hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Saldırı Tespit Sistemlerinde Topluluk Öğrenme Yöntemlerinin Kıyaslanması
Comparison of Ensemble Learning Methods in Intrusion Detection Systems
Yazar: Kuş, İlya; Bozkurt Keser, Sinem; Yolaçan, Esra
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 31, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Saldırı Tespit Sistemleri,Topluluk Öğrenme Algoritmaları,XGBoost,CatBoost,LightGBM,Rasgele Orman ; Intrusion Detection Systems,Ensemble Learning Algorithms,XGBoost,CatBoost,LightGBM,Random Forest

Günümüz bilgi çağında teknolojinin gelişmesi, çeşitli güvenlik açıklarının oluşmasına neden olmuştur. Bu durum kişilere, şirketlere ve devletlere yapılan siber saldırıların da artmasına yol açmıştır. Yapılan saldırıların ve güvenlik açıklarının önlenmesinde ise çeşitli yöntemler, teknikler ve komutlar geliştirilmiştir. Güvenliğin sağlanması için geliştirilen bu yapılar, kullanıcıların kişisel verilerini koruma altına almak ile yükümlüdür. Fakat saldırganlar kullandıkları saldırı yöntemleri ile güvenlik açığını yakaladıkları an ilgili ağa saldırmakta ve ağın işlevselliğini etkileyerek performansını düşürmektedir. Bu nedenle, sistemlerin güvenlik altına alınması ve yapılan saldırıların tespiti için Saldırı Tespit Sistemleri geliştirilmiştir. Saldırı Tespit Sistemleri’nde makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı artmaktadır. Bu çalışmada, topluluk öğrenme algoritmalarından Rasgele Orman, CatBoost, XGBoost ve LightGBM Saldırı Tespit Sistemleri’nde anomali tespitinde yaygın kullanılan NSL- KDD ve UNSW-NB15 veri kümeleri üzerinde tanıtılmış ve kıyaslanmıştır. Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, f-ölçütü ve eğri altında kalan performans metrikleri kullanılarak algoritmaların performansları hesaplanmıştır. Gerçekleştirilen deneylerde, her iki veri kümesi içinde en iyi performans değerleri Rasgele Orman algoritması ile elde edilmiştir.

The development of technology in today's information age has led to the formation of various security vulnerabilities. This situation has led to an increase in cyber attacks against individuals, companies and states. Various methods, techniques and commands have been developed to prevent attacks and security vulnerabilities. These structures developed to ensure security are obliged to protect the personal data of users. However, as soon as the attackers detect the security vulnerability with the attack methods what they use, they attack the relevant network and affect the functionality of the network, reducing its performance. Therefore, Intrusion Detection Systems have been developed to secure systems and detect attacks. The use of machine learning algorithms in Intrusion Detection Systems is increasing. In this study, ensemble learning algorithms, Random Forest, CatBoost, XGBoost and LightGBM Intrusion Detection Systems are introduced and compared on NSL-KDD and UNSW-NB15 datasets, which are widely used in anomaly detection. The performances of the algorithms were calculated using the accuracy, precision, recall, f-measure and under-curve performance metrics. In the experiments carried out, the best performance values in both datasets were obtained with the Random Forest algorithm.
Metro Sistemlerinin Konut Satış Değerine Etkisinin Diğer Faktörler Yönünden Analizi
Analysis of the Effect of Metro Systems on the Sales Value of Housing in Terms of Other Factors
Yazar: Ünal, Ali Onuralp; Tanrıvermiş, Prof.dr. Harun; Aliefendioğlu, Yeşim
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Housing,Valuation,Transportation,Subway,Rail Systems,Public Transport. ; Konut,Değerleme,Ulaşım,Metro,Raylı Sistemler,Toplu Taşıma.

Kentlerde konut değerini etkileyen temel parametreler arasında; konum, erişilebilirlik, çevre ve tamamlayıcılık gibi faktörler yer almaktadır. Bu çalışma raylı sistemlerin konut fiyatları üzerine etkisini değerlendirmek için yapılmıştır. Araştırma kapsamında Ankara M4 Keçiören Metro Hattı güzergâhında yapılan saha çalışmasının bulguları kullanılarak konut sakinleri yönünden raylı system istasyonlarına erişilebilirlik düzeyi, kira değeri, asansör olma durumu ve oda sayısının konut değerini ne yönde ve ne miktarda etkilediği sonuçları ortaya koyulmuştur. Yapılan araştırma sonucunda kira değeri, asansör olma durumu ve oda sayısının konut değerini pozitif yönde etkilediği görülmüştür. Çalışmanın sonuçlarına göre metro hattının inşa edilip işletmeye açılışından sonraki dönemde konut satış değerlerinde % 17,40 oranında artışın olduğu gözlemlenmiştir. İncelenen metro hattı istasyonlarının ortalamasına göre istasyona 1 metre yaklaşıldığı zaman konut satış değerinde 168,30 TL artışın olduğu ve konut değerinin ulaşım yatırımından olumlu olarak etkilendiği görülmüştür.

Location, accessibility, environment and complementarity factors are main parameters affecting housing value in cities. This study is conducted to assess the impact of rail systems on house prices. As part of the research, using the results of a field study conducted on the Ankara M4 Keçiören Metro Line, the results of which affect the level of accessibility to rail system stations, the rental value, the status of elevators and the number of rooms affect the value of the housing in what direction and in what amount are revealed from the point of view of residents. As a result of the research, it is observed that the rental value, the elevator status and the number of rooms positively affect the housing value. According to the results of the study, it is observed that there is a 17.40 % increase in housing sales values in the period after the construction and opening of the metro line. According to the average of the metro line stations examined, when the station is approached by 1 meter, there is an increase of 168.30 TL on the value of housing sales and the value of housing is positively affected by the investment in transportation.
Denetleyici Alan Ağının Güvenliğinin Sağlanması için Derin Öğrenme Tabanlı Saldırı Tespit Sistemleri Üzerine Bir Derleme
A Review on Deep Learning Based Intrusion Detection Systems for Ensuring Security of Controller Area Network
Yazar: Akşehir, Zinnet Duygu; Akleylek, Sedat
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Nesnelerin interneti (IoT),Araçların interneti (IoV),Araç içi ağ (IVN),Güvenlik,Denetleyici alan ağı (CAN),Saldırı tespit sistemi (IDS),Derin öğrenme ; Internet of things (IoT),Internet of vehicles (IoV),In-vehicle network (IVN),Security,Controller area network (CAN),Intrusion detection system (IDS),Deep learning

Nesnelerin interneti fikrinin otomotiv alanına girmesi ile birlikte araçların interneti kavramı ortaya çıkmıştır. Araçların interneti hem araç içi ağ iletişimini hem de araçların diğer nesnelerle olan iletişimini kapsamaktadır. Araç içi ağ iletişimi, araç içi çeşitli işlevleri sağlayan Elektronik Kontrol Birimleri arasındaki güvenilir bir iletişimi sağlamakta olup araç içi ağlar arasında en yaygın kullanılanı denetleyici alan ağlarıdır. Denetleyici alan ağı, araç içi ağ için güvenli bir iletişim ortamı sunarken siber saldırılara karşı savunmasızdır. Bu derleme çalışmasında araç içi denetleyici alan ağının güvenliğinin sağlanması için derin öğrenme yöntemini kullanan saldırı tespit sistemleri üzerine odaklanılmıştır. Bu kapsamda veritabanları üzerinde sistematik bir literatür taraması gerçekleştirilerek literatüre yön veren çalışmalar belirlenmiştir. Belirlenen çalışmalar kullanılan yöntem, veri kümesi, seçilen öznitelik ve odaklanılan saldırı bakımından detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca incelenen çalışmalarda önerilen saldırı tespit modelinin performansının nasıl değerlendirildiği ifade edilmekle birlikte önerilen modelin diğer yöntemlerle yapılan karşılaştırmalar detaylandırılmıştır.

The concept of the Internet of vehicles emerges with the definition of the Internet of things idea into the automotive field. The internet of vehicles covers both in-vehicle network and the communication of vehicles with other things. The in-vehicle network provides reliable communication between Electronic Control Units providing various in-vehicle functions, and the most widely used among in-vehicle networks is the controller area networks. The controller area network is vulnerable to cyber-attacks while providing a secure communication environment for the in-vehicle network. This survey paper focuses on intrusion detection systems that use deep learning to secure the in-vehicle controller area network. In this context, systematic literature research is conducted on scientific/academical databases, and papers are determined that has an effect on the literature. The studies are examined in detail in terms of the used method, dataset, selected attribute, and focused attack. In addition, the previous studies are compared with the others in detail.
Mısır Tarımında Enerji Bilançosunun Belirlenmesi (Zea Mays L.)
Determination of Energy Balance in Maize Agriculture (Zea Mays L.)
Yazar: Dilay, Yusuf
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Enerji bilançosu,Enerji verimliliği,Mısır,Taşkale,Karaman. ; Energy balance,Energy efficiency,Maize,Taşkale,Karaman.

Bu çalışmada, Türkiye’nin Karaman ili merkeze bağlı Taşkale köyünde mısır tarımında enerji bilançosunun belirlenmesi amaçlanmıştır. Denemeler Taşkale’de bulunan bir mısır üreticisinin işletmesinde gerçekleştirilmiştir. Denemelerde, enerji girdileri; insan işgücü enerjisi, makine enerjisi, dizel yakıt enerjisi, kimyasal gübre enerjisi, tohumluğun enerjisi ve sulama suyunun enerjileri olarak sınıflandırılmıştır. Üretim süresince bunların her birinin tüketimleri ayrı ayrı tespit edilerek girdi enerjileri hesaplanmıştır. Çıktı enerjisi ise, hasat edilen mısırın miktarı tespit edilerek, çıktı enerjisi hesaplanmıştır. Çalışmanın sonucunda mısır üretiminde enerji girdi ve çıktı değerleri 18029.78 MJ ha-1 ve 218700 MJ ha-1 olarak hesaplanmıştır. Girdi enerjiler; insan iş gücü 235.20 MJ ha-1 (%1.30), makine yapım 1575.29 MJ ha-1 (%8.74), kimyasal gübreler 10910 MJ ha-1 (%60.51), dizel yakıt 3348.19 MJ ha-1 (%18.57), tohumluk 291.60 MJ ha-1 (%1.62) ve sulama suyu 1669.5 MJ ha-1 (%9.26) olarak hesaplanmıştır. Mısır üretiminde enerji oranı, özgül enerji, enerji verimliliği ve net enerji üretimi sırasıyla; 12.13, 1.20 MJ kg-1, 0,83 kg MJ-1 ve 200670.23 MJ ha-1 olarak bulunmuştur. Mısır tarımında toplam enerji girdileri içerisinde yenilenemeyen enerji girdilerinin oranın %97.08 olduğu belirlenmiştir.

In this study, it is aimed to determine the energy balance in maize agriculture in Taşkale village of Karaman province in Turkey. The trials were carried out in the enterprise of a maize producer located in Taşkale. In the study, energy inputs; It is classified as human labor energy, machine energy, diesel fuel energy, chemical fertilizer energy, seed energy and irrigation water energies. During the production, the consumptions of each of them were determined separately and their input energies were calculated. Output energy was calculated by determining the amount of harvested maize. As a result of the study, energy input and output values in maize production were calculated as 18029.78 MJ ha-1 and 218700 MJ ha-1. Input energies; human labour 235.20 MJ ha-1 (1.30%), machinery construction 1575.29 MJ ha-1 (8.74%), chemical fertilizers 10910 MJ ha-1 (60.51%), diesel fuel 3348.19 MJ ha-1 (18.57%), seeds 291.60 MJ ha-1 (1.62%) and irrigation water was calculated as 1669.5 MJ ha-1 (9.26%). In maize production, energy ratio, specific energy, energy efficiency and net energy production are respectively; It was found as 12.13, 1.20 MJ kg-1, 0.83 kg MJ-1 and 200670.23 MJ ha-1. It has been determined that the rate of non-renewable energy inputs among the total energy inputs in maize agriculture is 97.08%.
Nanoakışkan Kullanımında Ani Daralma ve Ani Genişleme Bağlantı Elemanlarının Akış Karakteristiklerinin Sayısal Olarak İncelenmesi
Numerical Investigation about Flow Characteristics of Sudden Contraction and Sudden Expansion Fittings with Nanofluid Usage
Yazar: Tokgöz, Nehir; Avcı, Mürüvvet Avcı; Erdinç, Mehmet Tahir; Kaşka, Önder
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Hesaplamalı akışkanlar dinamiği,bağlantı elemanı,nanoakışkan,yerel kayıp,basınç düşüsü ; Computational fluid Dynamics,fittings,nanofluid,local loss,pressure drop

Yapılan bu çalışmada endüstriyel sistemlerde en çok kullanılan iki farklı tesisat bağlantı parçasının (ani daralma ve ani genişleme) içerisinden nanoakışkan geçirilerek bu bağlantı parçalarının basınç düşüşleri ve kayıp katsayıları sayısal olarak incelenmiştir. Nanoakışkan, temel akışkan su alınarak içerisine farklı konsantrasyonlarda alüminyum, bakır ve titanyum esaslı nanoparçacıkların eklenmesiyle elde edilmiştir. Artan konsantrasyonun basınç kaybı ve akış yapısı üzerinde etkisini incelemek için farklı konsantrasyonlarda farklı nanoakışkanlar incelenmiştir ((A2O3, %0,3, %0.5, %1, %2, %3), CuO (%1, %2, %4) ve Ti2O (%0.05, %0.1, %0.3, %0.5)). Nanoakışkanların termofiziksel özellikleri daha önce yapılmış olan çalışmalardan alınmıştır. Hesaplama sonuçları, literatürdeki sonuçlar ile doğrulanmıştır. Sayısal çözümlemelerde yaygın olarak tercih edilen Standart k- ε ve Standart k- ω türbülans modeli olmak üzere 2 farklı türbülans modeli kullanılmıştır. Elde edilen hesaplar sonucunda incelenen her akışkanda, konsantrasyon arttıkça viskozitenin artışı ile yerel kayıpların da arttığı ortaya konulmuştur. En uygun türbülans modelinin bütün bağlantı parçaları için k-ε olduğu belirlenmiştir.

In this study, the pressure drop and the coefficient of loss of nano fluid have been numerically investigated for two different types of fitting connection (i.e., sudden contraction and sudden expansion) used commonly in the industrial systems. Nano fluid was obtained to mix the base water (H2O) fluid with different concentration of aluminum (Al), copper (Cu), and titanium (Ti) nanoparticles. To investigate the augmentation of the concentration ratio on the pressure drop and the flow structure, we conducted various nanofluids for various concentration ratios ((Al2O3, 0.3%, 0.5%, 1%, 2%, 3%), CuO (1%, 2%, 4%) ve Ti2O (0.05%, 0.1%, 0.3%, 0.5%)). The thermophysical properties of the nanofluids were taken from the previous studies. Our results were validated with the given literature. Two different turbulence models frequently used in the numerical analysis, Standard k- ε and Standard k- ω, were chosen in this study. As a result of this numerical study, for each nano fluid, we observe that increasing the concentration ratio cause to increase the viscosity as well as the local losses. The most suitable turbulence model is determined as k-ε for all connection fittings.
Bebek Ağlamalarının Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Sınıflandırılması
Classification of Infant Cries with Machine Learning Methods
Yazar: Kop, Bengisu Şeyda; Bayındır, Levent
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Infant cry classification,Machine learning,MFCC,LPCC. ; Bebek ağlaması sınıflandırma,Makine öğrenmesi,MFCC,LPCC

Bu çalışmada bebek ağlama seslerinden yararlanılarak, bebeklerin ihtiyaçlarını belirleyebilmek ve herhangi bir hastalığa maruz olup olmadıklarını öğrenmek için çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Bebek ağlama sesleri için iki farklı veri kümesinden yararlanılmıştır. Veri kümeleri eğitim, öğrenme ve test aşamalarından geçtikten sonra ağlama türünün bulunması hedeflenmiştir. Ağlama seslerinin özniteliklerini çıkarmak için Mel Frekans Kepstrum Katsayıları (MFCC) ve Doğrusal Öngörü Kepstrum Katsayıları (LPCC) yöntemleri karşılaştırılmış ve MFCC yönteminin doğruluğu arttırmada LPCC’ye göre daha etkili olduğu bulunmuştur. Öznitelikleri çıkarılan ses sinyallerinin sınıflandırılma aşamasında makine öğrenme algoritmalarından k-En Yakın Komşuluk (k-NN) algoritması, Çok Katmanlı Algılayıcılar, Karar Ağacı ve Rastgele Orman algoritmaları kullanılmış ve başarı oranları karşılaştırılmıştır. Sonuçta MFCC ve Çok Katmanlı Algılayıcılar yöntemi kullanılarak %93 başarı oranı bulunmuştur.

In this study, various machine learning methods were used to determine the needs of babies and to find out whether they were exposed to any disease by making use of baby crying sounds. Two different data sets were used for baby crying sounds. It is aimed to find the type of crying after the data sets go through the training, learning and testing stages. Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Linear Prediction Cepstral Coefficients (LPCC) methods were compared to extract the attributes of crying sounds, and the MFCC method was found to be more effective than LPCC in increasing accuracy. In the classification phase of the audio signals whose attributes were extracted, k-Nearest Neighborhood (k-NN) algorithm, Multilayer Perceptron, Decision Tree and Random Forest algorithms from machine learning algorithms were used and success rates were compared. As a result, a 93% success rate was found using MFCC and Multilayer Perceptron.
Giysi Endüstrisinde Üretim Performansının Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması
Using Artificial Neural Networks in Prediction of Production Performance in the Garment Industry
Yazar: Sertkaya, Cengiz; Akçay, Samet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 28, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Üretim Performansı,Tahmin,Yapay Sinir Ağları ; Production Performance,Prediction,Artificial Neural Networks

Digitalleşme çağında işletmeler kendilerini yeni teknolojilere adapte etmek istemektedirler. Bu yeni teknolojilere uyum sağlamak, verimlilik ve karlılığı arttırmak için verilerin işlenmesi ve akıllı karar verme sistemleri ile durumun analiz edilmesine ihtiyaç vardır. Özellikle büyük bir üretim hacmine sahip olan giysi endüstrisinde hem geleneksel işlemlerin devam etmesi hemde iş akışlarının insan performansına doğrudan bağlı olması verimliliği önemli bir ölçüde etkilemektedir. Böylece beklenen performans değerleri ile gerçek çıktılar arasında ciddi farklar görülmektedir. Bu çalışmada veri madenciliği teknikleri uygulanarak örnek bir giysi endüstrisinde yer alan bir işletmeye ait veriler üzerinde analizler yapılmıştır. Bu işletmede işçilerin çalışma durumları incelenerek gerçek üretim performansını tahmin etmeye yönelik bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Sonuçlar incelendiğinde %85 doğruluk değerine ulaşılmıştır. Modelin işletmelerin gerekli düzeltmeler ile üretim performanslarını ve verimliliklerini artırmasına ve aynı zamanda kayıpları minumum seviyeye indirmesine katkı sunacağı gösterilmiştir.

In the age of digitalization, businesses want to adapt themselves to new technologies. In order to adapt to these new technologies and increase efficiency and profitability, there is a need for data processing and analysis of the situation with intelligent decision-making systems. Especially in the garment industry, which has a large production volume, both the continuation of traditional processes and the direct dependence of work flows on human performance affect productivity significantly. Thus, there are serious differences between the expected performance values and the actual outputs.In this study, data mining techniques were applied and analyzes were made on the data of a business in a garment industry. In this enterprise, an artificial neural network model was created to predict the real production performance by examining the working conditions of the workers. When the results were examined, an accuracy value of 85% was reached. It has been shown that the model will contribute to increasing the production performance and efficiency of the enterprises with the necessary corrections and at the same time reducing the losses to the minimum level.
Covid-19 Salgınının BIST-100 Endeksi Üzerindeki Etkisi: Türkiye Özelinde Ampirik Bir Araştırma
THE EFFECT OF THE COVID-19 EPIDEMIC ON BIST-100 INDEX: AN EMPIRICAL RESEARCH SPECIAL IN TURKEY
Yazar: Kartal, Mustafa
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 31, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Covid-19 Salgını,BIST-100 Endeksi,Türkiye ; Covid-19 Pandemic,BIST-100 Index,Turkey

2019 yılının Aralık ayında Çin’in Hubei eyaleti Wuhan kentinde ilk olarak görülen ve daha sonra bütün dünyaya hızla yayılan Covid-19 salgını, ülkelerin sağlık hizmetlerinin yanı sıra sosyal ve ekonomik yapılarını da ciddi anlamda tehdit etmektedir. Bu çalışmada, Covid-19 süresince BIST-100 endeksinin  performansı FMOLS ve DOLS yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, COVID-19’un BIST-100 endeksi üzerinde olumsuz etkisi olduğu göstermektedir. Buna göre hasta sayısı bir birim arttığında  BIST-100 endeksi 0,04 birim değer kaybetmektedir

The Covid-19 epidemic, which was first seen in Wuhan, China's Hubei province in December 2019 and then spread rapidly all over the world, seriously threatens the social and economic structures of countries as well as health services. In this study, the performance of the BIST-100 index during Covid-19 was analyzed using FMOLS and DOLS methods. The results obtained show that COVID-19 has a negative effect on the BIST-100 index. Accordingly, when the number of patients increases by one unit, the BIST-100 index loses 0.04 units.
CBR Test Sonuçlarının Üç Eksenli Deney Sonuçları İle Korelasyonunun Değerlendirilmesi
Assessment of Correlation of CBR test results and triaxial test rsults  (Eng)
Yazar: Orhan, Mehmet; Ateş, Ali; Şenkan, Semih
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 31, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Üç eksenli test deneyi,,CBR,Ankara Çukurambar Killeri ; CBR,,UU triaxial  compression test,Ankara Çukurambar's clays

Bu çalışmada Ankara’nın Çukurambar semtinden alınmış yüksek plastisiteli kil ile farklı su içeriklerinde standart Proctor enerji oranında sıkıştırılarak hazırlanmış deney numunelerinin CBR değerleri ile drenajsız kayma dayanımı parametreleri arasındaki ilişki araştırılmaya çalışılmıştır. Bu nedenle yapılan standart Proctor deneyi ile zeminin optimum su içeriği (wopt) bulunmuştur. Kuru ve ıslak CBR deneyi şartlarının araştırıldığı çalışmada, ıslak CBR deneyi öncesi, zemin doygun hale getirilemediğinden doygunluk şartlarını temsil etmesi için optimum su içeriği, %10 arttırılarak doygunluk yüzdesi (Sr) yaklaşık %95’e, %10 daha arttırılarak zemin doygunluk yüzdesi yaklaşık %98~%100 değerlerine yaklaştırılmış ve bu su içeriklerinde sıkıştırılarak şartlar sağlanmaya çalışılmıştır. Değişik su oranı içeriklerinde hazırlanmış deney gruplarından her birinden 4 adet ve toplam 12 numune üzerinde CBR deneyi yapılmıştır. Hazırlanan bu numunelerden yaklaşık 35 adet de üç eksenli basınç deney numunesi alınmış ve bu numunelere üzerinde drenajsız konsolidasyonsuz (UU) üç eksenli basınç deneyleri  yapılmıştır. Deney sonunda, killi zeminlerde su içeriği, CBR ve drenajsız kayma dayanımı parametreleri arasındaki ilişki ortaya konulmaya çalışılmıştır

In this study the relation between the parameters undrained shear strength and CBR values of sample prepared compacting at a different energy rates and in different water content of standard Proctor and modified Proctor test on the samples obtianed from Çukurambar area in Ankara. For this reason, the optimum water content was found by the Standard and Modified Proctor test performed. In the study, in dry and wet conditions, before the wet CBR, as the test is not provied in saturated conditions, first the water content is increassed at a rate of 10 percent of water to attain the 95 percent saturation and second the water content is increased at arate of 10 percent of water to attain the 98 percent saturation conditions and then the conditions are supplied to attain compacting at these water rates. A total of 12 samples presenting the 4 samples for each kinds of soils were performed on CBR tests at diffrent energy and water content rates. Approximately a total of 35 samples obtained from these sample prepared were conducted the three axial tests on the conditions that it is undreained unconsolidated environment. In the conclusion, the relation between CBR and undrained shear strength parameters were studied to reveal boundind variation of energy rates and water content rates in clayey soils in these conditions.