab/Simulink programında simülasyon olarak rüzgâr türbini modellenmiştir. Bu çalışmada çıkış gücünü noktası (500 KW) GA-PID ve BA-PID kontrolörün uygulanmasıyla daha optimum seviyede kalması sağlanmıştır.
Improved torque and speed performances for DTC+ controlled asynchronous machine by fuzzy switching algorithm
Direct torque control is a vector method of control that is based on stator flux and torque. It was pioneered by Takashi in the mid-1980s. Direct selection of the inverter's output voltage vectors allows control of the asynchronous machine's main parameters, especially the stator flux and electromagnetic torque. These decisions are made in such a way that both quantities remain inside a hysteresis band. Our study is mainly concerned with the minimization of the ripple of the electromagnetic torque and stator flux with the use of the direct torque control method that will be applied to the three-phase induction machine. PID controllers and fuzzy logic will produce the best results in terms of reducing ripple at the related torque and speed control. The results will be shown by using Matlab/Simulink at the end of the article, and a discussion will be made by comparing those two regulator.
Implementation and control of wind turbines based on doubly-fed induction generators
In this study, we deal with the MATLAB/Simulink modelling, implementation, and control of wind turbines based on doubly-fed induction generators. in detail, a background of wind blow energy as renewable energy is submitted, while the classification of generators used for a wind turbines are presented. In turn, a preview of doubly-fed induction generators (DFIGs) is presented recalling their advantages and contributions to improving the energy efficiency of wind turbine systems. Also, a comparison between the efficiency of energy of wind turbines which are based on doubly-fed induction generators, and the efficiency of energy of wind turbines which are based on other generators is made. Furthermore, the control process of the doubly-fed induction generators current is evaluated and modelled. Eventually, the investigation of the current controllers is presented.
Efficient design of island load management in microgrid systems based on fuzzy logic
Sun and wind are not always present during the day. For this reason, photovoltaic and wind energy varies and cannot be used at all hours of the day. However, it is possible to extract and use hot water from the ground. In this study, a simulation of microgrid application was performed using a photovoltaic power system and thermoelectric generator sources. Since the hot water from the spa areas is available at any time of the day, the microgrid system is designed in a way that no battery is needed and the cost is reduced when the battery is removed from the system. The priorities of the classified loads were controlled by a fuzzy logic controller based on the generated power of the utilized energy sources. Loads are divided into primary, secondary, and third-priority loads, and the system is designed in such a way that there is no interruption of the primary load in all power generation conditions. When the generation power increased, the control system switched on the second and third loads according to the applied rules. No instability was observed in the system during the transition of the loads to the active- passive state. The energy balance between supply and demand in the microgrid system was successfully implemented in the Matlab/Simulink environment.
Signal detection in OFDM systems for visible light communication based on deep learning
In this thesis, for signal detection in orthogonal frequency division multiplexing systems, the deep learning neural network is utilize to classify symbols at the receiver. The symbol error rate and least square and minimum mean square error estimations are compare after the long short-term memory based neural network has been train for a single subcarrier. This initial trial's offline training and online deployment stages are anticipate using a fixed wireless channel. Each transmitted orthogonal frequency division multiplexing packet has a random phase shift performed to assess the neural network's stability
Design and prototypng of a new switched-mode power supply for an electrical vehicle
In this study, we explain several well-known topologies (the basic elementary building blocks) that are widely used to design and implement linear and switching power supply. For each topology there are common and unique characteristics, so an experienced designer will choose the most suitable structure for the intended application. In general, the choice maybe difficult, so it ought to spend a few times to create an essential understanding of the properties, since the right initial choice will dodge sitting around idly on a structure that will not be the most excellent for the application. In this work, some topologies used in switch mode power supply SMPS are described in detail, and each topology is described with the specified mathematical equations for each of its components, and the output of these topologies is shown. A comparison of isolated and non-isolated topology types and the characterization of voltages and currents in each part of the design are presented. In the end, the simulation was carried out using the Python language, and the practical results of the studied designs were presented, and they matched with the theoretical study
Nesnelerin internetiyle kablosuz algılayıcı ağlarda ortam erişim tekniği geliştirilmesi
Kablosuz Algılayıcı Ağların (KAA) kanal verimi, gecikme süresi gibi birçok performansın optimum seviyeye taşınması için akıllı ortam erişim protokolleri (MAC) geliştirilmiştir. İlk geliştirilmiş MAC protokollerinden olan ve karmaşık algoritmalardan uzak ALOHA protokolü daha sonra ortaya çıkan birçok protokole öncülük yapmıştır. Tez çalışmamızda, KAA için en önemli parametrelerden olan kanal veriminin ve gecikme performansının daha iyi bir seviyeye taşınması için ALOHA protokolünün tasarımı ve uygulaması gerçekleştirilmiştir. Hayati önem taşıyan enerji ve gecikme durumu iyileştirilirken paket çarpışmasının asgari düzeye düşürülmesi ana hedeflerdendir. Yapılan ilk çalışmada ALOHA protokolünün matematiksel modelinin kanal verim performansı ile pratik ALOHA'nın kanal verim performansının kıyaslaması yapılmıştır. İkinci uygulamamızda ise 6 vericiden oluşan ağımızı sırasıyla herbir vericinin iletim gücü artırılarak performans sonuçları sunulmuştur. Daha sonra verici tarfından iletilen paketin sabit olması yerine paketin değişimine olanak sağlayan dinamik yük ile paket iletimi gerçekleştirilmiştir. Trafik yükü 1 Erlang ve dinamik yük uzunluğu 15-32 bayt olarak ayarlandığında kanal verimi 0.47 gibi başarılı bir sonuç elde edilmiştir. Yapılan ilk uygulamada ALOHA protokolünün, verici tarafından iletilen paketin alıcı tarafından başarılı bir şekilde alındığını teyit eden kısa paket onay mesajı (ACK) olmadan kanal verimi ve gecikme performansı hesaplanırken daha sonra ACK onay mesajı ile performans değerlendirmesi yapılmıştır. KAA'da sınırlı kapasiteye sahip bataryanın değişiminin pek mümkün olmayan bölgelere yerleştirilmesinden kaynaklı problemi çözmek için çeşitli ortam enerjilerinden olan güneş enerjiisini güneş paneli kullanarak bataryaya sürekli enerji desteği sağlanmış olundu. Böylece paket iletim süresi ortam enerjisi olmadığı duruma göre çok daha uzun sürdüğü görülmüştür. Güneş paneli kullanılarak paket iletim süresi uzatılmıştır. Tez çalışmanın diğer bir katkısı da nesnenin internetinin (IoT) ALOHA protokolüne uygulanıp gecikme ve kanal verimi gibi parametrelerin optimum düzeye taşınması sağlanmıştır. Amaçlanan iyileştirmenin sağlanması için Q-öğrenme politikası kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonunda, tek atlamalı ALOHA protokolünün kanal verimi yaklaşık %18 gibi düşük bir değere sahip iken geliştirilen yaklaşım ile yaklaşık olarak %58 gibi yüksek kanal verimi elde edilmiştir.
Anahtarlamalı kapasitör tabanlı çift yönlü düşürücü yükseltici tip dönüştürücünün bulanık mantık kontrolör ile geliştirilmesi
Fosil yakıtları kullanan araçlardan kaynaklı karbon emisyonu nedeniyle çevre ve insan sağlığı ciddi tehditlerle karşı karşıyadır. Karbon salınımının olmaması, gürültülerinin oldukça düşük olması, yüksek sürüş konforu sağlaması, bakım maliyetinin az olması gibi avantajları nedeniyle otomobil üreticileri elektrikli araçlara yönelmektedir. Elektrikli araçlar güç elektroniği dönüştürücüleri ile bağlantılı farklı enerji depolama sistemleri kullanılarak yapılandırılmıştır. Genellikle elektrikli araçlar, AC-DC dönüştürücüler aracılığıyla doğrudan şebekeden veya şarj istasyonlarından şarj edilir. Daha sonra enerji depolama sistemleri aracı hızlandırmak için gerekli olan enerjiyi motora iletir. Ek olarak, depolama sistemleri tarafından sağlanan güç, kararsız ve düzensiz olduğundan dolayı, enerji depolama sistemlerinde bulunan her bir enerji kaynağı ile elektirikli araç güç aktarma sisteminin arasında DC-DC dönüştürücüler entegre edilmelidir. Bu durumlar elektrikli araçların verimli bir şekilde kullanımı için enerji depolama sistemleri ile elektrik motoru arasında kullanılan dönüştürücü yapısının işlevselliğinin oldukça önemli olduğunu göstermektedir. Yakıt hücresi, süper kapasitörler ve batarya gibi enerji kaynaklarından elektrik motoruna düzenli ve güvenilir bir güç aktarımı sağlamak için uygun güç elektroniği dönüştürücüleri ve kontrolör yapılarına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle bu tez çalışmasında elektrikli araçlarda kullanılmak üzere DC-DC dönüştürücüler, dönüştürücülerin özellikleri, güçlü ve zayıf yönlerini vurgulayan bir çalışma sunulmuştur. Ek olarak, elektrikli araç uygulamaları için verimli bir dönüştürücü yapısının geliştirilmesine yönelik önerilerin paylaşılmasını amaçlamaktadır. Son olarak, elektrikli araçlarda kullanıılmak üzere yüksek verimliliğe ve yüksek gerilim dönüştürme oranına sahip çift yönlü anahtarlamalı kapasitör (SC) tabanlı DC-DC dönüştürücü ve dönüştürücü için uygun kontrol yapısı tasarlanmıştır. Kontrol işlemini sağlamak için de karmaşık matematiksel işlemler ve modellemeler gerektirmeyen bulanık mantık kontrolör kullanılmıştır. Dönüştürücünün diğer bir avantajı ise kontrol sisteminin karmaşıklığını en aza indiren, her iki güç anahtarını da aynı anda çalıştırabilen senkron anahtarlama sinyalinin kullanılmasıdır. Önerilen dönüştürücü yapısı, düşük görev döngüsünde yüksek dönüştürme oranına sahiptir. Bununla birlikte, dönüştürücü çıkışındaki gerilim dalgalanması oldukça düşüktür ve anahtarlar düşük gerillim streslerine sahiptirler. Ek olarak, dönüştürücü yapısında çok az sayıda manyetik bileşen bulunduğundan devrenin hacmi küçük ve devre uygun maliyetlidir. Tasarımın ilk aşamasında sistem gereksinimleri ve çalışmanın amaçları belirlenmiştir. Sonrasında sistem gereksinimlerini karşılayabilmek için matematiksel hesaplamalar yapılmıştır. Dönüştürücünün çıkışından istenilen genlikte ve kararlı bir gerilim elde etmek, aynı zamanda dönüştürücünün verimini arttırmak için hızlı, güvenilir ve düşük maliyetli olan bulanık mantık denetleyici sistem kullanılmıştır. Tasarlanan çift yönlü DC-DC dönüştürücünün farklı giriş gerilimleri ve değişen yük koşulları altında hem buck hem de boost modu için Matlab/SIMULINK paket programı kullanılarak simüle edilmiştir. Tasarımı yapılan çift yönlü DC-DC dönüştürücü değişen giriş gerilimleri ve yük koşulları altında her iki yönde de sabit bir çıkış gerilimi sağladığından iyi tasarlanmış DC-DC dönüştürü özelliklerini taşımaktadır. Yapılan matematiksel analizler, alınan simülasyon sonuçları ve laboratuvar ortamında yapılan prototip dönüştürücü devresi bu durumu kanıtlar niteliktedir.
İyonosferik uzaktan algılama ve düşük frekans radyo astronomi uygulamalarına yönelik geniş bantlı aktif alıcı anten tasarımı
Günümüzde yüksek bant genişliği ve kompakt tasarım isterlerinden kaynaklı birçok haberleşme uygulaması UHF ve üstü frekans bantlarını kullanmaktadır. Bu bantların yanı sıra UHF altı frekans bantlarının kendilerine has özellikleri bu bantlara olan ilginin devamlılığını sağlamaktadır. Bu bantlarda yapılan çalışmalara bakıldığında özellikle iyonosferik radar ve düşük frekans ( < 100 MHz ) radyo astronomi uygulamaları gibi bilimsel çalışmaların ilgili bantları yoğun bir şekilde kullandığı gözlemlenmektedir. Söz konusu bantlarda, frekansın düşmesi dalga boyunu artırmakta bu da çeşitli zorlukları beraberinde getirmektedir. Frekansın düşmesi ile antenlerin fiziksel boyutları artmakta ve yüksek bant genişliği isteyen uygulamalar için antenlerin mekanik yapısı çok fazla karmaşık bir hale gelebilmektedir. Bu duruma alıcı ön ucu kısmı için alternatif bir çözüm olarak literatürde trasistörlü ön-kuvvetlendiriciler ile tasarlanan aktif anten yapıları önerilmektedir. Pasif radyatör terminallerinde doğrudan bağlanan bir aktif devre ile anten boyutları önemli ölçüde düşürülebilmektedir. Öte yandan radyo astronomi çalışmalarında astrofizikçiler tarafından talep edilen yüksek çözünürlük isteri, düşük frekans radyo astronomi çalışmalarında pratikte mümkün olmayan anten boyutları ile sonuçlanmaktadır. Elektriksel olarak kısa antenlerin interferometrik bir düzen içerisinde kullanımı, bu durum için pek çok radyo astronomi merkezinde yaygın çözüm olarak uygulanmaktadır. Düşük frekans radyo astronomi uygulamalarında yüksek çözünürlük, binlerce alıcı antenin interferometrik bir düzende, eş zamanlı kullanımı ile elde edilmektedir. Anten sayısında yaşanan bu artış nedeniyle interferometri dizisinde kullanılacak antenler için düşük maliyet, kolay üretim ve kolay kurulum gibi tasarım isterleri ortaya çıkmaktadır. Bu isterler, antenlerin proje bazlı olarak tasarlanması anlamına gelmektedir. Bu çalışmada 1 – 50 MHz arası iyonosferik radar ve düşük frekans radyo astronomi uygulamalarına yönelik bir aktif alıcı anten tasarımı önerilmiştir. Tasarlanan anten pasif radyaör yapısı, aktif anten ve anten iskeletinden oluşmaktadır. Pasif radyatör yapısının tasarımı için literatürde bulunan anten topolojileri incelenmiş, bunun sonucunda düşük maliyet, üretim ve kurulum kolaylığı gibi isterlerden dolayı ters-V (inverted-V) dipol anten topolojisi seçilmiştir. Pasif radyatör olarak seçilen yapının doğal frekans cevabı aktif anten tasarımında belirleyici olmuştur. Pasif radyatör terminallerine doğrudan bağlanan aktif anten yapısı voltaj örnekleme yöntemi kullanılarak tasarlanmıştır. Tasarlanan ve üretilen aktif devrenin ölçümleri Red Pitaya SDR kullanılarak yapılmış, aktif devrenin talep edilen 30 dB kuvvetlendirme oranını sağladığı gösterilmiştir.
Poz tahmini için sensör tabanlı bir sistem tasarımı ve uygulaması
Fiziksel hareketlerin dijital ortamlarda gerçek zamanlı olarak modellenmesi son yıllarda gelişmekte olan bir konudur. Elektronik alanındaki hızlı gelişimler, gerçekliğin dijital ortama dönüştürülmesinde kolaylık sağlamaktadır. İnsan vücudunun eklem bölgelerinin hareketlerinin dijital ortama aktarılması, hem tıbbi uygulamalarda hem de insan vücudu ile senkronize çalışan diğer sistemlerde kritik bir rol oynamaktadır. Eklem hareketlerinin hassas ve hızlı bir şekilde dijital ortama aktarılması, tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerinde daha hızlı ve doğru sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır. Tıbbi alanlarının dışında insan-robot etkileşimi gibi alanlarda da kullanılması önemli avantajlar sunmaktadır. İnsan vücudu ile senkronize bir şekilde çalışabilen bu sistemler, insanların zorlandığı görevleri daha yapılabilir duruma getirmekle kalmaz, aynı zamanda insanların potansiyel zarar görmesini de engelleyebilmektedir. Bu tez çalışmasında, insan vücuduna ait pozların tahmini için bir sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Sistemin hem elektronik hem de yazılım bileşenleri bulunmaktadır. Tasarlanan elektronik sistem insan vücudu üzerinde on bölgeye yerleştirilecektir. Elektronik sistem üzerinde mikrodenetleyici, IMU sensör, Wi-Fi modülü ve diğer bileşenler bulunmaktadır. IMU sensörler kullanılarak insan vücudu üzerinden eğim değerleri alınarak Wi-Fi modülü ile bir veritabanına gönderilmektedir. Bilgisayar ortamında ise, tasarlanan bir arayüz programı ile bu sensör verileri veritabanından alınarak bir yapay sinir ağı modeli ile tahmin etme işlemi gerçekleştirilmektedir. Tahmin sonucunda ise, tahmin edilen pozun görsel ve sayısal bilgileri aynı arayüz programında gösterilmektedir. Tasarımda, elektronik sistemler tamamen modüler olarak kullanılmıştır. Besleme kaynağı olarak LiPo pil kullanılmıştır. Yapay zeka modeli eğitilmesi için gerekli veri setleri elektronik cihazın veri seti üretimi bölümü ile gerçekleştirilmiştir. IMU sensör verileri mikrodenetleyici hafızasında tutulmaktadır. Bu veriler yapay zeka modelinin eğitimi için girdi olarak verilmiştir. Sistemin eğitimi için 300.000 sensör verisi elde edilmiş ve sonuç olarak 10 poz için %90 doğrulukla poz tahmini gerçekleştirilmiştir.
Şebeke bağlantılı batarya uygulaması için yapay sinir ağı tabanlı boost inverter topolojisi
Bu çalışma, verimliliği ve performansı artırmak amacıyla yapay sinir ağları (ANN) ile kontrol edilen yeni bir kaskatlı yükseltici dönüştürücü önermektedir. Kaskatlı yapı, daha yüksek gerilim kazancı sağlarken aynı zamanda daha düşük akım dalgalanmasını koruyarak enerji depolama ve dağıtım sistemlerinde optimum çalışma koşullarını garanti eder. Bu dönüştürücü, düşük gerilimli batarya çıkışlarını yükselterek şebeke ile sorunsuz entegrasyon sağlamak üzere tasarlanmıştır. Gerilim yükseltmenin ötesinde, bu kaskatlı topoloji, güç kalitesini iyileştirir, dinamik tepkiyi artırır ve bileşen üzerindeki stresi minimize eder. Verimlilik ve güvenilirliğin ön planda olduğu şebekeye bağlı batarya uygulamalarını geliştirmek açısından bu yenilik büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, şebekeye bağlı batarya uygulamaları için yapay sinir ağı (YSA) tabanlı bir yükseltici evirici topolojisi geliştirilmiştir. İlk aşamada, verimlilik ve performansı artırmak amacıyla bir yükseltici konvertör tasarlanmıştır. Ardından, bu konvertöre bir evirici ve LC filtresi eklenmiştir. Son aşamada, sistemin dinamik ve adaptif kontrolünü sağlamak için YSA entegre edilmiştir. Yükseltici konvertör, düşük gerilimli batarya çıkışını daha yüksek bir gerilime dönüştürerek evirici girişine uygular. İnvertör ise DC gerilimini AC gerilimine çevirerek şebeke bağlantısını sağlar. LC filtresi, çıkış dalga formunu iyileştirir ve harmonik bozulmayı azaltır. YSA, sistemin performansını optimize etmek ve değişken yük koşullarına uyum sağlamak amacıyla kullanılmıştır. MATLAB/Simulink simülasyonları, önerilen sistemin önceki tekniklere göre daha verimli ve kararlı olduğunu göstermektedir. YSA tabanlı kontrol tekniği, evirici çıkışını ve sistem performansını artırmaktadır. Ayrıca, yükseltici evirici mimarisindeki YSA, değişken şebeke koşulları altında optimum performansı sağlamak için gerçek zamanlı izleme ve adaptif kontrol imkanı sunmaktadır. Bu adaptif kapasite, güç kaynağı güvenilirliğini ve sistemin dinamik yük değişimlerine karşı dayanıklılığını artırmaktadır. Araştırmalar, YSA'nın daha iyi ve verimli kontrol yöntemleriyle güç elektroniğinde devrim yaratabileceğini göstermektedir. Sonuç olarak, yapay sinir ağı tabanlı yükseltici evirici mimarisi, gelecekteki yenilenebilir enerji ve batarya yönetim sistemi entegrasyonu araştırmalarına önemli bir katkı sağlayacak potansiyele sahiptir.
Elektrikli araçlarda lityum iyon bataryaların sıcaklık ve akım etkisine bağlı olarak istatistiksel yöntemlerle şarj doluluk oranı tahmininin yapılması
Bataryaların şarj durumu tahmini hem güvenlik hem de verimlilik açısından oldukça kritik bir konudur. Özellikle yüksek enerji yoğunluğuna sahip lityum iyon bataryaların aşırı şarj durumunda ortaya çıkan patlama ve yangın riski ve elektrikli araçların hemen hemen hepsinde lityum iyon batarya kullanıldığı gerçeği göz önünde bulundurulduğunda hatalı şarj durumu tahmininin ne kadar ciddi sorunlara yol açabileceği tahmin edilebilir. Bu sebeple yıllardır var olan ve elektrikli araçlar ile birlikte daha da önem kazanan şarj durumu tahmini son yıllarda araştırmacıların ilgisini çekmeyi başarmıştır. Basit batarya uygulamalarında (insan hayatını riske atmayan, doğruluk oranının çok önemli olmadığı batarya uygulamaları) ucuz ve kolay uygulanabilir oldukları için geleneksel şarj durumu tahmin algoritmaları tercih edilmektedir. Elektrikli araçlarda şarj durumu tahmin doğruluk oranının yükseltilmesi talebiyle araştırmacılar birçok karmaşık yöntem geliştirmiştir. Bunlardan en popüler olanlardan bir tanesi kalman filtresi tabanlı yöntemlerdir. Kalman filtresi ve uzantıları şarj durumu tahmini için bir batarya modeline ihtiyaç duymaktadır. Genellikle eşdeğer devre modeli ile birlikte kullanılan kalman filtresi algoritmalarının doğruluk oranı batarya modellinin doğruluk oranı ile orantılıdır. Bu yüzden araştırmacılar batarya modelleri üzerinde de çalışarak model doğruluk oranını artırmaya çalışmışlardır. Bunu yapmanın en iyi yollarından bir tanesi bataryayı etkileyen çevresel ve kimyasal faktörleri göz önünde bulundurmaktır. Bu çalışma kapsamında elektrikli araçlar için akım ve sıcaklığa bağlı batarya şarj durumu (SoC) tahmin algoritması önerilmiştir. Önerilen yöntemde SoC tahmin doğruluk oranını artırmak için eşdeğer devre modelinde sıcaklık ve akım değişimi etkisi göz önünde bulundurulmuştur. Üçüncü dereceden bir eşdeğer devre modeli kullanılarak batarya modelinde batarya karakteristiği en iyi şekilde benzetilmeye çalışılmıştır. Önerilen yöntemde SoC tahmininde yaygın olarak kullanılan ve yüksek doğruluk oranına sahip UKF algoritması kullanılmıştır. Eşdeğer devre parametrelerinin tahmin edilebilmesi için belirli akım ve sıcaklık koşullarında lityum iyon batarya numuneleri anlık deşarj yöntemi ile test edilmiştir. Her sıcaklık ve akım değeri için elde edilen test sonuçları toplanarak parametre tahmin algoritması yardımı ile üçüncü dereceden eşdeğer devre modelinin parametreleri tahmin edilmiştir. Tahmin edilen parametreler üç boyutlu arama tabloları haline getirilerek batarya modelinde kullanılmışlardır. Batarya parametrelerinin tahmini, batarya eşdeğer devre modelinin kurulması ve UKF SoC tahmin algoritmasının oluşturulması için MATLAB Simulink yazılımından faydalanılmıştır. Eşdeğer devre modeli ve SoC tahmin algoritması Simulink ortamında bir araya getirilerek önerilen algoritmanın modeli oluşturulmuştur. Önerilen algoritma benzetim ortamına olgunlaştırıldıktan sonra gömülü sistem araçları kullanılarak STM32F401RE geliştirme kartına yüklenmiştir Önerilen yöntem hem benzetim çalışması hem de uygulamalı yöntemlerle test edilerek yöntemin başarısı gözlemlenmiştir. Yöntemin ticari bir geliştirme kartı üzerinde uygulanabilmesi yöntemin ticarileşmesi açısından umut vericidir. Benzetim ve deneysel doğrulama testleri incelendiğinde önerilen yöntem geleneksel yöntemlerin önüne geçmektedir. Önerilen yöntemin mutlak hatasının %3'ün altında olması bu yöntemin elektrikli araçlarda uygulanabileceğini göstermektedir.
Endüstriyel görüntü işleme uygulamaları için yeni bir alt piksel ölçüm yöntemi
Endüstriyel görüntü işleme sistemleri, otomotiv, tıp ve uzay sanayii gibi yüksek hassasiyet gerektiren alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Hassas ölçümler için telesentrik lensler gibi özel donanımlar kullanılsa da, farklı çaplara sahip parçaların aynı sistemle ölçülmesi durumunda mekanik ve yazılıma bağlı hatalar ortaya çıkabilmektedir. Bu tez, ölçüm doğruluğunu artırmak için altpiksel sayma tabanlı bir yöntem geliştirmekte ve dönüşüm faktörü ile piksel bazlı çap tahmini yöntemlerini önermektedir. Altpiksel sayma yöntemi, halka biçimli nesnelerin çap ölçümünü daha hassas hale getirmek için geliştirilmiştir. Bu yöntemde, görüntüdeki pikseller tam pikseller (nesnenin tamamen içinde bulunduğu pikseller) ve geçiş pikselleri (nesne ile arka plan arasındaki sınırda bulunan gri tonlamalı pikseller) olarak sınıflandırılmaktadır. Geçiş piksellerinin çap hesaplamasına olan etkisini artırmak amacıyla normalizasyon işlemi uygulanmaktadır. Çember alan denklemi ile çap hesaplanırken, gelişmiş bir eşikleme yöntemi kullanılarak gri tonlamalı piksellerin doğru şekilde ayrıştırılması sağlanmaktadır. Bununla birlikte, tezde önerilen dönüşüm faktörü tabanlı yöntem ve piksel bazlı çap tahmini yöntemi, farklı çaplara sahip nesnelerin yüksek doğrulukla ölçülmesini sağlamaktadır. Dönüşüm faktörü tabanlı yöntemde, bilinen referans parçalarının dönüşüm faktörü hesaplanarak çap tahmini gerçekleştirilirken, piksel bazlı yöntemde çap, doğrudan referans parçalarının piksel ölçümleri üzerinden tahmin edilmektedir. Çalışmanın motivasyonu, farklı boyutlara sahip parçaların çaplarının aynı mekanizma kullanılarak hassas bir şekilde ölçülmesi gereksiniminden ve her bir ölçüm türü için özel referans ölçü üretmenin getirdiği yüksek maliyetlerden kaçınma ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Bu sorunları ele almak amacıyla, bu çalışma, belirli bir ölçüm algoritmasına bağımlı olmayan genelleştirilebilir bir yaklaşım önermektedir. Tez kapsamında, endüstriyel kameralar ve telesentrik lensler kullanılarak yapılan deneyler, önerilen yöntemlerin ölçüm hatalarını önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Başlangıçta 13–114 µm arasında değişen ölçüm hataları, önerilen yöntemler sayesinde 1–2 µm seviyesine düşürülmüştür. Altpiksel sayma yönteminin operasyonel hassasiyeti piksel boyutunun 1/20'si olarak belirlenmiş ve ortalama belirsizliği 1 µm olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, önerilen algoritma mevcut yöntemlere kıyasla %3–%10 daha yüksek doğruluk sağlamış ve hesaplama süresini %12,5 ila %35 oranında iyileştirmiştir. Bu çalışma, çap ölçümünde altpiksel hassasiyetinde doğruluk sağlamak için yenilikçi bir algoritma sunmakta ve mevcut literatüre önemli katkılar sağlamaktadır. Önerilen yöntemler, yalnızca birkaç bilinen referans parçası kullanılarak, kamera görüş alanındaki tüm parçaların yüksek doğrulukla ölçülebilmesini sağlamakta, hata oranlarını azaltarak ölçüm güvenilirliğini artırmaktadır.
Antivibrasyonel kauçukların titreşim analizinde sinyal işleme metodlarının belirlenmesi ve olası dinamik özelliklerinin transfer fonksiyonu ile hesaplanması
Titreşim testleri, özellikle elektrikli araçların artan kullanımıyla birlikte, elastomer bazlı antivibrasyon ürünleri için yüksek frekanslarda giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu tez çalışmasında, kauçuk burç ve kauçuk yay numunelerine 200 hertz –3000 hertz frekans aralığında sinüzoidal tarama titreşim testleri uygulanmıştır. Testler, dört farklı örnekleme oranı (8192, 16384, 32768, 65536 Hertz) kullanılarak her bir koşul için dört tekrar şeklinde gerçekleştirilmiştir. Testler sonucunda elde edilen ivme ve kuvvet verileri, Matlab programı kullanılarak Welch metodu ile analiz edilmiştir. Analiz kapsamında APSD (Oto Güç Spektral Yoğunluğu) ve CPSD (Çapraz Güç Spektral Yoğunluğu) hesaplanmış, buradan tutarlılık, transfer fonksiyonu [dB], dinamik direngenlik, depolama direngenliği, kayıp direngenlik, faz, tan delta, sönümleme katsayıları ve iletilebilirlik gibi mekanik dinamik özellikler türetilmiştir. Ayrıca dört farklı örnekleme oranı için dört farklı transfer fonksiyonu yöntemi uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Çalışmada ayrıca, titreşim testlerinde kullanılan sensör tipleri, titreşim test cihazları ve bu çalışmada kullanılan ekipmanların seçim gerekçeleri ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Elektrikli araçların artan popülerliğiyle birlikte, antivibrasyonel elastomerlerin daha yüksek frekanslı titreşim koşullarına maruz kalması, bu tür çalışmaları endüstri açısından kritik hale getirmiştir. Bu tez çalışmasının literatüre en büyük katkısı, yüksek frekans aralığında kauçuk malzemelerin dinamik davranışlarını bu düzeyde hassasiyetle inceleyen veri setini sağlamasıdır. Endüstriyel uygulamalarda kullanılabilecek özgün bulgular sunarak, anti vibrasyon ürünlerinin gelecekteki tasarım ve test kriterlerinin geliştirilmesine ışık tutmaktadır.
Elektrikli araç şarj istasyonlarının konum ve şarj zamanı açısından optimizasyonu
Elektrikli araçların enerji sistemlerine entegrasyonu, dağıtım şebekeleri üzerinde yeni yük profilleri oluşturarak planlama ve işletme açısından çeşitli zorlukları beraberinde getirmektedir. Bu tez çalışmasında elektrikli araç şarj istasyonlarının dağıtım sistemine entegrasyonunun sistem kayıpları üzerindeki etkileri değerlendirilmiş, konumsal ve zamansal optimizasyon yaklaşımları kullanılarak toplam aktif güç kayıplarını en aza indirmeye yönelik bir yöntem önerilmiştir. Çalışma IEEE 33 baralı test sistemi temel alınarak gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada farklı sayıda EAŞİ'lerin sisteme rastgele yerleştirildiği senaryolar oluşturulmuş ve her bir durumda oluşan kayıplar hesaplanmıştır. Rastgele yerleşim sonucunda gözlemlenen kayıp artışlarına karşılık Parçacık Sürüsü Optimizasyonu algoritması kullanılarak EAŞİ'lerin en uygun konumları belirlenmiş ve bu yerleşimlerle sistem kayıplarında önemli azalmalar sağlanmıştır. Elde edilen PSO sonuçları sonrasında aynı problem Genetik Algoritma ile çözülerek karşılaştırılmış ve her iki sistemin de 1 bara hariç aynı baraları seçtiği gözlemlenmiştir. GA ile çözülen yöntemde daha az kayıp elde edilmiştir. İkinci aşamada zamana bağlı bir şarj senaryosu geliştirilmiştir. 24 saat içerisinde her aracın 8 saat boyunca şarjda kalması varsayımı altında Genetik Algoritma yardımıyla her bir EAŞİ için en uygun şarj zaman dilimleri belirlenmiştir. Bu süreçte GA ile daha önce belirlenen baralardaki sabit EAŞİ konumları esas alınmış ve her bir şarj noktasına fotovoltaik (PV) üretim ünitesi eklenmiştir. Bu yaklaşım sayesinde hem yenilenebilir enerji kullanımı teşvik edilmiş hem de şebeke üzerindeki yük dengelenmiştir. GA ile elde edilen ideal zaman dilimi senaryoları, sabit ve rastgele 8 saatlik şarj modelleriyle karşılaştırılmış ve kayıpların önemli ölçüde azaldığı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak hem EAŞİ konumlarının hem de şarj zamanlamasının eş zamanlı optimize edilmesinin dağıtım sistemlerinde kayıpları azaltma ve gerilim profilini iyileştirme açısından önemli kazanımlar sağladığını ortaya koymuştur. Bu tez, PSO ve GA gibi sezgisel algoritmaların elektrikli araç şarj altyapısı planlamasında etkin biçimde kullanılabileceğini göstermekte ve gelecekteki akıllı şebeke uygulamaları için temel bir model sunmaktadır.
Topluluk öğrenme yöntemleri ile beyin MR görüntüleri üzerinden alzheimer tespiti
Alzheimer hastalığı, dünya genelinde milyonlarca kişiyi etkileyen, yavaş ilerleyen ve bireyin bilişsel, davranışsal ve motor becerilerini ciddi biçimde bozan nörodejeneratif bir hastalıktır. Demansın en yaygın türü olan Alzheimer, sinir hücrelerinin ve sinapsların hasar görmesi veya ölmesi sonucunda gelişir; bu durum hafıza, dil ve karar verme gibi temel bilişsel işlevlerde gerilemeye yol açar. Hastalığın erken evrelerinde görülen unutkanlık ve dikkat bozukluğu gibi belirtiler, genellikle yaşa bağlı değişikliklerle karıştırıldığı için erken teşhis güçleşmektedir. Alzheimer'ın patolojik temellerini, beyinde biriken beta-amiloid plakları ve tau proteinleri oluşturmaktadır. Bu birikimler sinir hücrelerine zarar vererek, beyin dokusunda küçülmelere ve yapısal deformasyonlara neden olmaktadır. Bu yapısal değişimlerin tespitinde Manyetik Rezonans Görüntüleme (MR) önemli rol oynamaktadır. Ancak erken evrelerdeki ince değişimler klasik görüntüleme yorumlarıyla fark edilemeyecek kadar belirsiz olabildiğinden, geleneksel yöntemler çoğu zaman yetersiz kalmaktadır. Ayrıca bu yöntemlerin uzman yorumuna dayalı olması, süreci subjektif ve zaman alıcı hale getirmektedir. Son yıllarda Yapay Zeka (YZ) ve özellikle Derin Öğrenme (Deep Learning) tabanlı yaklaşımlar, tıbbi görüntü analizinde büyük başarılar elde etmiştir. Görsel örüntü tanımada yüksek performans gösteren Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN), Alzheimer evrelerinin sınıflandırılmasında yaygın biçimde kullanılmaktadır. Bununla birlikte, tek bir CNN modelinin sınırlılıklarını aşmak amacıyla farklı mimarilerin güçlü yönlerini birleştiren Topluluk Öğrenmesi (Ensemble Learning) yöntemleri tercih edilmektedir. Bu çalışmada, bu yaklaşımlardan yığınlama (stacking) yöntemi kullanılmıştır. Araştırmada, Kaggle platformunda yer alan ve Alzheimer'ın dört evresini (Alzheimer Olmayan, Çok Hafif, Hafif ve Orta Derecede Alzheimer) içeren açık erişimli MR veri seti kullanılmıştır. Veri seti dengeli şekilde eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayrılmıştır. Önceden büyük veri kümelerinde eğitilmiş AlexNet, DenseNet, ResNet, GoogleNet, EfficientNet, MobileNet ve VGG16 modelleri, transfer öğrenme yöntemiyle yeniden eğitilmiş ve performansları doğruluk, F1 skoru, AUC-ROC ve log-loss metrikleriyle karşılaştırılmıştır. Elde edilen model çıktıları, yığınlama yöntemiyle birleştirilerek genel başarımı artıran bir meta model oluşturulmuştur. Modelin karar verme süreçlerini açıklamak amacıyla Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) yöntemi uygulanmıştır. Grad-CAM haritaları, modellerin Alzheimer'a özgü beyin bölgelerine özellikle hipokampüs ve temporal lob odaklandığını göstermiştir. Bu bulgu, modelin yalnızca istatistiksel değil, aynı zamanda nörolojik olarak anlamlı kararlar verebildiğini kanıtlamaktadır. xviii Sonuçlar, transfer öğrenme kullanılan CNN modellerinin sıfırdan eğitilen modellere göre daha başarılı olduğunu; topluluk öğrenmesinin ise bireysel CNN mimarilerinden daha yüksek doğruluk sunduğunu ortaya koymuştur. Geliştirilen sistem, Alzheimer teşhisinde yaklaşık %98 doğruluk oranına ulaşarak, tıbbi görüntüleme tabanlı karar destek sistemleri için güvenilir ve açıklanabilir bir araç olduğunu göstermiştir. Bu çalışma hem teknik performans hem de klinik uygulanabilirlik açısından Alzheimer teşhisine yenilikçi bir katkı sağlamaktadır.
Advanced antenna solutions for milimeter wave 5G applications
This thesis presents the design and simulation of phased array antennas operating at 28 GHz for 5G wireless communication using CST Microwave Studio. The goal is to achieve high-gain, directional arrays with wide beam-steering and stable performance. Two single-element antennas, a slotted patch and a parasitic patch, were first designed and analyzed. Both showed good radiation characteristics, with the slotted element achieving a slightly higher gain of 8.4 dBi. These were then configured into two phased arrays: a 1×10 slotted array and a 1×8 parasitic array. The parasitic array achieved a wider steering range of −58° to +58°, a peak gain of 15.2 dBi, and a side-lobe level (SLL) of −14.9 dB, while the slotted array attained a higher gain of 18.5 dBi, SLL of −13.4 dB, and a steering range of −44° to +44°. The slotted array also maintained a more stable gain between 18.5 and 14.8 dBi, meeting the 5G requirement of at least 12 dBi, whereas the parasitic array's gain dropped to 9.6 dBi at some angles. Therefore, the slotted array was optimized using ten tapering techniques, with the exponential taper effectively reducing side lobes to −21.7 dB while maintaining about 18 dBi gain. A prototype was fabricated and measured, showing satisfactory agreement with simulation results despite minor fabrication variations. The CST results were further validated with HFSS, confirming consistency between both simulation platforms.
YGDA ara bağlantısı için da-da modüler çok seviyeli dönüştürücü tasarımı
Yüksek gerilim doğru akım (YGDA) güç iletim sistemleri, geleneksel yüksek gerilim alternatif akım (YGAA) güç şebekelerine kıyasla daha yüksek verimlilik, uzun mesafelerde daha fazla güç transfer kapasitesi, gelişmiş kontrol edilebilirlik ve açık deniz rüzgâr çiftlikleri gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının sorunsuz entegrasyonu gibi önemli avantajlar sunmaktadır. YGDA sistemleri ayrıca işletme maliyetlerinden tasarruf sağlar, izole veya uzak şebekelere güvenilir güç iletimi sağlar ve asenkron güç şebekesi ara bağlantılarını kolaylaştırır. Farklı gerilim seviyelerine sahip YGDA güç sistemlerinin entegrasyonunu kolaylaştırmak ve şebeke esnekliği ile güvenilirliğini artırmak için gelişmiş DA-DA güç dönüştürücüleri topolojileri gerekmektedir. Bu çalışma, modern asenkron YGDA güç şebekelerinin ve bu modern YGDA güç sistemlerinin mevcut asenkron YGAA güç sistemleriyle entegrasyonu için elverişli bir çözüm sunan benzersiz bir DA-DA modüler çok seviyeli dönüştürücü (MÇD) mimarisi ortaya koymaktadır. Transformatörsüz yaklaşım, önerilen dönüştürücünün hacmini, ağırlığını, maliyetini ve güç kaybını önemli ölçüde azaltmaktadır. Önerilen DA-DA MÇD'nün ayrıntılı matematiksel modeli ve harmonik analizi elde edilmiştir ve benzetim sonuçları, asenkron şebekeler arasında başarılı çift yönlü güç transferini göstermektedir. Kontrol stratejisi, kararlı ve verimli güç akışı düzenlemesi sağlayarak YGDA güç şebeke entegrasyonu için önerilen DA-DA MÇD'nün etkinliğini doğrulamaktadır.
Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak hastalık tahmininin gömülü sistemlerde gerçeklenmesi
Günümüzde birçok hastalık, yaşam tarzı seçimleri ve çevrenin bir sonucu olarak insanları etkilemektedir. Erken hastalık tahmini alınacak önlemler açısından oldukça önemlidir. Semptomlara dayalı hastalık tahminlerinde doktorların semptomlara dayalı olarak doğru bir teşhiste bulunmaları kolay olmayabilir. Son yıllarda tıp ve sağlık alanındaki veri miktarının artmasından dolayı makine öğrenmesi metotları yardımıyla verilerden hastalık tahmini yapılması çok önemli bir görev haline gelmektedir. Bu çalışmada, gömülü sistem platformları; Jetson Nano, Jetson TX2, PYNQ ve Rasperry Pi kullanılarak hastalık semptomlarına dayalı makine öğrenmesi tabanlı bir tahmin sistemi önerilmektedir. Elde edilen veri setini düzenlemek için SMOTE (sentetik veri arttırma metodu) ve aşırı örnekleme yöntemleri kapsayan veri ön işleme teknikleri kullanılmaktadır. Bu veri seti, hastalığı doğru bir şekilde tahmin etmek için karar ağacı, rastgele orman, AdaBoost sınıflandırıcı (ADA), gradyan artırma (GB), çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve lineer diskriminant analizi (LDA) sınıflandırıcıları yardımıyla sınıflandırılmaktadır. Bu sınıflandırıcıların sonuçları çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak k = 20 kat için gerçekleştirilmektedir. Tez çalışmasında %97,61 doğruluk oranı ile lineer diskriminant analizi (LDA) ve gradyan artırma sınıflandırıcıları (GB) çıktı açısından diğer sınıflandırıcılardan daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca sınıflandırıcıların doğruluk, eğitim ve test süreleri çeşitli gömülü sistemlerde gerçekleştirilerek sonuçları karşılaştırmalı olarak verilmektedir. Bu tez çalışmasında önerilen sistemin yüksek doğruluğu ve taşınabilirliği sayesinde tıp ve sağlık alanında karar destek sistemi olarak kullanılabilirliği sunulmuştur.
Gıda uyaranlarından elde edilen biyo-sinyallerin işlenerek obeziteye yatkınlık tespiti
Bu tezde, farklı vücut kitle indekslerine sahip katılımcılar görsel gıda uyaranlarına maruz bırakılırken kaydedilen 19 kanaldan alınan Elektroensefalografi (EEG) verilerini içeren benzersiz bir veri seti oluşturulmuştur. Ayrıca bu bireylere iki farklı yeme davranışı anketi uygulanmıştır. Elde edilen verilerle sınıflandırma ve regresyon işlemleri gerçekleştirilmiştir. Ana amaç, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerini kullanarak normal kilolu ve aşırı kilolu/obez bireylerin beyin sinyallerindeki farklılıkları sınıflandırmaktır. Çalışmanın ilk kısmında geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma işlemi yapılmış ve yüksek doğrulukta sınıflandırma sonuçları elde edilmiştir. İkinci kısımda ise derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Burada aşırı uyumu ve veri dengesizliğini azaltmak için tablo veri artırımı kullanılmıştır. Ek olarak, EEG özelliklerini görüntülere dönüştürmek için Denetimli Tabular Meta Öğrenme (SuperTML) yöntemi kullanılmış ve bu tür veriler için yeni bir uygulama olmuştur. Sınıflandırma sonuçlarında, DenseNet-121 ile T4 kanalında 0,97'lik bir oranla en yüksek doğruluk elde edilmiştir. Bölgesel olarak, temporal alanda en iyi ortalama doğruluk oranlarına ulaşılmıştır. Çalışmada ayrıca, katılımcıların anket yanıtlarına Random Forest, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) ve Oylama regresörü modelleri uygulanarak regresyon analizi yoluyla EEG verileri ile yeme davranışı arasındaki korelasyon araştırılmıştır. EEG verileri ile anketler arasında anlamlı bir ilişki tespit edilmiş ve LightGBM regresörü 0,966 R² değerine ulaşmıştır. Bu bulgular, mevcut literatüre kıyasla birçok açıdan üstün performans göstermektedir. Bu çalışma, derin öğrenme ve makine ağrenmesinin farklı vücut ağırlıklarına sahip bireylerde yeme davranışlarının altında yatan sinirsel mekanizmalara ilişkin anlayışa yeni bir boyut kazandırmakta ve bu alanda gelecekte yapılacak araştırmalar için sağlam bir metodolojik temel sunmaktadır.
Kesir-dereceli kaotik sistemler ile gömülü sistem tabanlı kriptoloji ve steganografi uygulaması
Bu tez çalışmasında, Arneodo ve Sprott B kaotik sistemleri Incommensurate kesir-dereceli olarak tasarlanmıştır. Sistemlerin denge noktaları bulunmuş, zaman serileri ve faz portreleri elde edilmiş ve Lyapunov üstel değerleri hesaplanmıştır. Parametre değişimlerine göre Lyapunov üstel spektrumları ve çatallaşma diyagramları çizilmiştir. Incommensurate kesir-dereceli sistemler Nvidia Jetson AGX Orin üzerinde modellenerek simülasyonlar yapılmış ve tasarlanan elektronik kart aracılığıyla devre uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu kaotik denklemler Grünwald–Letnikov yöntemiyle ayrıklaştırılmış ve tez kapsamında önerilen RSÜ algoritması kullanılarak gömülü sistem tabanlı, özgün RSÜ tasarımı yapılmıştır. Tasarlanan RSÜ'ler, uluslararası alanda kabul gören NIST 800-22, FIPS 140-1 ve ENT istatistiksel testlerinden başarıyla geçerek şifreleme ve steganografi algoritmalarının geliştirilmesinde temel alınmıştır. Incommensurate kesir-dereceli kaotik RSÜ kullanılarak gömülü sistem tabanlı özgün bir görüntü şifreleme algoritması geliştirilmiştir. Her iki kaotik sistem temelli şifreleme algoritmasının başarımı, şifrelenen görüntülerin güvenlik analizleri yapılarak ölçülmüştür. Bu sayede hem Incommensurate kesir dereceli Arneodo (IKA) hem de Incommensurate kesir dereceli Sprott B (IKSB) kaotik sistemlerinin gömülü sistem tabanlı şifreleme uygulamalarında başarıyla kullanılabileceği gösterilmiştir. Ayrıca, tasarlanan RSÜ kullanılarak gömülü sistem tabanlı bir görüntü steganografi algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen steganografi uygulaması, iki seviyeli güvenliğe sahiptir. Her iki kaotik sistem temelli steganografi algoritmasının başarımı, stego görüntülerin güvenlik analizleri yapılarak ölçülmüştür. Bu sayede hem IKA hem de IKSB kaotik sistemlerinin, gömülü sistem tabanlı steganografi uygulamalarında başarıyla kullanılabileceği gösterilmiştir.
Dijital görüntü damgalama için akıllı yöntemler
daha sonra doldurulacaktır
Yenilenebilir enerji santralleri dahil olan güç sistemlerinde depolama teknolojilerinin kıyaslanması
Bu tez, hibrit enerji depolama sistemlerinin tasarımını, uygun batarya türlerini seçerek optimize etmeyi amaçlamaktadır. Bu sayede, enerji verimliliğini en üst düzeye çıkaran ve maliyetleri en aza indiren bir hibrit sistem geliştirilmiştir. Enerji depolama sistemleri, üretim ile tüketim arasındaki dengesizlikleri ortadan kaldırarak, enerji arzının sürekliliğini ve güvenilirliğini sağlamada kritik bir rol üstlenmektedir. Hibrit enerji depolama sistemleri, birden fazla enerji depolama teknolojisinin entegrasyonu ile daha verimli enerji yönetimi sunmakta, kısa vadeli yüksek güç taleplerini karşılamakta ve uzun vadeli enerji depolama kapasitesini sağlamaktadır. Bu sistemler, yenilenebilir enerji kaynaklarının kesintili doğasına karşı dayanıklılık sağlamak ve anlık enerji talep değişimlerini dengelemek amacıyla geliştirilmiştir. Bu çalışmada, lityum-iyon batarya, kurşun-asit batarya ve süperkapasitörlerin birleştirildiği hibrit enerji depolama sistemi tasarlanmıştır. Sistem bileşenlerinin elektriksel ve dinamik davranışları, MATLAB Simulink ortamında simülasyonla incelenmiş, enerji akışı, yük dengelemesi ve sistem kararlılığı gibi temel parametreler üzerinde analiz yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, süperkapasitörlerin yüksek güç gereksinimlerini karşılamak için kurşun-asit bataryaların entegrasyonunun sağlandığını, böylece süperkapasitör ihtiyacının %80 oranında azaldığını göstermektedir. Bu optimizasyon, sistem maliyetini düşürmüş ve sistemin kullanım ömrünü uzatmıştır. Ayrıca, kurşun-asit bataryaların kullanımı, maliyet düşüşünün yanı sıra enerji depolama verimliliğini artırmıştır. Bu tez, hibrit enerji depolama sistemlerinin yenilikçi potansiyeline dair önemli bulgular sunmakta ve gelecekteki çalışmalar için yeni optimizasyon fırsatlarına ışık tutmaktadır. Sonuç olarak, bu çalışma, sürdürülebilir ve ekonomik enerji çözümleri sunan hibrit enerji depolama sistemlerinin gelişimine katkı sağlamaktadır.
Gıdada tağşiş tespiti için görüntü işleme ve yapay zekâ yaklaşımları: Antep fıstığı örneği
Gıda güvenliği ve kalitesi, tüketici sağlığını korumak ve gıda endüstrisi açısından güvenilir bir ürün sunmak açısından kritik öneme sahiptir. Ancak, dünya genelinde gıda sahtekarlığı veya tağşiş sorunları, gıda endüstrisini tehdit eden bir sorun haline gelmiştir. Gıdalara kasıtlı olarak yabancı maddelerin eklenmesi veya düşük kaliteli malzemelerin kullanılması, tüketicileri yanıltarak sağlık riskleri ve güvenilirlik sorunlarına neden olmaktadır. Geleneksel yöntemlerle gıda tağşişinin tespiti karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Ancak, son yıllarda görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri, bu soruna daha hızlı ve etkili bir şekilde yaklaşım sunmaktadır. Gıda sahtekârlığının tespiti ve gıda kalitesinin denetimi için görüntü işleme algoritmaları ve yapay zeka modelleri kullanmak, üreticilerin ve düzenleyicilerin daha hızlı ve doğru kararlar almasına yardımcı olacaktır. Bu tez çalışmasında, gıda endüstrisinde gıda tağşişinin tespit edilmesi için görüntü işleme ve yapay zeka tekniklerinin uygulanabilirliği Antep fıstığı örneği üzerinden tartışılmaktadır. Önerilen DenseNet modeli yoğun bağlantılara sahip bir derin öğrenme modelidir ve görüntü ile yapılacak çalışmalar için idealdir. Çalışmada tağşişli Antep fıstığı örnekleri elde edilerek fotoğraflanmış ve bu görseller görüntü işleme ile uygulanacak olan önceden eğitilmiş DenseNet modeli için hazırlanmıştır. DenseNet modeli eşsiz bir veri seti olan Antep fıstığı ve tağşişli örneklerini etkin bir şekilde sınıflandırmıştır.
Sigara bağımlılığının biyolojik sinyaller kullanarak makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Sigara bağımlılığı dünya genelinde ciddi bir sağlık sorunu olarak kabul edilmektedir. Nikotin bağımlılığına dayanan sigara kullanımı milyonlarca insanı etkilemekte ve önemli sağlık sorunlarına yol açmaktadır. Sigara kullanımının beyin aktivitelerini etkilediği bilimsel çalışmalarla ortaya konmuştur. Elektroensefalografi (EEG), beyin aktivitesini ölçmek için kullanılan bir yöntemdir. Baş derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar aracılığıyla beyin dalgaları kaydedilir. Bu kayıtlar farklı frekans aralıklarında (delta, teta, alfa, beta, gama gibi) beyin aktivitesini görselleştirmeye ve analiz etmeye olanak tanır. Bu tez çalışmasının temel amacı, EEG verilerinin zaman-frekans domeni özelliklerini çıkararak, geleneksel yöntemler yerine makine öğrenmesi yöntemleriyle sigara bağımlılığının analiz edilmesidir. Çalışmanın ilk aşamasında, 30 farklı bireyden görsel uyaranlarla toplanan EEG verileri Fagerström Nikotin Bağımlılığı anketi (FTND) ile etiketlenmiştir. Daha sonra makine öğrenmesi yöntemlerinde az veya dengesiz veri olumsuzluklarının önlenmesi için EEG verisi GAN (Çekişmeli Üretici Ağlar) ile sentetik olarak çoğaltılmıştır. Çoğaltılmış veriler, (DWT) Ayrık Dalgacık Dönüşümü, zaman ve frekans domeninde özellik çıkarımı gibi ön işlemlerden geçirilmiştir. İkinci aşamada ön işlemlerden geçirilen EEG verileri kNN (k-En Yakın Komşuluk), SVM (Destek Vektör Makineleri), YSA (İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları) ve RNN (Tekrarlamalı Sinir Ağları) gibi makine öğrenmesi algoritmalarıyla sınıflandırılmıştır. Sonuçlar sigara uyaranlarına verilen beyin tepkilerinin özellikle temporal ve prefrontal lob bölgelerinde belirgin olduğunu ve teta frekans bandında daha yüksek sınıflandırma başarılarına ulaşıldığını göstermiştir. İleri beslemeli YSA ile yapılan sınıflandırma başarı oranları, % 99 seviyelerine ulaşmıştır. Bu çalışma sigara bağımlılığına yönelik nörofizyolojik belirteçlerin belirlenmesinde EEG tabanlı makine öğrenmesi yöntemleri kullanımının potansiyelini vurgulamaktadır.
Termoelektrik jeneratörler için izolesiz DC-DC çeviricilerin yüke bağlı davranışlarının incelenmesi
Termoelektrik jeneratörler (TEG) atık ısıların bulunduğu yerlerdeki sıcaklık farkını elektrik enerjisine çeviren yarıiletken materyallerdir. TEG'lerin verimlerinin düşük olduğu gerçeği göz önünde bulundurulduğunda, bunlardan maksimum gücün elde edilmesi büyük öneme sahiptir. TEG'lerden maksimum gücün elde edilmesi için maksimum güç noktası izleme (MPPT) algoritmaları kullanılır. Ayrıca TEG'lerin yüzeyleri arasındaki sıcaklık farkı sürekli değişken olduğu için üretilen gerilim değeri değişkenlik gösterir. Gerilim düzenlemesi ve MPPT için TEG'ler ile birlikte çeviriciler kullanılır. MPPT algoritmaları her çeviricide değişken yüklere bağlı olarak yeterli performansı sağlamaz. Bu çalışmada, izolesiz karıştır ve gözlemle (P&O) MPPT algoritmalı DC–DC yükselten, alçaltan ve alçaltan–yükselten çeviricilerin değişken yüklerdeki MPPT performanslarının benzetim ve deneysel çalışmaları yapılmıştır. Uygulamalarda ve benzetim çalışmalarında TEG sistemindeki P&O algoritmalı yükselten çeviriciye değişken yükler bağlandığında P&O algoritması TEG iç direnci ve üzerindeki yük direnci değerlerinde MPPT yapmıştır. TEG sistemine P&O algoritmalı alçaltan çevirici bağlandığında ve yük değerleri kademeli olarak değiştirildiğinde, yük değeri TEG iç direncine eşit ve altındaki değerlerde P&O algoritması MPPT yapmıştır. Sisteme alçaltan–yükselten çevirici ve buna değişken yükler bağlandığında, her değişken yükte P&O algoritması iyi bir MPPT performansı sergilemiştir. Benzetim çalışmalarında yükselten çeviricide MPPT hata oranı en az %5,16, alçaltan çeviricide %0,24 ve alçaltan–yükselten çeviricide %0,45 olmuştur. Benzetim çalışmalarındaki üç çeviricinin P&O algoritmasının yük değişimlerindeki oluşturduğu karakteristikler deneysel olarak doğrulanmıştır.
Biyogaz tesislerinde çoklu regresyon yöntemi ile enerji verimliliğinin ve verimlilik arttırma yöntemlerinin değerlendirilmesi
Toplumların yerleşik hayata geçmesi ve sanayi devriminin etkisi ile atık problemleri görülmeye başlanmıştır. Bu durum atıkların bertaraf edilmesi gerekliliğini ortaya koymuştur. Bu atıkların bertaraf edilmesi esnasında ortaya çıkan metan gazının en iyi şekilde değerlendirilmesi gerekir. Bu değerlendirme ile atıkların çevreye verdiği kirlilik ortadan kaldırılırken aynı zamanda elektrik enerjisi üretimi biyogaz tesislerinde gerçekleştirilmektedir. Bu tez kapsamında, İzmir ilinde bulunan 1,47 MW'lık 27 tane gaz jeneratörüne sahip 39,69 MW'lık Harmandalı Düzenli Atık Depolama Tesisi (DADT) verileri kullanılarak çoklu regresyon yöntemi ile enerji verimliliği ve verimlilik artırma yöntemlerinin değerlendirilmesi yapılmıştır. İlk olarak İzmir ilinin katı atık bertaraf tesislerine (KABT) getirilen atıkların karakterizasyonu çıkarılmıştır. Bu karakterizasyon neticesinde organik atıkların miktarları dolayısı ile biyokütle miktarları belirlenmiştir. 2022 yılı itibari ile KABT'lere gelen katı atıkların İzmir ili nüfusuna oranlandığında kişi başına düşen atık miktarı 1,27 kg/gün olarak hesaplanmıştır. Geometrik yöntem ile hesaplanan 50 yıllık nüfus projeksiyonuna göre 2072 yılında kişi başına düşecek atık miktarının 2,16 kg/gün olacağı ön görülmüştür. LandGEM (Landfill Gas Emissions Model / Deponi Gazı Emisyon Modeli) ile halihazırda depolanan ve depolanacak metan gazı miktarları ve deponi gazı bileşenleri tespit edilmiştir. Sonrasında Harmandalı DADT nezdinde yapılan çalışmada 1 ton çöpün yaklaşık 50-240 m3 arasında metan gazı oluşturduğu belirlenmiştir. 1 m3 metan gazının yaklaşık 2 kW elektrik enerjisi ürettiği görülmüştür. Harmandalı DADT'de 2020-2021 yıllarında üretilen elektriğin verimliliği çoklu regresyon analizi ile ay ay hesaplanmıştır. Hesaplamalarda gerçekleşen elektrik üretimi bağımlı değişken, tesise getirile çöp miktarı, çöp kapatılması ve serme süreleri ile gaz jeneratör arıza-bakım süreleri bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. Belirlenen değişkenlerin optimum düzende olması elektrik enerjisi üretim verimliliğini %5-%10 arasında arttırmıştır. Gerçekleştirilen analizler ve yapılan hesaplamalar ile kurulması planlanan tesislerin maksimum verimde çalıştırılmasının yöntemleri sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Yenilenebilir Enerji, Biyogaz, Katı Atık, LandGEM, Çoklu Regresyon Analizi, Enerji Verimliliği