hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Eriyik yığma modelleme işlemi esnasında polipropilenin kristalizasyon davranışı
Crystallisation behaviour of polypropylene in fused deposition modelling process
Yazar: Çelik, Murat
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Numerical Methods in Mechanical Engineering ; Makine Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler ; eklemeli imalat,eriyik yığma modelleme,üç boyutlu yazıcılar,kristalizasyon ; additive manufacturing,fused deposition modelling,crystallisation

Eklemeli imalat teknolojileri, geleneksel imalat yöntemlerine kıyasla daha fazla esnekliğe izin veren doğaları nedeniyle giderek popülerleşmektedir. Bu teknolojilerin en yaygın kullanılan çeşidi olan eriyik yığma modelleme (EYM) işleminde çoğunlukla termoplastik polimer malzemeler katmanlar halinde serilerek üç boyutlu parçalar üretilir. Kristalizasyon davranışı sıcaklık değişimlerinden oldukça fazla etkilenen yarı kristal polimer malzemelerin EYM ile üretiminde, işlemdeki yüksek soğuma hızları mekanik özellikler üzerinde etkili olmaktadır. Bu çalışmada polipropilen türü yarı kristal malzemenin EYM işlemi esnasındaki kristalizasyon davranışı incelenmiştir. Bu bağlamda öncelikle katmanlı üretim metodunu simüle ederek sıcaklık profilini tahmin bir ısı transferi oluşturulmuş, bu model daha sonra kristalizasyon kinetiğini hesaplayan bir başka modelle iki taraflı olarak bağlanmıştır. Geliştirilen model farklı üretim parametrelerindeki kristalizasyon oranını eş zamanlı olarak tahmin edebilmektedir. Sonuçlar, malzeme kristalizasyon oranının ve buna bağlı olarak mekanik özelliklerin, EYM işlemi esnasındaki ısıtma ve soğutma işlemlerinin dikkatli şekilde ayarlanarak değiştirilebileceğini göstermektedir.

Additive manufacturing technologies have gained significant attention due to their inherent flexibility when compared to traditional manufacturing processes. In the most commonly used additive manufacturing method, Fused Deposition Modelling (FDM), typically thermoplastic polymer materials are extruded layer by layer to produce three-dimensional parts. The production of semi-crystalline polymer materials using the FDM process, which are significantly affected by temperature changes in terms of their crystallisation behaviour, impacts the mechanical properties due to high cooling rates in FDM. In this study, the crystallisation behaviour of polypropylene during the FDM process was examined. In this context, a heat transfer model was initially created to simulate layer-by-layer production in an FDM printer, which estimates the temperature profile in the part. This model was then coupled to a crystallisation model to predict the evolution of relative crystallinity across the layers. The results show that the crystallisation rate of the part, and consequently its mechanical properties, can be altered by carefully adjusting the heating and cooling processes during the process.
TiO2 Tozlarından TiC Tozlarının Karbon Kaplama Metodu ile Üretilebilirliğinin Araştırılması
Carbon Coating Method of TiC Powders from TiO2 Powders Investigation of Manufacturability
Yazar: Ebeoğlu, Ali Rıza; Aygahoğlu, Agah; Aydın, Mustafa
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Ceramics in Materials Engineering ; Malzeme Mühendisliğinde Seramik ; Material Production Technologies ; Malzeme Üretim Teknolojileri ; Powder Metallurgy ; Toz Metalurjisi ; TiO2,TiC,Carbon coating,Carbotermal Reaction ; TiO2,TiC,Karbon Kaplama,Karbotermal Reaksiyon

Bu çalışmada oksit tozlarının katı-gaz karbotermal reaksiyon yöntemiyle karbon ile kaplanması ve bu süreç sonucunda TiC üretimi ve karakterizasyonu amaçlanmıştır. Bu süreç iki basamaktan oluşmaktadır; ilk olarak TiO2 tozları hidrokarbon gaz olan propilen gazının (C3H6) parçalanması (cracking) esnasında karbon ile kaplanması ve ikinci olarak da sinterleme yapılarak TiC tozlarının üretilmesidir. Katı-katı karbotermal yöntemlerinde kullanılan katı fazdaki karbon karışım tozlarına göre, TiO2 toz yüzeyine kaplanan karbonun yakın temasından ve gerekli olan karbon monoksit (CO) gaz çıkışının sürekli sağlanmasından dolayı reaksiyonun daha düşük sıcaklıkta gerçekleşmesini ve daha yüksek saflıkta toz üretimini sağlamaktadır. Üretim sonrasında numunelerin karakterizasyon işlemleri için taramalı elektron mikroskopu (SEM), termogravimetrik analiz (TGA), geçirimli elektron mikroskopu (TEM) ve X-ışını kırınım (XRD) analizleri uygulanmıştır. Deney sonuçlarından TiO2 toz yüzeyinin 22 nm karbon ile kaplandığı ve TiC tozlarının üretilebildiği tespit edilmiştir.

In this study, it was aimed to coat oxide powders with carbon by solid-gas carbothermal reaction method and to produce and characterize TiC as a result of this process. This process consists of two steps; Firstly, TiO2 powders are coated with carbon during the cracking of propylene gas (C3H6), which is a hydrocarbon gas, and secondly, TiC powders are produced by sintering. Compared to solid-phase carbon mixture powders used in solid-solid carbothermal methods, TiO2 ensures that the reaction occurs at lower temperatures and produces higher purity powder due to the close contact of the carbon coated on the powder surface and the necessary carbon monoxide (CO) gas release. Scanning electron microscope (SEM), thermogravimetric analysis (TGA), transmission electron microscope (TEM) and X-ray diffraction (XRD) analyzes were applied for the characterization of the samples after production. From the experimental results, it was determined that the TiO2 powder surface was covered with 22 nm carbon and TiC powders could be produced.
Titreşim Optimizasyonu için Akıllı Cnc Router Sistem Tasarımı
Smart Cnc Router System Desıgn for Vibratıon Optimization
Yazar: Gürkan, Duygu; Mavi, Ahmet; Korkut, İhsan
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Manufacturing Processes and Technologies (Excl. Textiles) ; İmalat Süreçleri ve Teknolojileri ; CNC Router,Deep learning,Cutting parameters,Chatter ; CNC Router,Derin öğrenme,Kesme parametreleri,Tırlama

Dünyada dijital teknolojiler ile ivmelenen Endüstri 4.0, geleneksel üretim sistemlerine entegre edilerek, üretim sektörünü önemli boyutta dönüştürmekte ve mevcut endüstriyel süreçlerin dijitalleştirilmesini amaçlamaktadır. Bu dijitalleştirme, insan hatası faktörüne bağlı olmayan, akıllı ve kendisini uyarlayan, kalitesi ve verimi daha yüksek, daha hızlı bir imalat sanayinin en büyük adımı olmaktadır. Bu çalışmada, olması gereken titreşim seviyesi ve istenilen kaliteye göre kesme parametrelerini optimize edebilen akıllı bir CNC Router tasarımı ve montajı yapılmıştır. CNC Router’ın kesme parametrelerini tahmin etmesi ve gerçek zamanlı olarak güncellemesi için Stepcraft CNC Router’a ait makine kontrol kartı, sürücüleri, fener mili, güç kaynağı değiştirilmiştir. Ayrıca veri toplama ve kesme parametrelerine müdahale edebilmek için ara yüz tasarımı gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, kesme parametrelerini olması gereken titreşim seviyesi ve beklenilen kaliteye göre tahmin edebilen, operatör müdahalesi olmadan gerçek zamanlı olarak operasyon sürecine karar verebilen ve kendini uyarlayan özgün bir CNC Router elde edilmiştir.

Accelerating with digital technologies in the world, Industry 4.0 is integrating into traditional production systems, transforming the production sector to a significant extent and aims to digitalize existing industrial processes. This digitalization is the biggest step of a manufacturing industry that is not dependent on human error, is smart and adaptable, has higher quality and efficiency, and is faster. In this study, a smart CNC Router that can optimize cutting parameters according to the required vibration level and quality was designed and assembled. In order for the CNC Router to estimate the cutting parameters and update them in real time, the machine control card, drivers, spindle, and power supply belonging to Stepcraft were changed. In addition, an interface design was carried out. As a result, an original CNC Router that can estimate the cutting parameters according to the required vibration level and expected quality, decide on the operation process in real time without operator intervention and adapt itself was obtained.
Hava Akış Ölçüm Sistemi Belirsizliğinde GUM ve Monte Carlo Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Comparison of GUM and Monte Carlo Methods in Air Flow Measurement System Uncertainty
Yazar: Soysal, M. Saim; Şahin, H. Mehmet
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Fundamental and Theoretical Fluid Dynamics ; Temel ve Teorik Akışkanlar Dinamiği ; Flow,GUM,Monte Carlo,Uncertainty,Measurement ; Akış,Monte Carlo,GUM,Belirsizlik,Ölçüm

Ölçüm belirsizliği ve ölçüm hatası, güvenilir ölçüm sonuçları için en önemli parametrelerdir. Özellikle doğrusal olmayan karakteristiklere sahip yeni ölçüm sistemlerinin geleneksel sistemlerle karşılaştırılması için ölçüm belirsizliği önemli hale gelmektedir. Bu çalışmada, doğrusal olmayan karakteristiklere sahip yeni bir hava hızı ve akış ölçüm sisteminin ölçüm belirsizliği hem Guide to the Expression of the Uncertainty in Measurement (GUM) hem de Monte Carlo simülasyonu ile hesaplanmıştır. GUM sonuçları Monte Carlo simülasyon sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Standart belirsizlik yaklaşık 1 m/s hız seviyesi ile 20 m/s hız seviyesi arasındaki altı hız seviyesi için hesaplanmıştır. Ölçüm belirsizliği değerlerinin karşılaştırılması, Monte Carlo simülasyonundan elde edilen belirsizlik değerlerinin GUM yönteminden daha yüksek olduğunu göstermiştir. Sonuçlar, GUM'a göre iki anlamlı basamak için GUM yöntemlerini doğrulamanın imkânsız olduğunu göstermiştir. Çalışma ayrıca, doğrusal olmayan özelliklere sahip bu tür ölçüm sistemlerinde, daha güvenilir ve tutarlı sonuçlar için GUM yöntemini geçerli kılmak amacıyla Monte Carlo simülasyonunun göz önünde bulundurulması gerektiğini göstermiştir.

Measurement uncertainty and measurement error are the most important parameters for reliable measurement results. Measurement uncertainty becomes important, especially for comparing new measurement systems with nonlinear characteristics with traditional systems. In this study, the measurement uncertainty of a new air speed and flow measurement system with non-linear characteristics was calculated using both Guide to the Expression of the Uncertainty in Measurement (GUM) and Monte Carlo simulation. GUM results were compared with Monte Carlo simulation results. The standard uncertainty is calculated for six speed levels from approximately 1 m/s to 20 m/s. Comparison of measurement uncertainty values ​​showed that the uncertainty values ​​obtained from the Monte Carlo simulation were higher than those from the GUM method. The results showed that it is impossible to validate GUM methods for two significant digits according to GUM. The study also showed that in such measurement systems with nonlinear properties, Monte Carlo simulation should be considered to validate the GUM method for more reliable and consistent results.
Endüstriyel Makinelerin Arıza Durumlarına Göre Segmentasyonu: K-means ve Fuzzy C-means Algoritmaları ile RFM Analizi
Segmentation of Industrial Machines Based on Fault Conditions: RFM Analysis with K-means and Fuzzy C-means Algorithms
Yazar: Canlı, Hikmet; Varıcı, Sena
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 4, 2025
Anahtar kelimeler: Information Systems Development Methodologies and Practice ; Bilgi Sistemleri Geliştirme Metodolojileri ve Uygulamaları ; Decision Support and Group Support Systems ; Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri ; RFM Analizi,K-means,Fuzzy C-means,Kestirimci Bakım ; RFM Analysis,K-means,Fuzzy C-means,Predictive Maintenance

Bu çalışma makinelerin segmentasyonunu, bakım ve arıza kayıtlarına dayalı olarak RFM analizi ile değerlendirdikten sonra K-means ve Fuzzy C-means kümeleme algoritmaları kullanarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Her bir makinenin arıza geçmişi makinelerin bakım ve arıza verileri analiz edilerek incelenmiştir. Makinelerin segmentasyonunu değerlendirmek amacıyla Arıza Frekansı, Toplam Arıza Süresi ve Son Arıza zamanı gibi parametreler kullanılmıştır. Bu parametreler, müdahale edilmesi gereken makinelerin belirlenmesini ve makinelerin operasyonel sağlık durumlarını anlaşılmasını sağlamıştır. Makine verileri üzerinde RFM analizi uygulandıktan sonra K-means ve Fuzzy C-means algoritmaları kullanılarak kümeleme yapılmıştır. Bu çalışma, makinelerin bakım süreçlerini optimize etmek, arıza eğilimlerini daha doğru tahmin etmek, operasyonel verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için veri odaklı bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışma sonuçları David-Bouldin Index, Dunn Index, Calinski-Harabasz Index gibi metrikler kullanılarak kıyaslanmış ve en iyi kümelemeyi yapan algoritma seçilmiştir. Sonuçlar, makinelerin segmentlere ayrılmasını ve her segment için özel bakım ve iyileştirme stratejilerinin geliştirilmesini sağlamaktadır.

This study aims to evaluate machine segmentation based on maintenance and failure records using RFM analysis, followed by clustering with K-means and Fuzzy C-means algorithms. The failure history of each machine was analyzed based on maintenance and failure data. Parameters such as Failure Frequency, Total Failure Time, and Last Failure Time were used to assess the segmentation of the machines. These parameters helped identify machines that require intervention and better understand their operational health status. After applying RFM analysis to the machine data, clustering was performed using K-means and Fuzzy C-means algorithms. This study presents a data-driven approach to optimize machine maintenance processes, more accurately predict failure trends, increase operational efficiency, and reduce costs. The results were compared using metrics such as the David-Bouldin Index, Dunn Index, and Calinski-Harabasz Index, and the best clustering algorithm was selected. The findings facilitate the segmentation of machines and the development of specific maintenance and improvement strategies for each segment.
MLP ve SVM Makine Öğrenme Modelleri Kullanarak Robotik El Kontrolü
Robotic Hand Control Using MLP and SVM Machine Learning Models
Yazar: Mersinkaya, İsmail; Kavsaoğlu, Ahmet Reşit; Özkara, Kerim
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 14 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Biomedical Sciences and Technology ; Biyomedikal Bilimler ve Teknolojiler ; Biomechatronics ; Biyomekatronik ; sEMG,makine öğrenmesi,interpolasyon ; sEMG,machine learning,interpolation

Biyolojik sinyallere dayalı robotik el kontrol sistemleri hareket analizinin doğruluğunu, sağlamlığını ve doğallığını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Makalede parmak hareketlerinin sınıflandırılmasını ve öznitelik değişkenlerini kullanarak hareket tahmini ile robotik el kontrolü konu edinilmektedir. Çoklu DOF parmak kontrolü için makine öğrenme modellerinin karşılaştırması ve hibrit model veri toplama sistemi kullanılarak oluşturulan veri setinin eğitilmesi ile modellerin performans değerlerinin yükseltilmesi sağlanmaktadır. Geliştirilen modeller, belirli ampute birey kullanıcılarının etkili bir şekilde robotik el kullanabilmesi için özel olarak tasarlanmış çoklu DOF kontrolünde kullanılmaktadır. Gelişmiş yöntemlerle makine öğrenme modellerinin tahmin çıktıları kullanılarak servo motorların hareketleri sağlanmaktadır. Doğruluk oranları sırasıyla %99,15 ve %97,47 olan kontrol modelleri için MLP ve SVM makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. Veri setine haricen uygulanan her bir hareketin vektörel filtrelenmiş hareket verisi, geliştirilen modelerin çalışması ile robotik el hareketleri sağlanmaktadır. Her bir parmaktan metal dişli servo motor ile el bileğine doğru kapanma ve el bileğinden dışa doğru açılma gibi 0-128 derece hareket aralığında parmak hareketleri geliştirilen interpolasyon kontrol yöntemi ile sağlanmaktadır.

Robotic hand control systems based on biological signals aim to improve the accuracy, robustness and naturalness of motion analysis. In the article, the classification of finger movements and the provision of robotic hand control with motion estimation using attribute variables are discussed. It is ensured that the performance values of the models are increased by comparing the machine learning models for multi-DOF finger control and training the data set created using the hybrid model data collection system. The developed models are used in multi-DOF control, which is specially designed for certain amputees users to use robotic hands effectively. The movements of servo motors are provided by using the prediction outputs of machine learning models for multi-DOF control with advanced methods. MLP and SVM machine learning algorithms are used for control models with accuracy rates of 99.15% and 97.47%, respectively. Vector filtered motion data of each movement applied externally to the data set is provided with robotic hand movements with the operation of the developed models. Finger movements in the range of 0-128 degrees of motion, such as closing towards the wrist and opening outward from the wrist with a metal toothed servo motor from each finger, are provided by the developed interpolation control method.
Taşıt Kaynaklı Hava Kalitesi Değişimi: PM10, NO₂, SO₂ ve CO Parametrelerine Dayalı Bir Değerlendirme
Air Quality Changes Caused by Vehicles: An Assessment Based on PM10, NO₂, SO₂ and CO Parameters
Yazar: Kurnuç Seyhan, Aslıhan; Ertugay, Neşe
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Environmental Pollution and Prevention ; Çevre Kirliliği ve Önlenmesi ; Energy ; Enerji ; Mechanical Engineering (Other) ; Makine Mühendisliği (Diğer) ; Electric vehicles,Air pollution,Air quality emissions ; Elektrikli araç,Hava kirliliği,Hava kalitesi emisyonları

En önemli çevre problemlerinin başında yer alan hava kirliliğinin nedenlerinin belirlenip hangi yollarla azaltılacağının ortaya konulması büyük öneme sahiptir. Hava kirleticilerin başında yer alan trafik kaynaklı hava kirliliğinin azaltılması için son yıllarda elektrikli araç üretimi hız kazanarak trafikte yerini almaya başlamıştır. Elektrikli araçlar hem hava kirletici emisyonlarının azaltılması hem de enerji tüketimine katkı sunması bakımından daha temiz ve sürdürülebilir bir çevre ile potansiyel alternatif bir mekanizma olarak hizmet vermektedir. Bu bağlamda elektrikli araç sayıları ve bunun hava kalitesi emisyonları üzerindeki değişimlerinin gözlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, Türkiye genelinde trafiğe kayıtlı araç sayılarının %65’lik kısmını oluşturan illerin hava kalitesi emisyonlarına olan etkileri 2016-2024 yılları için incelenmiştir. Hava kalitesi emisyonlarından PM10, NO₂, SO₂ ve CO' nin seçilen iller için yıllara göre değişimi ve bu değişime elektrikli araç kullanımının etkisi değerlendirilmiştir. Seçilen hava kalitesi parametrelerinde belirgin ve kademeli bir azalma gözlemlenmiştir. Bu eğilimin de araç teknolojilerindeki dönüşümle doğrudan ilişkili olduğu kanaatine varılmıştır.

It is of great importance to determine the causes of air pollution, which is one of the most important environmental problems, and to reveal the ways in which it will be reduced. To reduce traffic-induced air pollution, which is one of the top air pollutants, electric car production has increased in recent years and has begun to take its position in traffic. Electric vehicles, both in terms of reducing air pollutant emissions and contributing to energy consumption, offer a potential alternative mechanism for a cleaner and more sustainable environment. In this context, it is necessary to observe the number of electric vehicles and their changes on air quality emissions. In this study, the effects of provinces, which account for 65% of the number of registered vehicles in Turkey, on air quality emissions are analyzed for the years 2016-2024. The change in air quality emissions of PM10, NO₂, SO₂ and CO over the years for the selected provinces and the effect of electric vehicle use on this change were evaluated. A significant and gradual decrease is observed in the selected air quality parameters. It is concluded that this trend is directly related to the transformation in vehicle technologies.
Hafif Elektrikli Araçlar için OC-LMS Tabanlı MUS Kestiricisi Kullanan Hız-Algılayıcısız Doğrudan Moment Kontrollü Fırçasız Doğru Akım Motor Sürücüsü
Speed-Sensorless Direct Torque Controlled Brushless Direct Current Motor Drive Using OC-LMS Based MRAS Estimator for Light Electric Vehicles
Yazar: Ünal, Mehmet; Demir, Rıdvan; Mengüç, Engin Cemal; İnan, Remzi
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Electrical Machines and Drives ; Elektrik Makineleri ve Sürücüler ; BLDC Motor,Light Electric Vehicles,Direct Torque Control,OC-LMS Algorithm,Model Reference Adaptive System ; FDAM,Hafif Elektrikli Araçlar,Doğrudan Moment Kontrol,OC-LMS Algoritması,Modele Uyarlamalı Sistem

Bu çalışmada, fırçasız doğru akım motorların (FDAM’lerin) hız kestirimi için düşük işlem yüküne sahip çevrimiçi sansürleme (online censoring-OC) en küçük ortalama kare (least mean square-LMS) temelli modele uyarlamalı sistem (MUS) önerilmiştir. Önerilen OC-LMS temelli MUS hız kestiricisi farklı sansürleme oranları için hız-algılayıcısız doğrudan moment kontrol (DMK) tabanlı FDAM sürücüsü ile doğrulanmıştır. Tasarlanan yeni kestiricinin başarımı kentsel dinamometre sürüş programı (Urban Dynamometer Driving Schedule-UDDS) sürüş profilinin DMK tabanlı sürücüye referans hız bilgisi olarak verildiği zorlayıcı senaryo ile test edilmiştir. Ek olarak, elektrikli araç (EA) modelinden elde edilen toplam çekiş kuvvetinin dönüştürülmesi ile elde edilen yük momenti değişimleri FDAM’ye yük olarak uygulanmıştır. Sıfır hız durumlarını da içeren geniş hız aralığı için gerçekleştirilen benzetim çalışmalarından elde edilen sonuçlar, hem OC-LMS temelli MUS kestiricisinin hem de bu kestiriciyi kullanan DMK tabanlı FDAM sürücüsünün başarımını doğrulamaktadır. Ayrıca önerilen OC-LMS temelli MUS’un işlem süreleri geleneksel LMS temelli MUS kestirici ile karşılaştırılmış ve önerilen yöntemin işlem yükünü düşürdüğü gösterilmiştir.

In this study, a low-computational-burden least mean square (LMS)- based model reference adaptive system (MRAS) with an online censoring (OC) strategy for speed estimation of brushless direct current (BLDC) motor is proposed. The proposed OC-LMS-based MRAS speed estimator is validated on a speed-sensorless direct torque controlled (DTC) BLDC motor drive for different censoring ratios. The performance of the designed estimator is tested with a challenging scenario, in which the Urban Dynamometer Driving Schedule (UDDS) driving profile is applied to the DTC-based driver as reference speed information. Additionally, the load moment changes obtained by converting the total traction force obtained from the electric vehicle (EV) model are applied as a mechanical load to the BLDC motor. The results obtained from the simulation studies, including the performance tests realized in a wide speed range, including zero speed cases, verify the performance of both the OC-LMS-based MRAS estimator and the DTC-based BLDC motor driver. Also, the execution times of the proposed OC-LMS-based MUS are compared with the traditional LMS-based MUS estimator, showing that the proposed method reduces the computational burden.