hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Derin Öğrenme Yapıları ile Elektromanyetik Örnekleme Kalorimetresinde π0/γ Ayırt Edilmesi
Separation of   π0/γ in an Electromagnetic Sampling Calorimeter with Deep Learning Structures
Yazar: Aydın, Güral; Sarıgül, Hasan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Artificial Neural Network,Electromagnetic Calorimeter,Photon Interaction,Particle Identification ; Yapay Sinir Ağları,Elektromanyetik Kalorimetresi,Foton Etkileşmesi,Parçacık Tanımlanması

Bu çalışmada, bir elektromanyetik örnekleme kalorimetresinde nötr pion ve tek fotonun ayırt edilmesinde derin öğrenme yapay sinir ağlarının kullanılmasının ne kadar etkili olabileceği araştırılmıştır. Örnekleme kalorimetresi 9×9 matris dizini şeklinde Geant4 benzetim programı ile oluşturulmuştur.  Nötr pion ve tek fotonun farklı enerjilerde kalorimetrede oluşturduğu duş görüntüleri kullanılarak parçacıkların tanımlanması gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, görüntü parametreleri kullanılarak duş görüntülerindeki farklılıklar gözlemlenmiştir. Daha sonra, derin öğrenme yapıları içerisinde duş görüntülerinin oluşturduğu topolojiler giriş parametreleri olarak kullanılarak parçacıkların ayırt edilmesine çalışılmıştır. Makine öğrenmesi ile birlikte belirtilen benzetim koşullarında oldukça yüksek seviyede sinyal verimliliği ve arkaplan reddi değerlerine ulaşılabileceği görülmüştür.

In this study, it was investigated how effective the use of deep learning artificial neural networks can be in distinguishing neutral pion and single photon in an electromagnetic sampling calorimeter. The sampling calorimeter was constructed in the form of a 9×9 matrix array with the Geant4 simulation program. Identification of the particles was carried out by using the shower images created by the neutral pion and a single photon at different energies in the calorimeter. First, differences in shower images were observed using image parameters. Then, the topologies created by the shower images were used as input parameters in deep learning structures to distinguish the particles. It has been observed that very high signal efficiency and background rejection values can be achieved under the specified simulation conditions with machine learning.
Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes Sınıflandırma Algoritmalarını Kullanarak Diabetes Mellitus Tahmini
Prediction of Diabetes Mentillus by Using SVM and Naive Bayes Classification Algorithms
Yazar: Harman, Güneş
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Makine Öğrenmesi,,Sınıflandırma,Diyabet,Naive Bayes,Destek Vektör Makinesi ; Machine Learning,Classification,Diabetes

Makine öğrenmesi, herhangi bir insan müdahalesi olmadan elde olan verilerden veya analizlerinden daha iyi sonuçlar elde edilmesine yardımcı olan alanlardan biridir.  Ciddi ve karmaşık durumları analiz etmek ve doğruluk oranı yüksek tahminlerde bulunmak için son yıllarda gelişen teknolojiyle birlikte özellikte tıbbi teşhis alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Pima Indians Diyabet veri seti (Pima Indian Diabetes Dataset) üzerinde Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri (DVM) makine öğrenme algoritmaları kullanılarak diyabet hastalığı erken evrede teşhis edilmeye çalışılmıştır. Kullanılan sınıflandırıcıların performanslarını artırmak için veri setinde eksik değerler çarpıklık durumuna göre tekrar yapılandırılmış, veri standardizasyonu standart ölçeklendirme kullanılarak yapılmıştır.  Ayrıca sınıf dengesizlik probleminin sınıflandırma üzerindeki olumsuz etkisini azaltmak için Sentetik Azınlık Aşırı-Örnekleme (SMOTE) tekniği kullanılmıştır. Çalışma kapsamında oluşturulan sınıflandırıcıların değerlendirme kriterleri Doğruluk Oranı (Accuracy Rate), Kesinlik (Precision), Duyarlılık (Recall) ve F1-Skore (F1 Score) metrikleri kullanılarak hesaplanmıştır. Destek Vektör Makineleri %90 doğruluk oranı ile en iyi sunucu vermiştir.

Machine learning is one of the fields that help to get better results from data or analysis without any human intervention. In recent years with the developing technology, it is widely used in the field of medical diagnosis, especially to analyze serious and complex situations and make predictions with high accuracy. In this study, it was tried to diagnose diabetic disease at an early stage by using Naïve Bayes and Support Vector Machines (DVM) machine learning algorithms on Pima Indians Diabetes Dataset. In order to increase the performance of the classifiers used, the missing values in the data set were restructured according to the skewness, and data standardization was done using standard scaling. Then, the Synthetic Minority Oversampling (SMOTE) technique was used to reduce the negative effect of class imbalance problem on classification. Evaluation criteria of the classifiers created within the scope of the study were calculated by using Accuracy Rate, Precision, Recall and F1-Score (F1 Score) values. According to these results, Support Vector Machines gave the best server with 88% accuracy rate.
Bölütleme Tabanlı Yeni Görüntü İyileştirme Yöntemi
A New Image Enhancement Method Based on Segmentation
Yazar: Öztürk, Nurullah; Öztürk, Serkan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Görüntü iyileştirme,Görüntü bölütleme,Aktif kontur yöntemi,Histogram eşitleme ; Image enhancement,Image segmentation,Active contour method,Histogram equalization.

Histogram eşitleme yöntemi, görüntüde kontrastı ve parlaklığı ayarlamak için kullanılan temel görüntü işleme yöntemidir. Ancak histogram eşitleme, görüntülerde aşırı iyileşme, yapaylık, doygunluk ve ayrıntıların kaybolması gibi olumsuzluklar oluşturabilmektedir. Bu çalışmada görüntü bölütleme tabanlı yeni görüntü iyileştirme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde görüntüdeki nesne bölgeleri aktif kontur tabanlı yöntemler ile bölütlenmiş ve bu bölgelerde histogram eşitleme uygulanmıştır. Daha sonra elde edilen iyileştirilmiş nesneler, giriş görüntüsündeki bölgesine eklenmiştir. Önerilen bu yöntem ile histogram eşitleme yönteminin görüntüler üzerinde oluşturduğu olumsuz etkiler önlenerek daha etkili iyileştirmeler sağlanmıştır.  Ayrıca bölütleme yöntemi, histogram genişletme ve bi-histogram eşitleme yöntemleri ile birleştirilerek mevcut yöntemlerin başarısı da incelenmiştir. Görüntülerin entropi değeri, mutlak ortalama parlaklık hatası (AMBE) ve Tepe-Sinyal-Gürültü-Oranı (PSNR) metrikleri performans karşılaştırmasında kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar görsel ve sayısal olarak verilmiştir. Önerilen yöntem, mevcut histogram eşitleme tabanlı yöntemler ile karşılaştırılmış ve yöntemin başarısı ortaya çıkarılmıştır.

The histogram equalization method is the fundamental image processing method used to adjust the contrast and brightness in the image. However, histogram equalization can cause negative effects such as excessive enhancement, artifacts, saturation, and loss of details in images. In this paper, a segmentation-based new image enhancement method is proposed. With this proposed method, more effective enhancement is obtained by preventing the negative effects of the histogram equalization method on images. In the proposed method, the object regions in the image are segmented with active contour-based methods, and histogram equalization is applied to these regions. Enhanced objects obtained later are added to their region in the input image. With this proposed method, more effective enhancement is achieved by preventing the negative effects of the histogram equalization method on images. In addition, the success of the existing methods is examined by combining the segmentation method with histogram stretching and bi-histogram equalization methods. The entropy value of the images, the absolute average luminance error (AMBE), and the Peak-Signal-Noise-Ratio (PSNR) metrics are used in the performance comparison. The obtained results are presented both visually and numerically. The proposed method is compared with the histogram equalization-based methods, and the success of the proposed method is revealed.
Havai Rüzgar Enerji Sistemleri için Sürekli Mıknatıslı Senkron Generator Tasarım ve Optimizasyonu
Permanent Magnet Synchronous Generator Design and Optimization for Airborne Wind Energy Systems
Yazar: Çelik, Esra; Garip, Muhammed
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 33, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Rüzgar Enerjisi,Sürekli Mıknatıslı Makina,Genetik Algoritma,Optimizasyon,Sonlu Elemanlar,Airborne Wind Energy Systems ; Wind Energy,Permanent Magnet Machine,Genetic Algorithm,Finite Elements,Airborne Wind Energy Systems.

Havai rüzgar enerjisi sistemleri (Airborne Wind Energy Systems), geleneksel rüzgar türbinlerine oranla yüksek rüzgar hızlarına ulaşabilmeleri ve daha az malzemeye gereksinim duymaları nedeniyle son yirmi yılda geleneksel rüzgar türbinlerine alternatif olarak geliştirilmiştir. Genellikle elektrik generatörünün konumuna göre tümleşik (on-board)  veya yerde şeklinde sınıflandırılırlar ve her iki tipte de kule yerine kabloyu taşıyan bir halat bulunur. Bu makale, bir havai rüzgar enerjisi sistemi için sürekli mıknatıslı  radyal tip elektrik generatörünün (pmsm) elektromanyetik tasarımını ve optimizasyonunu sunmaktadır. 44kW bir sistem için ünite ve güç sayısı değiştirilerek uygun güç-ağırlık (P/W) oranını ve makinenin verimini sağlayan optimal parametreler araştırılmıştır. Analitik modeli elde edilen makinenin optimizasyonu genetik algoritma yöntemi ile Matlab yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tasarım sonuçlarının doğrulanması için sonlu elemanlar analizi yöntemi Ansys-Maxwell programında uygulanmıştır.

Airborne wind energy systems have been developed as an alternative to conventional wind turbines in the last two decades since they can reach higher wind speeds and require less material than conventional wind turbines. They are generally classified as on-board or ground based depending on the location of the electric generator, and both types have a tether carrying the cable instead of the tower.  This article presents the electromagnetic design and optimization of a permanent magnet synchronous generator (radial type) for an airborne wind power system. For a 44kW system, the optimal parameters that provide the appropriate power-to-weight (P/W) ratio and the efficiency of the machine were investigated by adjusting the number of units and power. The optimization of the machine, whose analytical model was obtained, was carried out using Matlab software utilizing the genetic algorithm method. Three-dimensional finite element analysis method was used to verify the design results with the Ansys-Maxwell program.
Ag NPs-SnO2/İndirgenmiş Grafen Oksit Kağıt: Süperkapasitör için Esnek Elektrot Materyali Üretimi
Ag NPs-SnO2/Reduced Graphene Oxide Paper: Production of Flexible Electrode Material for Supercapacitor
Yazar: Erçarıkcı, Elif; Dağcı Kıranşan, Kader; Topçu, Ezgi
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; İndirgenmiş Grafen Oksit,Esnek Kağıt Elektrot,Gümüş Nanopartiküller. ; Reduced Graphene Oxide,Flexible Paper Electrode,Silver Nanoparticles.

Bu çalışmada, gümüş nanopartiküller (Ag NPs) ile dekore edilmiş kalay (IV) oksit (SnO2)/indirgenmiş grafen oksit (rGO) esnek kağıt elektrot üretilmiş ve bu malzemenin (Ag NPs-SnO2/rGO) süperkapasitör (SK) performansı araştırılmıştır. Bu amaçla basit hidrotermal yöntemle sentezlenen SnO2 ve GO karıştırılmış ve hazırlanan bu dispersiyon vakumla filtre edilerek SnO2/rGO esnek kağıt elektrot elde edilmiştir. Daha sonra, SnO2/rGO esnek kağıt elektrot yüzeyinde Ag NPs’nin elektrokimyasal depozisyonuyla Ag NPs-SnO2/rGO esnek kağıt elektrot üretilmiştir. Elde edilen malzemelerin karakterizasyonu, taramalı elektron mikroskobu, enerji dağılımlı X-ışını spektroskopisi ve X-ışını kırınımı teknikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Hazırlanan esnek ve serbest duran Ag NPs-SnO2/rGO kağıt elektrotun SK performansı araştırılmıştır. Bu esnek kağıt elektrotun spesifik kapasitans değeri 0,5 A g-1'de 280 F g-1 olarak belirlenmiştir. Ayrıca, esnek SK uygulamalarında Ag NPs-SnO2/rGO kağıt elektrotların kullanımı araştırılmıştır. Ag NPs-SnO2/rGO kağıt elektrotun 180° içe doğru 200 kez katlanması sonucunda başlangıç spesifik kapasitans değerinde sadece %28'lik bir azalma olduğu gözlenmiştir.

In this study, tin (IV) oxide (SnO2)/reduced graphene oxide (rGO) flexible paper electrode decorated with silver nanoparticles (Ag NPs) was produced, and supercapacitor (SC) performance of this material (Ag NPs-SnO2/rGO) was investigated. For this purpose, SnO2 synthesized by a simple hydrothermal method and GO were mixed and this prepared dispersion was vacuum filtered to obtain SnO2/rGO flexible paper electrode. Then, Ag NPs-SnO2/rGO flexible paper electrode was produced through electrochemical deposition of Ag NPs on the SnO2/rGO flexible paper electrode surface. Characterization of the obtained material was performed using scanning electron microscopy, energy-dispersive X-ray spectroscopy, and X-ray diffraction techniques. The SC performance of the prepared flexible and free-standing Ag NPs-SnO2/rGO paper electrode was investigated. The specific capacitance value of this flexible paper electrode was determined as 280 F g-1 at 0.5 A g-1. Additionally, the use of Ag NPs-SnO2/rGO paper electrodes in flexible SC applications was studied. It was observed that there was only a 28% decrease in the initial specific capacitance value as a result of folding Ag NPs-SnO2/rGO paper electrode at 180° inward 200 times.
Asenkron Motorların GKF Tabanlı Model Öngörülü Moment Kontrolü
EKF Based Model Predictive Torque Control of Induction Motors
Yazar: Altınışık, Yunus Emre; Demir, Rıdvan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Model öngörülü kontrol,Asenkron motorlar,Genişletilmiş Kalman filtresi. ; Model predictive control,Induction motors,Extended Kalman filter.

Bu çalışmada rotor direncinin kestirimi ile kontrol başarımı iyileştirilmiş hız-algılayıcısız model öngörülü moment kontrol (model predictive torque control, MPTC) tabanlı asenkron motor (ASM) sürücüsü sunulmuştur. Bu amaçla, MPTC’nin yüksek başarımlı hız kontrolü için gerekli olan hız ve akı bilgisine ek olarak rotor direnci kestirimi; girişinde ölçülen stator gerilim ve akımlarını kullanan genişletilmiş Kalman filtresi (GKF) tarafından gerçekleştirilmiştir. GKF tarafından kestirilen rotor direnci MPTC sistemi içerisine her bir örnekleme adımında güncellenerek parametre değişimlerinden kaynaklanan bozulmalar azaltılmıştır. Tasarlanan GKF algoritması ve bu algoritmayı kullanan MPTC tabanlı ASM sürücüsü yük momenti ve rotor direnci değişimlerini içeren zorlayıcı senaryolar altında geniş bir hız aralığında benzetim ortamında test edilmiş ve doğrulanmıştır. Elde edilen benzetim sonuçları, GKF algoritmasının yüksek kestirim başarımına, buna bağlı olarak hız-algılayıcısız MPTC temelli ASM sürücüsünün ise yüksek kontrol başarımına sahip olduğunu onaylamaktadır.

In this study, speed-sensorless model predictive torque control (MPTC) based induction motor (IM) drive that control performance is improved by estimating rotor resistance is presented. For this purpose, in addition to the speed and flux information required for high-performance speed control of MPTC, estimation of rotor resistance was realized by Extended Kalman filter (EKF) that uses the stator currents and voltages which are measured as inputs. The rotor resistance estimated by GKF is updated to the MPTC system at each sampling step, reducing the deteriorates caused by parameter changes. Designed EKF algorithm and MPTC based IM driver which used this algorithm is tested and confirmed in simulation environment over a wide speed range under challenging scenarios including load torque and rotor resistance variations. The obtained simulation results confirm that the GKF algorithm has high estimation performance, and accordingly the speed-sensorless MPTC-based ASM drive has high control performance.
Derin Öğrenme Teknikleri Kullanarak İkili ve Çok Etiketli Sınıflandırma İle Enzimatik Fonksiyon Tahmini
Enzymatic Function Estimation with Binary and Multilabel Classification Using Deep Learning Techniques
Yazar: Baran, Münevver; Öztürk, Mustafa; Latifoğlu, Fatma
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Enzimatik fonksiyon,Enzim Komisyonu numaraları,Derin Sinir Ağları,Makine Öğrenmesi ; Enzymatic function,Enzyme Commission numbers,Deep Neural Networks,Machine Learning

Biyolojik katilazör olarak görev yapan enzimler katalizlediği tepkime türüne ve mekanizmasına göre sınıflandırılırken her sınıf altında substrat seçiciliği durumlarına göre de alt sınıflar oluşturulmuştur. Aynı zamanda enzimlerin sınıflandırılmasında yapısal, kimyasal ve bağlantısallık özellikleri önemli olmaktadır. Enzim fonksiyonunu tahmini yeni enzimlerin tasarlamalarına yardımcı olmak ve enzimle ilişkili hastalıkları teşhisinde önemli olmaktadır. Enzimlerin önemli bir çoğunluğu belirli reaksiyonları gerçekleştiriken, sınırlı sayıda enzim farklı reaksiyonlar gerçekleştirebilmektedir. Bu nedenle birden fazla enzimatik fonksiyonla doğrudan ilişkilendirilebilmektedir.Gerçekleştirilen bu çalışmada enzimatik fonksiyonun ikili ve çok etiketli sınıflandırma ile tahmini amaçlanmıştır. Enzimlerin sınıflandırılmasında daha başarılı sonuçların kimyasal özelliklerin kullanılmasında ortaya çıktığı görülmüştür. Ancak tüm özelliklerin kullanılması durumunda sınıflandırma performansının daha da arttığı görülmüştür. Enzimatik fonksiyon tahmnine yönelik kullanılan modellerin başarısı incelendiğinde Derin Öğrenme modellerinin hem ikili hemde çok etiketli sınıflandırma performansının daha yüksek olduğu görülmüştür. Sonuç olarak önerilen modellerinin enzimatik fonksiyonların sınıflandırılmasında önemli bir araç olduğu ortaya konmuştur.

Enzymes that act as biological catalysts are classified according to the reaction type and mechanism they catalyze, while subclasses are formed under each class according to their substrate selectivity. At the same time, structural, chemical and connectivity features are important in the classification of enzymes. Predicting enzyme function is important in helping to design new enzymes and in diagnosing enzyme-related diseases. While a significant majority of enzymes carry out certain reactions, a limited number of enzymes can perform different reactions. Therefore, it can be directly associated with more than one enzymatic function. In this study, it was aimed to predict the enzymatic function by binary and multi-label classification. It has been observed that more successful results the use of chemical properties in  have emerged in the classification of enzymes. However, it was observed that the classification performance increased even more when all features were used. When the success of the models used for enzymatic function estimation was examined, it was seen that the Deep Learning models had higher both binary and multi-label classification performance. As a result, it has been demonstrated that the proposed models are an important tool in the classification of enzymatic functions.
Değişik Tipteki Agrega ve Bağlayıcının Sıcak Karışım Asfaltın Mekanik Özelliklerine Etkisi
The Effect of Different Aggregates and Binder Types on the Mechanical Properties of Hot Mix Asphalt
Yazar: Namlı, Remzi
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Agrega,,Bitümlü Bağlayıcı,,Mekanik Özellikler,,Marshall Deneyi ; Aggregate,,Bituminous Binder,,Marshall Test

Bu çalışmada, değişik tipteki agrega ve bağlayıcının sıcak karışım asfaltın mekanik özelliklerine etkisi deneysel olarak incelenmiştir.       Çalışmada kalker, bazalt ve dere malzemesi olarak 3 tip agrega kullanılmıştır. Kalker Elazığ İli Kömürhan Taş Ocağı’ndan, bazalt Elazığ İli Harput Beton Taş Ocağı’ndan, Dere malzemesi ise Bingöl İli Genç-Murat Kum-Çakıl Ocağı’ndan temin edilmiştir. Bağlayıcı olarak Batman Rafinerisi’nden temin edilen 2 tip bitümlü bağlayıcı (B 50/70 ve B 160/220) kullanılmıştır. Kalker, bazalt, dere malzemesi ve kalker + dere malzemesi olan her agrega grubu için % 4, % 4,5, % 5, % 5,5, % 6 oranlarında 2 tip bitümlü bağlayıcı kullanılarak asfalt karışımları hazırlanmıştır. Karışımların optimum bitüm oranları Marshall deneyleri yapılarak belirlenmiş ve bu deneyler sonucunda karışımların mekanik özellikleri değerlendirilmiştir. Bununla birlikte karışımların stabilite, akma, yoğunluk ve boşluk değerleri karşılaştırmalı olarak irdelenmiştir.      Bu çalışma sonucunda elde edilen bulgulardan, bitüm ihtiyacının az olması, ekonomi ve stabilite bakımından diğer karışımlardan avantajlı olması, Marshall dizayn parametre değerlerinin sınır şartları sağlaması sebebiyle agrega grubu kalker ve bitümlü bağlayıcısı B 160/220 olan karışımın daha iyi sonuçlar verdiği açıkça gözlenmiştir.

In this study, the effect of different aggregates and binder types on the mechanical properties of hot mix asphalt has been investigated experimentally.Three types of aggregate were used as limestone, basalt and creek material in the study. Limestone from Elazığ city Kömürhan quarry, basalt from Elazığ city Harput concrete quarry and stream material from Bingöl city Genç-Murat sand gravel quarry were provided. Two types of bituminous binders supplied from Batman Refinery (B 50/70 and B 160/220) were used as binders. Asphalt mixtures were prepared using 2 types of bituminous binders in 4%, 4.5%, 5%, 5.5% and 6% ratios for each aggregate group of limestone, basalt, creek material and limestone + creek material. The optimum bitumen ratios of the mixtures were determined by Marshall experiments and the mechanical properties of the mixtures were evaluated. In addition, the stability, flow, density and void values of the mixtures are discussed comparatively. From the results obtained from this study,It was clearly observed that the aggregate group limestone and bituminous binder B 160/220 mixture gave better results because Marshall design parameter values had boundary condition, low bitumen requirement, economical and stability advantages.