Bor katkılı metal komplekslerin üretimi, karakterizasyonu, yapısal özelliklerinin yük transferi ve delokalizasyon fenomenleri kullanılarak nodeJS platformunda yapay zeka ile incelenmesi
Production, characterization, structural properties of boron-doped metal complexes and investigation of analysis by using charge transfer and delocalization phenomenas with artifical intelligence algorithms on nodeJS platform
Yazar: ÖZGÜR FIRAT ÖZPOLAT
Danışman: PROF. DR. LÜTFÜ DEMİR ; DOÇ. DR. BÜNYAMİN ALIM
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering
Dizin: Elektron-atom çarpışması = Electron-atom collision ; X ışını fotoelektron spektroskopisi = X ray photoelectron spectroscopy ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Bu çalışmada, bakır – krom (Cu-Cr) alaşımlara bor katkılama metodu kullanılarak üretilen komplekslere ait valens elektron yapılarında meydana gelen değişimlerin, süperpozisyon fenomenleri kullanılarak açıklanmasına kadar izlenen süreç ve elde edilen sonuçlara odaklanılmıştır. Analiz sürecinde yer alan "pik analizi" doğruluk değeri başarımının yapay zeka desteği ile artırılması ise çalışmanın planlanmış hedefidir.
Yöntem: Deneysel sonuçlara ulaşmak için gerekli ilk adım olan "üretim" aşamasında "katı-hal sinterlemesi" tekniği kullanılmış olup, çalışmanın "analiz" adımında, X-ışını floresans spektrumlarında yer alan karakteristik piklerin tespiti için Savitzky–Golay algoritması, pik alanı değerlerinin elde edilmesinde ise Levenberg-Marquardt (LM) metodundan faydalanılmıştır. Ayrıca üretilen komplekslerde meydana gelen valens elektron yapı değişimlerinin açıklanması için süperpozisyon fenomenleri kullanılmıştır.
Bulgular: Çalışmada incelenen komplekslerin içerdiği saf element ve alaşımların ayrı ayrı valens elektron yapıları tespit edildikten sonra, katkılanan bor miktarına bağlı olarak bu yapılarda gerçekleşen değişimler ortaya konulmuştur.
Sonuç: Üretilen malzemelerin önemli birçok parametresinin belirlenmesinde rol alan valens elektron yapılarının deneysel değerlerini elde edebilmek için literatürde sıkça başvurulan Compton profili analiz metoduna bir alternatif olarak, karakteristik pik analizi metodu başarımının "yapay zeka" desteği ile artırılabileceği sonucu elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Süperpozisyon fenomenleri, delokalizasyon, yük transferi, NodeJS, yapay zeka, AI, valens elektron yapısı, VES, Levenberg-Marquardt, Elektrogravity, Savitzky–Golay

Abstract:
Purpose: This study is focused to the process of changes in the valence electron structures (VES) of complexes produced with doping boron to copper - chromium (Cu-Cr) alloys are investigated by using superposition phenomena. In addition, increasing the hit of "peak analysis" in the investigation process with the contribution of artificial intelligence is the expected gain of the study.
Method: The "production" stage which is the first step of this study that requires to reach experimental results the "solid-state sintering" method is used. In the "analysis" step of the study, Savitzky-Golay filter is used to locate characteristic peaks in X-ray fluorescence spectra and then Levenberg-Marquardt (LM) method is used to calculate fit values. Also, superposition phenomena have been used to explain the valence electron structure (VES) changes in the produced complexes.
Findings: After determining the individual valence electron structure (VES) in the complexes of the pure elements and alloys examined within the scope of the study, the changes which depending on the difference of mole amount of boron were revealed.
Results: The results were showed that the accuracy is increasable with artifical intelligence to the get experimental values of the valence electron structures which has a significant role at determining some important parameters of the produced materials.

Keywords: Superposition, delocalization, charge transfer, NodeJS, artificial intelligence, AI, valence electron structure, VES, Levenberg-Marquardt, Elektrogravity, Savitzky–Golay