hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Elektrikli Araçlarda Otonom Batarya Yönetim Sistemi Literatür İncelemesi
Autonomous Battery Management System in Electric Vehicles Literature Review
Yazar: Yılmaz, Metin; Çınar, Eyüp; Yazıcı, Ahmet
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Electrical Energy Storage ; Elektrik Enerjisi Depolama ; Electric Vehicle,Battery Management System,Battery Health Management,Prognostics and Health Management ; Elektrikli Araç,Batarya Yönetim Sistemi,Batarya Sağlık Yönetimi,Prognostik ve Sağlık Yönetimi

Elektrikli araçlar hem dünya genelinde hem de ülkemizde giderek daha yaygın hale gelmektedir. Bu araçlarda, batarya en kritik bileşenlerdir. Akıllı bir batarya yönetim sistemi (Battery Management System - BMS) için doğru prognostik ve sağlık yönetimi (Prognostics and Health Management - PHM) büyük önem taşır. PHM ve BMS, elektrikli araçların güvenliği, verimliliği ve batarya ömrü açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu literatür incelemesi, elektrikli araçlar için PHM ve BMS konularının önemine vurgu yapmaktadır. Lityum-iyon (Li-ion) bataryaların hala en uygun seçeneklerden biridir, ancak batarya ömrü gibi bazı zorluklarla karşılaşılabilir. Bu nedenle, doğru batarya şarj durumu (State of Charge - SoC) ve bataryanın sağlık durumu (State of Health - SoH) tahminleriyle bir BMS, batarya ömrünü uzatmak ve güvenliği sağlamak için gereklidir. Bu çalışma, elektrikli araçlar için PHM ve BMS konularında gelecekteki araştırma gündemine yönelik analitik bir incelemedir. Batarya prognostiğinin önemine vurgu yapılarak, elektrikli araçların sağlıklı çalışması için daha fazla araştırmanın yapılması gerektiği vurgulanmaktadır.

Electric vehicles are becoming increasingly prevalent worldwide, including in our country. In these vehicles, batteries are the most critical components. Accurate Prognostics and Health Management (PHM) are of great importance for an intelligent Battery Management System (BMS). PHM and BMS play a critical role in the safety, efficiency, and battery life of electric vehicles. This literature review emphasizes the significance of PHM and BMS in the context of electric vehicles. Lithium-ion (Li-ion) batteries remain one of the most suitable options, despite facing challenges such as battery life. Therefore, a BMS with accurate State of Charge (SoC) and State of Health (SoH) estimations are necessary to extend battery life and ensure safety. This study presents an analytical review of PHM and BMS for future research agendas in electric vehicles, highlighting the importance of battery prognostics and emphasizing the need for further research to ensure the healthy operation of electric vehicles.
Geleceğin Harekât Ortamında Otonom Sürü SİHA Konseptlerinin Stratejik Önemi ve Kullanım Taktiklerinin Örnek Bir Senaryo Üzerinden İncelenmesi
Geleceğin Harekât Ortamında Otonom Sürü SİHA Konseptlerinin Stratejik Önemi ve Kullanım Taktiklerinin Örnek Bir Senaryo Üzerinden İncelenmesi
Yazar: Avci, Vural
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Circuits and Systems ; Devreler ve Sistemler ; Geleceğin Harekât Ortamı,Hava Harekâtı,Otonomi,Yapay Zekâ,İHA,SİHA.

Günümüzde ülkelerin en önemli istihbarat ve harekât unsurlarını harekât ortamında destekleyen sistemler kuşkusuz ki İnsansız Hava Araçları (İHA) bağlamında geliştirilen Silahlı İHA (SİHA)’lardır. Stratejik olarak düşman üzerinde büyük bir üstünlük yaratan SİHA’lar aynı zamanda kesintisiz harekâta uzun süreli destek vererek istihbarata dayalı anlık fırsat hedeflerine karşı da büyük bir başarı ile kullanılmaktadır.Teknolojinin gelişmesi ile birlikte Konvansiyonel harbin değişmesi, ülkelerin ve şirketlerin Ar-Ge faaliyetlerine büyük yatırımlar yapmalarına neden olmuştur. Bu gelişmeler SİHA’ların öncelikle uzaktan kontrollü yapılarının değişerek otomasyon kabiliyete, sonrasında ise otonom (bağımsız hareket edebilme) kabiliyete evrilmelerine yönelik ihtiyaçlar artmıştır.Bu çalışmanın amacı; sürü SİHA kavramını ve bu alandaki gelişmeleri inceleyerek, örnek olarak bir harekât senaryosu ortamında otonom sürü halinde görev icra eden SİHA’ların taktiklerini incelemek ve gelecek dönemde bu taktiklerin nasıl bir katkı sunacağı konusunda değerlendirmelerde bulunmaktır.

Günümüzde ülkelerin en önemli istihbarat ve harekât unsurlarını harekât ortamında destekleyen sistemler kuşkusuz ki İnsansız Hava Araçları (İHA) bağlamında geliştirilen Silahlı İHA (SİHA)’lardır. Stratejik olarak düşman üzerinde büyük bir üstünlük yaratan SİHA’lar aynı zamanda kesintisiz harekâta uzun süreli destek vererek istihbarata dayalı anlık fırsat hedeflerine karşı da büyük bir başarı ile kullanılmaktadır.Teknolojinin gelişmesi ile birlikte Konvansiyonel harbin değişmesi, ülkelerin ve şirketlerin Ar-Ge faaliyetlerine büyük yatırımlar yapmalarına neden olmuştur. Bu gelişmeler SİHA’ların öncelikle uzaktan kontrollü yapılarının değişerek otomasyon kabiliyete, sonrasında ise otonom (bağımsız hareket edebilme) kabiliyete evrilmelerine yönelik ihtiyaçlar artmıştır.Bu çalışmanın amacı; sürü SİHA kavramını ve bu alandaki gelişmeleri inceleyerek, örnek olarak bir harekât senaryosu ortamında otonom sürü halinde görev icra eden SİHA’ların taktiklerini incelemek ve gelecek dönemde bu taktiklerin nasıl bir katkı sunacağı konusunda değerlendirmelerde bulunmaktır.
Fotovoltaik Verilerin Tahminlemesinde Hiper Parametre Etkisinin İncelenmesi
Fotovoltaik Verilerin Tahminlemesinde Hiper Parametre Etkisinin İncelenmesi
Yazar: Ataman, Fikriye
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 15 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Photovoltaic Power Systems ; Fotovoltaik Güç Sistemleri ; Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; : Fotovoltaik Enerji,Tahminleme,Yapay Zeka,Hiper Parametre

Günümüzde yenilebilir enerji kaynaklarına olan  ihtiyaç her gün biraz daha artmaktadır. Bu çalışmanın amacı yenilebilir enerji kaynağı olan fotovoltaik enerji üretiminde, kullanılan tahminleme modelleri için uygun hiper parametre seçiminin tespit edilmesidir. Çalışma kapsamında gerçek bir fotovoltaik veri seti üzerinde tahminleme yapılmaktadır. Tahminleme için kullanılan dört model seçilmiş ve bu modellerin başarımına etki eden hiper parametrelerin bulunarak modellerin fotovoltaik veriler için alan adaptasyonu araştırılmıştır. Seçilen modeller Gause Süreç Regresyonu(GSR), Ridge Çekirdek Regresyonu(RÇR), Destek Vektör Regresyonu (DVR), Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA)’dır. Yapılan çalışma sonucunda fotovoltaik verilerde kullanılan tahmin modellerinde hiper parametre optimizasyonunun model başarısına önemli bir etkisi olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. GSR modeli %99.9, RÇR modeli %99.9, SVR modeli %99.4 ve ÇKA modeli %89.3 başarı göstermiştir. Bu çalışma ile, modellerde kullanılan hiper parametre seçiminin, model tahmin başarısını doğrudan etkilediği ve  fotovoltaik verilerin tahminlemesinde kullanılması gereken hiper parametreler ortaya konulmuştur. Bu çalışma, fotovoltaik veri tahmini üzerinde çalışan diğer çalışmalara önemli bir katkı sağlayacaktır

Günümüzde yenilebilir enerji kaynaklarına olan  ihtiyaç her gün biraz daha artmaktadır. Bu çalışmanın amacı yenilebilir enerji kaynağı olan fotovoltaik enerji üretiminde, kullanılan tahminleme modelleri için uygun hiper parametre seçiminin tespit edilmesidir. Çalışma kapsamında gerçek bir fotovoltaik veri seti üzerinde tahminleme yapılmaktadır. Tahminleme için kullanılan dört model seçilmiş ve bu modellerin başarımına etki eden hiper parametrelerin bulunarak modellerin fotovoltaik veriler için alan adaptasyonu araştırılmıştır. Seçilen modeller Gause Süreç Regresyonu(GSR), Ridge Çekirdek Regresyonu(RÇR), Destek Vektör Regresyonu (DVR), Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA)’dır. Yapılan çalışma sonucunda fotovoltaik verilerde kullanılan tahmin modellerinde hiper parametre optimizasyonunun model başarısına önemli bir etkisi olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. GSR modeli %99.9, RÇR modeli %99.9, SVR modeli %99.4 ve ÇKA modeli %89.3 başarı göstermiştir. Bu çalışma ile, modellerde kullanılan hiper parametre seçiminin, model tahmin başarısını doğrudan etkilediği ve  fotovoltaik verilerin tahminlemesinde kullanılması gereken hiper parametreler ortaya konulmuştur. Bu çalışma, fotovoltaik veri tahmini üzerinde çalışan diğer çalışmalara önemli bir katkı sağlayacaktır
Benzerlik Tabanlı Öğrenme Kullanarak Histopatolojik Görüntülerin Sınıflandırılması
Benzerlik Tabanlı Öğrenme Kullanarak Histopatolojik Görüntülerin Sınıflandırılması
Yazar: Kaya, Mahmut; Bilge, Hasan Şakir
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Benzerlik metriği öğrenme,siamese,triplet,sınıflandırma

Benzerlik metriği öğrenme, bir uzaklık öğrenme yaklaşımı olup aynı sınıfa ait örnekler arasındaki benzerliği arttırmayı, farklı sınıflar arasındaki benzerliği ise azaltmayı hedeflemektedir. Son yıllarda derin öğrenmenin elde ettiği başarıyla beraber benzerlik metriği öğrenmenin derin ağ modellerinde başarıyla uygulanabileceği görülmüştür. Bu çalışmada derin metrik öğrenme modellerinden olan Siamese ve Triplet ağ modelleri kullanılarak histopatolojik görüntülerde bir sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Histopatolojik görüntüler radyologlar tarafından tanı amacıyla kullanılırken sağlıklı ve sağlıksız görüntülerini birbirinden ayırmak oldukça zorlayıcıdır. Bu çalışmada literatürde başarısını kanıtlamış olan transfer öğrenme yöntemleri derin metrik öğrenme modellerine entegre edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda Siamese+VGG19 ağ modelinde %95,39 başarı elde edilirken, Triplet+VGG19 ağ modelinde ise %96,92 sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.

Benzerlik metriği öğrenme, bir uzaklık öğrenme yaklaşımı olup aynı sınıfa ait örnekler arasındaki benzerliği arttırmayı, farklı sınıflar arasındaki benzerliği ise azaltmayı hedeflemektedir. Son yıllarda derin öğrenmenin elde ettiği başarıyla beraber benzerlik metriği öğrenmenin derin ağ modellerinde başarıyla uygulanabileceği görülmüştür. Bu çalışmada derin metrik öğrenme modellerinden olan Siamese ve Triplet ağ modelleri kullanılarak histopatolojik görüntülerde bir sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Histopatolojik görüntüler radyologlar tarafından tanı amacıyla kullanılırken sağlıklı ve sağlıksız görüntülerini birbirinden ayırmak oldukça zorlayıcıdır. Bu çalışmada literatürde başarısını kanıtlamış olan transfer öğrenme yöntemleri derin metrik öğrenme modellerine entegre edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda Siamese+VGG19 ağ modelinde %95,39 başarı elde edilirken, Triplet+VGG19 ağ modelinde ise %96,92 sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.
2.47 GHz İÇE GİRİNTİLİ MİKROŞERİT YAMA ANTEN TASARIMI VE OPTİMİZASYONU
2.47 GHz İÇE GİRİNTİLİ MİKROŞERİT YAMA ANTEN TASARIMI VE OPTİMİZASYONU
Yazar: Avcı, Selçuk; Akkaş, Meryem
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 15 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Engineering Electromagnetics ; Mühendislik Elektromanyetiği ; Mikroşerit yama anten,geri dönüş kaybı,içe girintili besleme,optimizasyon

Yama antenler en çok kullanılan anten türüdür. Yama antenlerinin tercih edilmesinin sebebi hafifliği, biçimsel yapısı, düşük üretim maliyeti ve kullanım kolaylığı sağlamasıdır. Bu antenler özellikle mobil iletişim ve kablosuz ağ haberleşmesinde çok önemli bir yere sahiptir. Artan veri trafiğinin ve hızın kritik öneme sahip olması, düşük geri dönüş kaybı, geniş bant ve küçük boyutlarda uygun anten tasarımlarını gerektirmiştir. 2.4 GHz frekansındaki antenler ise bu gereksinimleri karşılamak üzere geliştirilmiştir. Bu çalışma, 2.47 GHz frekansında geri dönüş kaybı -25.41 dB olan bir mikroşerit yama anten tasarımını içermektedir. İstenilen amaca uygun olarak optimizasyonlar gerçekleştirilmiş ve antenin analizi yapılmıştır. Önerilen içe girintili antenin tasarım hesaplamaları, simülasyon sonuçları ile uyumlu bir şekilde gözlemlenmektedir. Bu gelişmeler, kablosuz iletişim teknolojilerinde etkili ve güvenilir çözümler sunmayı amaçlamaktadır

Yama antenler en çok kullanılan anten türüdür. Yama antenlerinin tercih edilmesinin sebebi hafifliği, biçimsel yapısı, düşük üretim maliyeti ve kullanım kolaylığı sağlamasıdır. Bu antenler özellikle mobil iletişim ve kablosuz ağ haberleşmesinde çok önemli bir yere sahiptir. Artan veri trafiğinin ve hızın kritik öneme sahip olması, düşük geri dönüş kaybı, geniş bant ve küçük boyutlarda uygun anten tasarımlarını gerektirmiştir. 2.4 GHz frekansındaki antenler ise bu gereksinimleri karşılamak üzere geliştirilmiştir. Bu çalışma, 2.47 GHz frekansında geri dönüş kaybı -25.41 dB olan bir mikroşerit yama anten tasarımını içermektedir. İstenilen amaca uygun olarak optimizasyonlar gerçekleştirilmiş ve antenin analizi yapılmıştır. Önerilen içe girintili antenin tasarım hesaplamaları, simülasyon sonuçları ile uyumlu bir şekilde gözlemlenmektedir. Bu gelişmeler, kablosuz iletişim teknolojilerinde etkili ve güvenilir çözümler sunmayı amaçlamaktadır
Akciğer Kanseri Tespitinde Dönüşüm ve Evrişim Tabanlı Modeller ile Açıklanabilir Yapay Zeka Uygulaması
Akciğer Kanseri Tespitinde Dönüşüm ve Evrişim Tabanlı Modeller ile Açıklanabilir Yapay Zeka Uygulaması
Yazar: Şeker, Delal; Kartal, Mustafa Said; Yıldız, Abdulnasır; Öksüz, İlkay
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Evrişimsel Sinir Ağları,EfficientNet-B1,Vision Transformer,Histopatoloji,Açıklanabilir Yapay Zeka

Günümüzde dijital patoloji, tümörlerin teşhisi ve tahminleme konusunda önemli bir rol oynamaktadır. Derin Öğrenme (DÖ) yöntemlerinin geniş ölçekli uygulamalarla başa çıkma yeteneği göz önüne alındığında, bu tür modeller, histopatolojik görüntülerde doku sınıflandırma için cazip bir çözüm olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, histopatolojik görüntülerden akciğer kanserinin otomatik sınıflandırması için doğru ve yorumlanabilir bir makine öğrenimi tekniği oluşturmayı amaçlamaktadır. Mevcut yöntemde Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), Vision Transformer (ViT) ve EfficientNet-B1 mimarisi karşılaştırılarak LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) açıklanabilirlik metoduyla patoloji görüntüleri üzerinde kanser tespit sistemi önerilmiştir. ViT ve EfficientNet-B1 mimarisinin evrişim tabanlı ESA mimarisine göre f1-skoru, hassasiyet ve duyarlılık oranının daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. En yüksek başarım oranına ViT mimarisi ile yaklaşılmış olup en ayrıntılı LIME sonuçlarına ise EfficientNet-B1 mimarisi ile ulaşılmıştır.

Günümüzde dijital patoloji, tümörlerin teşhisi ve tahminleme konusunda önemli bir rol oynamaktadır. Derin Öğrenme (DÖ) yöntemlerinin geniş ölçekli uygulamalarla başa çıkma yeteneği göz önüne alındığında, bu tür modeller, histopatolojik görüntülerde doku sınıflandırma için cazip bir çözüm olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, histopatolojik görüntülerden akciğer kanserinin otomatik sınıflandırması için doğru ve yorumlanabilir bir makine öğrenimi tekniği oluşturmayı amaçlamaktadır. Mevcut yöntemde Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), Vision Transformer (ViT) ve EfficientNet-B1 mimarisi karşılaştırılarak LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) açıklanabilirlik metoduyla patoloji görüntüleri üzerinde kanser tespit sistemi önerilmiştir. ViT ve EfficientNet-B1 mimarisinin evrişim tabanlı ESA mimarisine göre f1-skoru, hassasiyet ve duyarlılık oranının daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. En yüksek başarım oranına ViT mimarisi ile yaklaşılmış olup en ayrıntılı LIME sonuçlarına ise EfficientNet-B1 mimarisi ile ulaşılmıştır.
Yapay Zekâ Tabanlı Hava Kalitesi İyileştirme Stratejilerinin Değerlendirilmesi
Evaluation of Artificial Intelligence-Based Air Quality Improvement Strategies
Yazar: Pekdoğan, Tuğçe
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Air Quality,Deep Learning,Artificial Intelligence,Machine Learning,Artificial Neural Networks ; Hava Kalitesi,Derin Öğrenme,Yapay Zekâ,Makine Öğrenmesi,Yapay Sinir Ağları

Günümüzde hava kirliliği, kentsel ve sanayi bölgelerinde yaşayan milyonlarca insan için ciddi sağlık riskleri oluşturmaktadır. Bu makalede, yapay zekâ (AI) teknolojileri ve makine öğrenimi algoritmalarının hava kalitesini izleme ve iyileştirme stratejilerinin geliştirilmesinde nasıl kullanılabileceği ele alınmıştır. Bu araştırma, özellikle kentsel alanlarda hava kalitesi üzerinde etkili olan ana kirleticilerin dinamiklerini modellemek için makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanmaktadır.Bu çalışmada, çeşitli yapay zekâ modelleri (RF, SVM, ANN, CNN, RNN, GAN) kullanılarak hava kalitesi verilerinin analiz, tahmin ve simüle edilmesi süreçleri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca, bu modellerin hava kalitesi yönetimi için stratejik karar verme süreçlerinde nasıl entegre edilebileceği üzerinde durulmuştur. Yapay zekâ tabanlı modeller, gerçek zamanlı veri akışını analiz ederek, hava kalitesi üzerinde olumlu etkiler yaratabilecek müdahaleler önermektedir.

Today, air pollution causes serious health risks for millions living in urban and industrialized areas. This paper discusses how artificial intelligence (AI) technologies and machine learning algorithms can be used to develop air quality monitoring and improvement strategies. This research uses machine learning approaches to model the dynamics of the main pollutants that influence air quality, especially in urban areas.In this study, the processes of analyzing, predicting and simulating air quality data using various artificial intelligence models (RF, SVM, ANN, CNN, RNN, GAN) are examined in detail. Furthermore, how these models can be integrated into strategic decision-making processes for air quality management is emphasized. By analyzing the real-time data flow, AI-based models suggest interventions that can positively impact air quality.
Frekans Atlamalı Sinyallerin Tespiti ve Parametre Kestirimine Genel Bir Bakış: Son Gelişmeler ve Zorluklar
Overview on Detection and Parameter Estimation of Frequency Hopping Signals: Recent Advances and Challenges
Yazar: Aydın, Mutlu; Kara, Ali
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Frekans Atlamalı,FHSS,Tespit,Parametre Kestirimi ; Frequency Hopping,FHSS,Detection,Parameter Estimation

Frekans atlamalı yayılı spektrum (İng. Frequency Hopping Spread Spectrum (FHSS)) ya da kısaca frekans atlamalı (FA), taşıyıcı frekansı değiştiren yaygın bir haberleşme yöntemidir. Frekans atlamalı haberleşme yöntemi, anti-karıştırma kabiliyetinin güçlü olması gibi çeşitli yararlarından dolayı güvenli iletişim bağlantısı için yaygın olarak kullanılmaktadır. Frekans atlama kullanan sistemler arttıkça, frekans atlayan sinyallerinin tespiti ve parametre kestirimine olan ihtiyaç daha da artmış ve bu yöntemlerin geliştirilmesi, güvenlik açısından kritik bir araştırma alanı haline gelmiştir. Bu çalışmada frekans atlamalı sinyalleri tespit ve parametre kestirimi alanındaki son çalışmalar tek ve çoklu hedefler için iki ayrı kategoride incelenmiştir. Ayrıca gelecek araştırma alanları ve zorlukları tartışılmıştır. Böylece gelecekteki çalışmalara yol gösterilmiştir.

Frequency hopping spread spectrum (FHSS) or simply frequency hopping (FA) is a common communication method that changes the carrier frequency. Frequency hopping communication method is widely used for secure communication link due to its various benefits such as strong anti-jamming ability. As systems using frequency hopping increase, the need for detection of frequency hopping signals and parameter estimation has increased, and the development of these methods has become a critical research area in terms of security. In this study, recent studies in the field of detection and parameter estimation of frequency hopping signals are examined in two separate categories for single and multiple targets. Additionally, future research areas and challenges are discussed. Thus, future studies are guided.
Ev Tipi Endüksiyon Isıtmalı Ocakların Analizi
Ev Tipi Endüksiyon Isıtmalı Ocakların Analizi
Yazar: Öztürk, Metin; Züngör, Fatih; Ersoy, Durmuş
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Electrical Circuits and Systems ; Elektrik Devreleri ve Sistemleri ; Electrical Machines and Drives ; Elektrik Makineleri ve Sürücüler ; Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; AC-AC dönüştürücü,çok bobinli endüksiyonlu pişirme sistemleri,ev türü endüksiyonlu ocak,yarım köprülü seri rezonanslı dönüştürücü,tek anahtarlı kısmi rezonanslı dönüştürücü.

Endüksiyonla ısıtma (IH) teknolojisi, ev uygulamalarında yaygın olarak tercih edilen bir yöntemdir, çünkü verimliliği ve güvenli çalışma özellikleri sunar. Rezonans invertör devreleri, yüksek verimlilikleri ve yumuşak anahtarlama yetenekleri nedeniyle IH sistemlerinde sıkça kullanılmaktadır. Ürün maliyeti ve verim arasında bir denge sağlamak amacıyla endüksiyonlu ısıtma sistemlerinde, tek anahtarlı kısmi rezonanslı dönüştürücüler ve yarım köprü seri rezonanslı dönüştürücüler sıklıkla tercih edilmektedir. Son çalışmalar, endüksiyon teknolojisi alanında çok bobinli ve AC-AC tasarımların öne çıktığını göstermektedir. AC-AC rezonanslı dönüştürücülerin kullanılmasının temel nedeni, iletimdeki aktif yarı iletken anahtar adedini azaltabilmektir. Bir üreteçten bir bobinin çalıştırıldığı topolojilerin yanı sıra, bir üreteçten birden fazla bobinin çalıştırılabildiği modern tasarımlar yardımıyla ısı dağılımları iyileştirilebilir. Bu çalışmada, endüksiyon ısıtmalı ocaklarda kullanılan güncel uygulamalar hakkında genel bilgiler verilmiş, özellikle tek anahtarlı kısmi rezonanslı dönüştürücüler ile yarım köprü seri rezonanslı dönüştürücüler için detaylı devre analizleri yapılmıştır.

Endüksiyonla ısıtma (IH) teknolojisi, ev uygulamalarında yaygın olarak tercih edilen bir yöntemdir, çünkü verimliliği ve güvenli çalışma özellikleri sunar. Rezonans invertör devreleri, yüksek verimlilikleri ve yumuşak anahtarlama yetenekleri nedeniyle IH sistemlerinde sıkça kullanılmaktadır. Ürün maliyeti ve verim arasında bir denge sağlamak amacıyla endüksiyonlu ısıtma sistemlerinde, tek anahtarlı kısmi rezonanslı dönüştürücüler ve yarım köprü seri rezonanslı dönüştürücüler sıklıkla tercih edilmektedir. Son çalışmalar, endüksiyon teknolojisi alanında çok bobinli ve AC-AC tasarımların öne çıktığını göstermektedir. AC-AC rezonanslı dönüştürücülerin kullanılmasının temel nedeni, iletimdeki aktif yarı iletken anahtar adedini azaltabilmektir. Bir üreteçten bir bobinin çalıştırıldığı topolojilerin yanı sıra, bir üreteçten birden fazla bobinin çalıştırılabildiği modern tasarımlar yardımıyla ısı dağılımları iyileştirilebilir. Bu çalışmada, endüksiyon ısıtmalı ocaklarda kullanılan güncel uygulamalar hakkında genel bilgiler verilmiş, özellikle tek anahtarlı kısmi rezonanslı dönüştürücüler ile yarım köprü seri rezonanslı dönüştürücüler için detaylı devre analizleri yapılmıştır.