hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Sentinel-2 Multispektral Zaman Serileri Kullanarak 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş Depremi Sonrası Tarımda Değişim Tespiti
Change Detection in Agriculture Following the February 6, 2023 Kahramanmaraş Earthquake Using Sentinel-2 Multispectral Time Series
Yazar: Dündar, Tuğcan
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 15 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Sentinel-2,Multispektral,Değişim Tespiti,Deprem,Tarım ; Sentinel-2,Multispectral,Change Detection,Earthquake,Agriculture

6 Şubat 2023'te meydana gelen 7.7 ve 7.6 büyüklüğündeki Kahramanmaraş depremleri, çok sayıda insanın ölümüne ve binaların yıkılmasına neden olmuştur. Bunlara bağlı olarak depremden etkilenen bölgelerde tarımsal faaliyetler de azalmıştır. Bu çalışmada, Hatay ili Kumlu ilçesindeki tarım arazilerinin deprem öncesi ve sonrası dönemler arasındaki kullanımı incelenmiştir. 2022-2024 yıllarının Nisan-Eylül aylarına ait Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak her aydaki tarımsal ekim durumu yıllar arasında karşılaştırılmıştır. İlk olarak NDVI endekslerine k-ortalamalar kümeleme algoritması uygulanıp araziler boş veya ekili olarak iki sınıfa ayrılmıştır. Daha sonra, ekili kategorisindeki pikseller hesaplanarak yıllar bazında ilgili ay için karşılaştırılmıştır. Son olarak simetrik yerel eş-kayıt ayarlaması (SYEKA) adı verilen spektral tabanlı değişim tespiti yöntemi ile değişim haritaları oluşturulmuştur. Elde edilen bulgular, bu bölgedeki tarımsal faaliyetlerin depremler sonucunda azaldığını doğrulamıştır.

The February 6, 2023 Kahramanmaraş earthquakes with magnitudes of 7.7 and 7.6 caused the death of many people and the collapse of buildings. Accordingly, agricultural activities have also decreased in the earthquake-affected regions. In this study, the use of agricultural lands in Kumlu district of Hatay province, is investigated between pre- and post-earthquake periods. Using Sentinel-2 satellite images for the April-September months of 2022-2024, the agricultural planting status in each month is compared between years. Firstly, the k-means clustering algorithm is applied to the NDVI indices, and the lands are divided into two classes as vacant or cultivated. Then, pixels in the cultivated category are calculated and compared for the relevant month on a yearly basis. Finally, change maps are formed by spectral-based change detection method called symmetric local co-registration adjustment (SLCRA). The findings confirmed that agricultural activities in this region decreased as a result of the earthquakes.
Yarı-Otomatik Etiketleme Ve Segformer Tabanlı Bölütleme İle QAP Diyagramına Dayalı Kayaç Türü Sınıflandırması
Yarı-Otomatik Etiketleme Ve Segformer Tabanlı Bölütleme İle QAP Diyagramına Dayalı Kayaç Türü Sınıflandırması
Yazar: Aydın, İlhan; Derviş, Hüseyin; Şener, Taha Kubilay; Kılıç, Ayşe Didem
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 16 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Kayaç sınıflandırması,semantik bölütleme,QAP diyagramı,süperpiksel etiketleme

Jeoloji’de kayaç ince kesitlerin tanımlanması, petrojenez, alterasyon, doku, cevherleşme, kayaçlar ve yerkabuğu işlevleri hakkında bilgi almak için kritik öneme sahiptir. Geleneksel ince kesit tanımlama yöntemi uzman deneyimi, kişisel dikkat, ağır iş yükü, uzun tanımlama döngüsü ve doğru nicelleştirme yapılamaması gibi dezavantajlar göstermektedir Bu çalışma, foid içeren magmatik kayaçların mikroskobik ince kesit görüntülerinden mineral bileşimlerinin otomatik belirlenmesini ve QAP diyagramı üzerinden sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Süperpiksel tabanlı etiketleme aracı kullanılarak veri etiketleme süreci kolaylaştırılmış, ardından Segformer mimarisi ile kuvars, alkali feldispat ve plajiyoklaz mineralleri yüksek doğrulukla bölütlenmiştir. Segmentasyon sonuçları kullanılarak QAP diyagramı üzerinden kayaç türleri otomatik olarak tanımlanmıştır. Karşılaştırmalı deneylerde Segformer modeli, klasik derin öğrenme mimarilerine göre daha yüksek doğruluk (%94.56) ve ortalama IoU (%73.78) başarımı göstermiştir. Bu yaklaşım, jeolojik sınıflandırmalarda otomasyonu artırarak uzman müdahalesine olan ihtiyacı azaltmakta ve daha tutarlı sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır.

Jeoloji’de kayaç ince kesitlerin tanımlanması, petrojenez, alterasyon, doku, cevherleşme, kayaçlar ve yerkabuğu işlevleri hakkında bilgi almak için kritik öneme sahiptir. Geleneksel ince kesit tanımlama yöntemi uzman deneyimi, kişisel dikkat, ağır iş yükü, uzun tanımlama döngüsü ve doğru nicelleştirme yapılamaması gibi dezavantajlar göstermektedir Bu çalışma, foid içeren magmatik kayaçların mikroskobik ince kesit görüntülerinden mineral bileşimlerinin otomatik belirlenmesini ve QAP diyagramı üzerinden sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Süperpiksel tabanlı etiketleme aracı kullanılarak veri etiketleme süreci kolaylaştırılmış, ardından Segformer mimarisi ile kuvars, alkali feldispat ve plajiyoklaz mineralleri yüksek doğrulukla bölütlenmiştir. Segmentasyon sonuçları kullanılarak QAP diyagramı üzerinden kayaç türleri otomatik olarak tanımlanmıştır. Karşılaştırmalı deneylerde Segformer modeli, klasik derin öğrenme mimarilerine göre daha yüksek doğruluk (%94.56) ve ortalama IoU (%73.78) başarımı göstermiştir. Bu yaklaşım, jeolojik sınıflandırmalarda otomasyonu artırarak uzman müdahalesine olan ihtiyacı azaltmakta ve daha tutarlı sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır.
Grup Seyreklik ve Düşük Dereceli Modellerin Uzlaştırılmasıyla Çarpımsal Gürültünün Giderilmesi
Grup Seyreklik ve Düşük Dereceli Modellerin Uzlaştırılmasıyla Çarpımsal Gürültünün Giderilmesi
Yazar: Demir, Mehmet
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 15 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Benek gürültü,grup seyreklik,düşük-dereceli model.

Çarpımsal gürültü (benek gürültüsü olarak da bilinir) modelleri, sentetik açıklıklı radar ve sonar sistemleri ile ultrason ve lazer görüntüleme gibi eşevreli (koherent) görüntüleme sistemlerinin analizinde merkezî bir role sahiptir. Bu gürültü türü, görüntü üzerinde bölümleme (segmentasyon) veya hedef tanıma gibi algoritmaların uygulanmasını önemli ölçüde zorlaştırır. Söz konusu algoritmaların etkili bir şekilde çalışabilmesi için öncelikle benek gürültüsünün giderilmesi gerekmektedir.Bu çalışmada, ilk aşamada homomorfik dönüşüm kullanılarak çarpımsal gürültü, toplamsal gürültüye dönüştürülmüştür. Ardından, çarpımsal gürültüye uygun istatistiksel yöntemlerle seçilen benzer yamalar üzerinde grup seyreklik ve düşük dereceli modellerin entegrasyonuna dayalı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde, benzer yamalar; uyarlanabilir sözlük seçimi, seyrek katsayıların öğrenilmesi ve düşük dereceli modellerin eğitimi amacıyla kullanılmıştır. Sentetik görüntülerle gerçekleştirilen deneysel çalışmalar ve karşılaştırmalar, önerilen benek gürültüsü giderme yönteminin etkinliğini kanıtlamıştır.

Çarpımsal gürültü (benek gürültüsü olarak da bilinir) modelleri, sentetik açıklıklı radar ve sonar sistemleri ile ultrason ve lazer görüntüleme gibi eşevreli (koherent) görüntüleme sistemlerinin analizinde merkezî bir role sahiptir. Bu gürültü türü, görüntü üzerinde bölümleme (segmentasyon) veya hedef tanıma gibi algoritmaların uygulanmasını önemli ölçüde zorlaştırır. Söz konusu algoritmaların etkili bir şekilde çalışabilmesi için öncelikle benek gürültüsünün giderilmesi gerekmektedir.Bu çalışmada, ilk aşamada homomorfik dönüşüm kullanılarak çarpımsal gürültü, toplamsal gürültüye dönüştürülmüştür. Ardından, çarpımsal gürültüye uygun istatistiksel yöntemlerle seçilen benzer yamalar üzerinde grup seyreklik ve düşük dereceli modellerin entegrasyonuna dayalı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde, benzer yamalar; uyarlanabilir sözlük seçimi, seyrek katsayıların öğrenilmesi ve düşük dereceli modellerin eğitimi amacıyla kullanılmıştır. Sentetik görüntülerle gerçekleştirilen deneysel çalışmalar ve karşılaştırmalar, önerilen benek gürültüsü giderme yönteminin etkinliğini kanıtlamıştır.
Nanoşebekede Yapay Zeka Tabanlı Enerji Yönetim Sistemi Tasarımı
Artificial Intelligence-Based Energy Management System Design in Nanogrid
Yazar: Eyimaya, Süleyman Emre
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 16 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Energy Generation (Incl. Renewables, Excl. Photovoltaics) ; Elektrik Enerjisi Üretimi (Yenilenebilir Kaynaklar Dahil, Fotovoltaikler Hariç) ; Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Yenilenebilir enerji,yapay zeka,yapay sinir ağı,nanoşebeke,enerji yönetim sistemleri ; Renewable energy,artificial intelligence,artificial neural networks,nanogrids,energy management systenerji yönetim sistemleri

Günümüzde enerji bağımsızlığı ve sürdürülebilirlik hedefleri doğrultusunda nanoşebeke sistemleri giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu sistemler, yerel enerji üretimi, depolaması ve tüketimini optimize ederek enerji verimliliğini artırmayı ve maliyetleri düşürmeyi amaçlamaktadır. Bu makalede, nanoşebekelerde yapay zeka tabanlı bir enerji yönetim sisteminin tasarımı ve MATLAB/Simulink ortamında simülasyonu sunulmaktadır. Çalışma, nanoşebeke kavramını, mikroşebekelerden farklarını ve enerji yönetim sistemlerinin kritik rolünü ele almaktadır. Yapay zeka tekniklerinin enerji yönetimindeki potansiyeli vurgulanarak, özellikle yük tahmini ve batarya yönetimi gibi alanlarda yapay sinir ağları (YSA) gibi algoritmaların kullanımı incelenmiştir. Geliştirilen model, enerji üretimi, tüketimi ve depolama verileri kullanılarak simüle edilmiş, elde edilen sonuçlar analiz edilmiş ve yapay zeka tabanlı enerji yönetim sistemlerinin klasik yöntemlere kıyasla sunduğu avantajlar değerlendirilmiştir. Simülasyon bulguları, önerilen yapay zeka tabanlı yaklaşımın nanoşebeke sistemlerinin performansını, güvenilirliğini ve ekonomik verimliliğini önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir.

As energy independence and sustainability become more of a priority, nanogrid technologies are becoming more and more significant. These systenerji yönetim sistemleri aim to increase energy efficiency and reduce costs by optimizing local energy production, storage, and consumption. This article presents the design and simulation of an AI-based energy management system in nanogrids in the MATLAB/Simulink environment. The study examines the concept of nanogrids, their differences from microgrids, and the critical role of energy management systenerji yönetim sistemleri. The potential of AI techniques in energy management is emphasized, and the use of algorithms such as artificial neural networks (ANNs) is examined, particularly in areas such as load forecasting and battery management. The developed model was simulated using energy production, consumption, and storage data. The results were analyzed, and the advantages offered by AI-based energy management systenerji yönetim sistemleri over traditional methods were evaluated. Simulation findings demonstrate that the proposed AI-based approach can significantly improve the performance, reliability, and economic efficiency of nanogrid systenerji yönetim sistemleri.
Elektrik Dağıtım Şebekelerinde Yüksek Mukavemetli Akıllı Panoların Saha Uygulaması ve Operasyonel Etkileri
Field Implementation and Operational Impacts of High-Strength Smart Panels in Electric Distribution Networks
Yazar: Bayraktar Güneş, Elifnur; Çelikpençe, Mustafa; Kaymak, Fatih
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 16 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Smart Distribution Panel,Composite Enclosure Design,Unauthorized Access Detection,Electromechanical Locking Systems ; Akıllı Dağıtım Panosu,Kompozit Gövde Tasarımı,İzinsiz Müdahale Tespiti,Elektromekanik Kilit Sistemleri,Enerji Sürekliliği ve Güvenliği

Elektrik dağıtım şebekelerinde izinsiz müdahaleler ve kayıt dışı enerji kullanımı, hem sistem güvenliğini hem de işletme verimliliğini olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmada söz konusu risklerin azaltılmasına yönelik olarak geliştirilen yüksek mukavemetli akıllı panoların tasarımı, saha uygulamaları ve performans analizleri sunulmaktadır. Kompozit gövde ve poliürea kaplama ile güçlendirilen panolar, klasik panolara kıyasla yaklaşık %70 daha yüksek mekanik dayanım sergilemiştir. Entegre darbe, sıcaklık ve kapı açılma sensörleri ile izinsiz erişimler anlık olarak tespit edilip merkeze iletilmiş; kamera ve elektromekanik kilit mekanizması ise güvenliği pekiştirmiştir. Pilot bölge uygulamalarında kurulan 3 adet prototip akıllı pano SCADA sistemiyle entegre edilerek gerçek zamanlı izlenmiştir. Bulgular, akıllı panoların izinsiz müdahaleleri caydırmada, bakım-onarım kesinti sürelerini azaltmada ve enerji sürekliliğini artırmada etkili olduğunu ortaya koymuştur. Çalışmanın sonunda bu teknolojinin sektörde yaygınlaştırılmasına yönelik öneriler tartışılmıştır.

Unauthorized interventions and unregistered energy usage in electricity distribution networks negatively affect both system security and operational efficiency. This study presents the design, field applications, and performance analyses of high-strength smart panels developed to mitigate such risks. Reinforced with a composite body and polyurea coating, the panels demonstrated approximately 70% higher mechanical durability compared to conventional enclosures. Integrated shock, temperature, and door-opening sensors enabled instant detection and transmission of unauthorized access attempts to the central system, while a camera and electromechanical locking mechanism further enhanced security. In pilot applications, 3 prototype smart panels were deployed, integrated with the SCADA system, and monitored in real time. The findings revealed that the smart panels were effective in deterring unauthorized interventions, reducing maintenance-related outage durations, and improving energy continuity. Finally, the study discusses recommendations for the large-scale implementation of this technology in the electricity distribution sector.
Elektrik İletim ve Dağıtım Hatlarındaki İzolatör Tespiti ve Sınıflandırılması Detection and Classification of Insulators in Electrical Transmission and Distribution Lines
Elektrik İletim ve Dağıtım Hatlarındaki İzolatör Tespiti ve Sınıflandırılması Detection and Classification of Insulators in Electrical Transmission and Distribution Lines
Yazar: Doğan Ersoy, Zeliha; İsenkul, Muhammed Erdem
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 16 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Power Plants ; Elektrik Tesisleri ; High Voltage ; Yüksek Gerilim ; Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Yolo,Faster R-CNN,İzolatör

Elektrik enerji iletim hatlarında güvenliğin ve sürekliliğin sağlanmasında kritik bir rol oynayan izolatörler, dış ortam koşullarına sürekli maruz kalan yapıları nedeniyle zamanla çeşitli arızalara ve hasarlara açık hale gelmektedir. Bu bileşenlerde meydana gelen kırıklar, yüzeysel hasarlar ya da atlama gibi durumlar, sistemin genel performansını olumsuz etkileyebilmekte ve ciddi arızalara yol açabilmektedir. Bu nedenle izolatörlerin durumsal takibi ve arıza tespiti, elektrik iletim altyapısının sağlıklı çalışması açısından büyük önem taşımaktadır. Geleneksel yöntemlerle yapılan görsel kontrollerin zaman alıcı ve insan hatasına açık olması, son yıllarda derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yöntemlerinin bu alanda kullanımını yaygınlaştırmıştır. Bu çalışmada, farklı derin öğrenme mimarilerine sahip nesne tespit modelleri kullanılarak, izolatör bileşenlerinin sınıflandırılması ve hasar tespiti üzerine kapsamlı bir karşılaştırmalı analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan modeller; kare başına tespit süresi, ortalama doğruluk ve diğer performans ölçütleri açısından, izolatör, iyi disk, kırık disk ve atlama yapmış disk sınıfları temelinde değerlendirilmiştir.

Elektrik enerji iletim hatlarında güvenliğin ve sürekliliğin sağlanmasında kritik bir rol oynayan izolatörler, dış ortam koşullarına sürekli maruz kalan yapıları nedeniyle zamanla çeşitli arızalara ve hasarlara açık hale gelmektedir. Bu bileşenlerde meydana gelen kırıklar, yüzeysel hasarlar ya da atlama gibi durumlar, sistemin genel performansını olumsuz etkileyebilmekte ve ciddi arızalara yol açabilmektedir. Bu nedenle izolatörlerin durumsal takibi ve arıza tespiti, elektrik iletim altyapısının sağlıklı çalışması açısından büyük önem taşımaktadır. Geleneksel yöntemlerle yapılan görsel kontrollerin zaman alıcı ve insan hatasına açık olması, son yıllarda derin öğrenme tabanlı görüntü işleme yöntemlerinin bu alanda kullanımını yaygınlaştırmıştır. Bu çalışmada, farklı derin öğrenme mimarilerine sahip nesne tespit modelleri kullanılarak, izolatör bileşenlerinin sınıflandırılması ve hasar tespiti üzerine kapsamlı bir karşılaştırmalı analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan modeller; kare başına tespit süresi, ortalama doğruluk ve diğer performans ölçütleri açısından, izolatör, iyi disk, kırık disk ve atlama yapmış disk sınıfları temelinde değerlendirilmiştir.
Maymun Çiçeği Hastalığının Cilt Lezyon Görüntüleri Üzerinden Yapay Zekâ Algoritmaları İle Sınıflandırılması
Artificial Intelligence–Based Classification of Monkeypox Disease from Skin Lesion Images
Yazar: Koçak, Onur; Bulak, Fırat
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 16 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Monkeypox,Deep learning,Ensemble learning,Grad-CAM,Image classification,Transfer learning ; Maymun çiçeği,Derin öğrenme,Topluluk öğrenmesi,Grad-CAM,Görüntü sınıflandırma,Transfer öğrenme.

Maymun çiçeği hastalığı, 2022 yılında küresel ölçekte ciddi bir salgın riski oluşturarak Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) ve ulusal otoritelerin hızlı önlem süreçleri geliştirmesine neden olmuştur. Teşhis aşamasında genellikle laboratuvar testleri kullanılmasına rağmen, hastalığın yüksek bulaşıcılığı nedeniyle destekleyici tanı yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, açık kaynaklardan elde edilen 510 maymun çiçeği ve 749 maymun çiçeği olmayan cilt görüntüsünden oluşan toplam 1259 görsel, veri artırma yöntemleriyle zenginleştirilerek 8.533 görüntüden oluşan bir veri setine dönüştürülmüştür. Maymun çiçeği enfeksiyonu taşıyan ve taşımayan cilt görsellerinin sınıflandırılmasında sekiz farklı önceden eğitilmiş derin öğrenme mimarisi eğitilmiş ve test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, yüksek doğruluk oranlarına sahip DenseNet169, DenseNet201 ve Xception modellerinden çıkarılan özellik vektörleri birleştirilerek, yığınlama temelli topluluk öğrenmesi yaklaşımıyla yeni bir model tasarlanmış ve test veri seti üzerinde %99.30 doğruluğa ulaşmıştır. Modelin detaylı performans analizleri sunulmuş ve sınıflandırma yaparken odaklandığı bölgeleri tespit etmek için de Gradyan Ağırlıklı Sınıf Aktivasyon Haritalandırma (Grad-CAM) kullanılmıştır.

Monkeypox posed a significant global outbreak risk in 2022, leading the World Health Organization (WHO) and national authorities to implement rapid preventive measures. Although laboratory tests are primarily used for diagnosis, the high transmissibility of the disease highlights the need for supportive diagnostic approaches. In this study, a dataset consisting of 1,259 skin images, including 510 monkeypox and 749 non-monkeypox cases obtained from open sources, was expanded to 8,533 images through data augmentation techniques. Eight pre-trained deep learning architectures were trained and evaluated for the classification of monkeypox and non-monkeypox skin images. Based on the experimental results, a new stacking-based ensemble learning model was developed by combining feature vectors extracted from the high-performing DenseNet169, DenseNet201, and Xception architectures, achieving an accuracy of 99.30% on the test dataset. Detailed performance analyses were conducted, and Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) was utilized to visualize the regions of interest influencing the model’s classification decisions
Aktif Süspansiyon Sistemleri Kontrolünde Ters Optimal Kontrol Yaklaşımı
Inverse Optimal Control Approach for Active Suspension System Control
Yazar: Ulusoy, Lütfi; Süngü, Sadık Kıvanç; Eksin, İbrahim; Güzelkaya, Müjde
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 16 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Kontrol Lyapunov Fonksiyonu,Doğrusal sistemler,Ters Optimal Kontrol,Aktif Süspansiyon Sistemi,Durum Geri Beslemeli Kontrol,Doğrusal Kuadratik Regulator ; Control Lyapunov Function,Linear Systems,Inverse Optimal Control,Active Suspension System,State Feedback Control,Linear Quadratic Regulator

Bu çalışmada da aktif süspansiyon sisteminin konfor ve sürüş güvenliği isterlerini karşılamak amacıyla ters optimal kontrol temelli yeni bir tasarım yaklaşımı önerilmiştir. Ters Optimal Kontrol (TOK) yaklaşımı, geleneksel optimal kontrol yaklaşımının aksine önceden belirlenmiş bir maliyet fonksiyonu için uygun kontrol kuralını hesaplama problemi değil; önceden belirlenmiş olan bir kontrol kuralının minimum yaptığı maliyet fonksiyonunu bulma problemidir. Çalışmada çeyrek araç modeli kullanılmış ve TOK yaklaşımıyla kararlı, maliyet-etkin ve gerçek zamanda uygulanabilir bir kontrolör tasarlanmıştır. Tasarlanan kontrolör, yine durum geri beslemeli bir kontrolör olan Doğrusal Kuadratik Regülatör (DKR) ile karşılaştırılmış ve bu kontrolöre alternatif olabileceği gösterilmiştir.

In this study, a new inverse optimal control–based design approach is proposed to satisfy the comfort and driving safety requirements of an active suspension system. Unlike the conventional optimal control approach, the Inverse Optimal Control (IOC) method does not solve the problem of computing an appropriate control law for a predefined cost function; instead, it seeks the cost function that is minimized by a given control law. A quarter-car model is employed, and a stable, cost-effective, and real-time applicable controller is designed using the IOC approach. The designed controller is compared with a Linear Quadratic Regulator, which is also a state-feedback controller, and it is demonstrated that the proposed approach can serve as a viable alternative to the LQR controller.