hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Elastomer Karakterli Kauçuk Burçlar İçin Otomatik Test Kontrol Ünitesi Geliştirilmesi ve SCADA ile İzlenmesi
Development of an Automatic Test Controller for Rubber Bushings with Elastomer Character and Monitoring with SCADA
Yazar: Baysal, Selim Sefa; Özel, Muhammed Abdullah; Küçükbaşak, Mehmet Can; Göğer, Furkan; Sungur, Cemil
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 30, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Bushing,Test Control,Rubber,Artificial Intelligent,Deformation. ; Burç,Test Kontrol,Kauçuk,Yapay Zekâ,Deformasyon.

Elastomer karakterli kauçuk burçlar, araç parçalarının bağlantı noktaları arasında kuvveti iletebilmek, titreşimleri sönümlemek ve parçalar arası boşluğu giderebilmek amacıyla kullanılmaktadır. Burçların çok yönlü kuvvetlere ve burulmalara maruz kaldığı bilinmektedir. Bu nedenle burçlarda kauçuğun metale iyi yapışmış olması ve burçta kullanılan kauçuğun istenilen sertlikte olması en önemli özelliklerdir. Bu özelliklerin doğruluğu burca uygulanan statik testler ile sağlanmaktadır. Burca uygulanan statik test yükleri test edilen burcun yapısına göre belirlenmektedir. Bu çalışma ile burçlarda deformasyon olup olmadığı, yapışma problemi, standart yükler altında burçların esneme değerlerinin ölçülmesi ve doğrulanması amaçlanmıştır. Burç üzerine uygulanacak olan yükler, test kontrol ünitesine tanımlanmış, sensörlerden toplanan veriler yapay sinir ağlarına aktarılarak veri tabanı oluşturulmuştur. Oluşturulan veri tabanı, her bir burç için toplanan deformasyon ve yapışma verilerini kendi içerisinde karşılaştırmıştır. Karşılaştırma sonucunda deformasyon, kauçuk yapışma oranı önceki veriler ile kıyaslandığında burcun kopma değişimi %15 ve üzeri olduğunda test sistemi otomatik olarak durarak burcun gövdeden kopmasını engellemiştir.

Rubber bushings with elastomer characters are used to transmit force between the connection points of the vehicle parts, absorb vibrations and remove the clearances between parts. It is known the rubber bushings be exposed to versatile forces and torsions. Because of this most important proberties of rubber bushings are adhesion on metal housing and rubbers stiffness that used on bushing. To test adhesion and stiffness some static tests performed to rubber bushing. The force that performed on static test is determined by rubber bushings characteristics. In this study, it is aimed to control the deformation and adhesion problem and verify the stiffness values of the bushings under standard loads. The loads to be applied on the bushing are defined in the test control unit, and data collected from the sensors are transferred to artificial neural networks and a database is created. The created database compared the deformation and adhesion data collected for each bush within itself. As a result of the comparison, the test system stopped automatically when the deformation and rubber adhesion rate of the bush is 15% or more compared to the previous data, preventing the bush from breaking off from the body.
Kullanıcı Tabanlı ve Öğe Tabanlı İşbirlikçi Filtreleme ile Kümeleme Algoritmalarının Değerlendirilmesi
Evaluation of Clustering Algorithms with User Based and Item Based Collaborative Filtering
Yazar: Cingiz, Mustafa Özgür; Marangoz, Kadriye
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 28, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Öneri Sistemleri,İşbirlikçi Filtreleme,Spektral Çift Kümeleme.,K-ortalama,Hiyerarşik Kümeleme ; Recommender Systems,Collaborative Filtering,K-means,Hierarchical Clustering,Spectral Bi-clustering

Öneri sistemleri, kullanıcıların memnuniyetini ve bağlılığını arttırıp, kullanıcılara kişiselleştirilmiş sistem deneyimini yaşatabilmek için geliştirilmiştir. Öneri sistemleri sayesinde kullanıcılar tercihlerine en uygun olan sonucu en az çaba göstererek bulabilmektedirler. Kullanıcıya özel öneri sistemlerinin önemi son yıllarda giderek artmakta ve filmler, şarkılar, haberler başta olmak üzere çeşitli alanlarda uygulanmaktadır. Öneri sistemleri hafıza tabanlı ve model tabanlı olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Model tabanlı filtreleme yaklaşımlarından olan işbirlikçi filtreleme yöntemleri, öneri sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada Jester veri seti içerisinde bulunan şakalar kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı işbirlikçi filtreleme yöntemleri ile kümelenmiştir. Sonuçlar Davies–Bouldin İndeksi, Dunn İndeksi ve Silhouette Katsayısı değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmaların sonuçlarına göre öğe tabanlı işbirlikçi filtreleme yönteminin kullanıcı tabanlı işbirlikçi filtreleme yöntemine göre daha iyi bir doğruluk sağladığı görülmüştür.

Recommendation systems have been developed to increase the satisfaction and loyalty of the users and to provide the users with a personalized system experience. Because of recommendation systems, users can find most suitable result for their preferences with least effort. The importance of user-specific recommendation systems has been increasing in recent years and has been applied in various fields, especially movies, songs, and news. Suggestion systems are divided into memory-based and model-based. Collaborative filtering methods, which are model-based filtering approaches, are widely used in recommendation systems. In this study, jokes in jester dataset were clustered with user-based and item-based collaborative filtering methods. The results were compared according to the davies–bouldin index, dunn index and silhouette score. According to the general result of the comparisons, it has been seen that item-based collaborative filtering method provides better accuracy than the user-based collaborative filtering method.
Salp Sürü Algoritması ile Öznitelik Seçimi ve Sınıflandırıcı Performans Değerlendirmesi
Feature Selection Using Salp Swarm Algorithm and Classifier Performance Evaluation
Yazar: Can, Celal; Kaya, Yasin; Kılıç, Fatih
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 30, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Öznitelik seçimi,Salp sürü algoritması,Doğadan esinlenen algoritmalar,Sınıflandırıcı algoritmaları ; Feature selection,Salp swarm algorithm,Nature-inspired algorithms,Classification algorithms

Son yıllarda doğadan esinlenen sürü tabanlı algoritmalar arasında yer alan Salp Sürü Algoritması oldukça popüler olmuştur. Bu çalışmada, Salp Sürü Algoritması kullanılarak farklı veri setleri üzerinde öznitelik seçimi yapılmış, farklı sınıflandırıcılar ile bazı performans metrikleri karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçların hesaplanması için UCI Makine Öğrenmesi Deposunda yer alan BreastCancer, Colon ve Ionosphere veri setleri kullanılmıştır. Sınıflandırıcı olarak k En Yakın Komşu Algoritması, Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Orman Algoritması kullanılmıştır. Sayısal sonuçlar incelendiğinde, çalışma zamanı bakımından kNN algoritması ile yapılan testler genellikle en hızlı algoritma olmuştur. Seçilen öznitelik sayısı bakımından ise SVM ve RF algoritmaları daha iyi sonuç vermiştir.

Salp Swarm Algorithm, a nature-inspired swarm-based algorithm, has become very popular in recent years. This study uses Salp Swarm Algorithm for feature selection and tries different classifiers as fitness functions on various datasets. BreastCancer, Colon, and Ionosphere databases in the UCI Machine Learning Repository are used as test datasets. k Nearest Neighbor Algorithm (kNN), Support Vector Machines (SVM), and Random Forest Algorithm (RF) are used as classifiers. When the experimental results are examined, the kNN algorithm is generally the fastest in terms of runtime. However, considering the number of selected features, SVM and RF algorithms achieve better results.
Görüntü İşleme ve Robot Kol Tabanlı Çikolata Toplama ve Paketleme Sistemi
Chocolate Picking and Packaging System with Robotic Arm based on Image Processing
Yazar: Yılmaz, Muhammed Ali; Sungur, Cemil
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 30, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Çikolata toplama,görüntü işleme,opencv,robot kol ; automation system,opencv,chocolate picking,robotic arm

Bu çalışmada bir konveyör bant üzerinden akan çikolatalar bir kamera yardımıyla toplanmıştır. Rastgele ve dağınık şekilde gelen çikolatalar konveyör bant üzerine yerleştirilmiş bir kamera ile tespit edilmiştir. Tespit edilen çikolataların merkez koordinatları robot kola gönderilmiştir. Robot kol gelen çikolata koordinatları ile konveyör banta bağlı enkoder bilgisini kullanarak sistemi durdurmadan çikolata toplama ve paketleme işlemini gerçekleştirmiştir. Görüntü işleme aşamasında HSV dönüşümü, kenar tespiti ve moment yöntemleri kullanılarak çikolatalar yüksek doğrulukla tespit edilmiştir. Kamera – robot kol birbirine kalibre edilerek toplama işlemini hatasız yapan bir otomasyon sistemi kurulmuştur. Görüntü işleme donanımı olarak bilgisayar kullanılmıştır. Bilgisayar-robot kol arasındaki haberleşme işlemi Modbus TCP/IP yöntemi ile yüksek hızda gerçekleştirilmiştir.

In this study, chocolates flowing over a conveyor belt were collected with the help of a camera.  Random and scattered chocolates were detected with a camera placed on the conveyor belt.  The center coordinates of the detected chocolates were sent to the robot arm.  The robot arm carried out the chocolate collection and packaging process without stopping the system by using the incoming chocolate coordinates and the encoder information connected to the conveyor belt.  Chocolates were detected with high accuracy by using HSV transform, edge detection and moment methods in the image processing stage.  An automation system has been established that makes the collection process error-free by calibrating the camera and robot arm to each other.  Computer was used as image processing hardware.  The communication process between the computer and the robot arm was carried out at high speed using the Modbus TCP/IP method.
Yeni Di-{2-[(3-alkil)-4,5-dihidro-1H-1,2,4-triazol-5-on-4-il)-azometin]-6-metoksi}-fenil Tereftalat Bileşiklerinin Sentezi ve Potansiyometrik  Titrasyonları
Synthesis and Potentiometric Titrations of Novel Di-{2-[(3-alkyl/aryl-4,5-dihydro-1H-1,2,4-triazol-5-one-4-yl)-azomethine]-6-methoxy}-phenyl Terephtalates
Yazar: Manap, Sevda; Yüksek, Haydar
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 31, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; 124-Triazol-5-one,Syntheses,Schiff base,pKa,Potentiometric titration ; Sentez,Schiff bazı,pKa,Potansiyometrik titrasyon,124-Triazol-5-on

Bu çalışmada, 3-alkil(aril)-4-amino-4,5-dihidro-1H-1,2,4-triazol-5-on (3) bileşiklerinin trietiamin varlığında o-vanillinin tereftaloil klorür ile reaksiyonundan elde edilen di-(2-formil-6-metoksifenil) tereftalat  (3) ile reaksiyonundan yedi yeni di-{2-[(3-alkil)-4,5-dihidro-1H-1,2,4-triazol-5-on-4-il)-azometin]-6-metoksi}-fenil tereftalat (4) bileşikleri sentez edilmiştir. Sentezlenen yeni bileşikler elementel analiz ve spektroskopik yöntemlerle karakterize edilmiştir. Ayrıca, asitlik üzerine çözücü and molekül yapısının etkisini incelemek için, sentezlenen 4 tipi yeni bileşiklerin aseton, 2-propanol, tert-butanol ve N,N-dimetilformamid (DMF) susuz çözücüleri içerisinde tetrabutilamonyum hidroksit (TBAH) ile potansiyometrik titrasyon incelemeleri yapılmıştır. Her bileşik için kullanılan susuz çözücülerdeki yarı nötralizasyon potansiyel (HNP) değerleri ve karşın olan pKa değerleri tayin edilmiştir.

In this study, 3-alkyl(aryl)-4-amino-4,5-dihydro-1H-1,2,4-triazol-5-ones (2) reacted with di-(2-formyl-6-methoxyphenyl) terephtalate  (3), which was synthesized by the reaction of o-vanillin with terephthaloyl chloride by using triethylamine,  to afford the corresponding seven novel di-{2-[(3-alkyl/aryl-4,5-dihydro-1H-1,2,4-triazol-5-one-4-yl)-azomethine]-6-methoxy}-phenyl terephtalates (4). The structures of new synthesized compounds were characterized by mains of elemental analysis and spectroscopic methods. In addition, to investigate the effects of solvents and molecular structure upon acidity, the prepared compounds 4 were titrated potentiometrically with tetrabutylammonium hydroxide in four non-aqueous solvents, including acetone, 2-propanol, tert-butyl alcohol and N, N-dimethylformamide (DMF). The half-neutralization potential (HNP) values and the corresponding pKa values were determined.
Bir Tekstil Fabrikasının Karbon Ayak İzinin Değerlendirilmesi
A Case Study on the Assessment of Carbon Footprint of a Textile Factory
Yazar: Başoğul, Yusuf; Göksu, Taha Tuna; Baran, Mehmet Fırat
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 31, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Karbon Ayak İzi,Tekstil Fabrikası,Tier-1,Sera Gazı ; Carbon Footprint,Electricity Consumption,Tier 1,Carbon Footprint, Electricity Consumption, Tier 1

Artan sera gazlarının çevreye etkisinin araştırılmasında en önemli faktör ve parametrelerden biri karbon ayak izidir. Dünya genelinde kişi bazlı indirilmeye veya azaltılmaya çalışılan bu parametre için fabrikalar ve özellikle de tekstil fabrikaları büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada,  Adıyaman ilinde faaliyet gösteren bir tekstil fabrikasının karbon ayak izi değerlendirilmesi yapılmıştır. Verileri toplama ve değerlendirme tekniklerinin başında gelen ve çalışmaya uygunluğu da gözlemlenen Tier-1 metodu karbon ayak izi değerlendirmesinde kullanılmıştır. Tekstil fabrikasının servis aracı/dizel tüketimi, doğal gaz tüketimi, elektrik tüketimi, atık su bazlı faktörleri sırasıyla 5,475 lt/yıl-dizel, 55,200 m3, 456,000 kWh/yıl, 4,900 m3 olarak hesaplanmıştır. Belirtilen veriler tekstil fabrikasının 300 gün için çalıştığı farz edilip reel verilerle hesaplanmıştır. Tier-1 metoduna uygun olarak yapılan hesaplamalar sonucunda tekstil fabrikasının karbon ayak izi 297,343 ton CO2/yıl olarak hesaplanmıştır. Burada en önemli etkiyi elektrik tüketimi gösterirken en az etkiyi ise atık su göstermiştir. Türkiye’deki tekstil fabrikalarının karbon ayak izi değerlendirmesine önemli bir ışık tutan bu çalışma tekstil fabrikalarının karbon ayak izinin sera gazlarındaki önemli derecede olan etkisini göstermektedir.

The crucial factor in the future of increasing greenhouse gases is the carbon footprint. It is of great importance for these factories around the world. In this study, the carbon footprint of a textile factory operating in Adıyaman province was evaluated. Tier-1, which is one of the primary data collection and techniques, was used in the footprint evaluation. The service vehicle/diesel consumption, natural gas consumption, electricity consumption, wastewater of the textile factory were calculated as 5,475 lt/year-diesel, 55,200 m3, 456,000 kWh/year, 4,900 m3, respectively. The carbon footprint of the textile factory was calculated as 297,343 tons CO2/year in the programming made by the Tier-1 method. Here, the most important effect is electricity consumption, while the least effect is caused by wastewater. This study, which sheds important light on the carbon footprint assessment of textile factories in Turkey, shows a large amount of greenhouse gases at the feet of textile factories.
Otonom Sistemlerde Veri Çoğaltma Yöntemleri Kullanılarak İyileştirilmiş Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti
Improved Real Time Object Detection In Autonomous Systems Using Data Augmentation Methods
Yazar: Bozkaya, Fırat; Yusefı, Abdullah; Tığlıoğlu, Şükrücan; Kaya, Ahmet Kağan; Kazancı, Okan; Akmaz, Mustafa Yasin; Durdu, Akif; Sungur, Cemil
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 30, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Data Augmentation,Object Detection,YOLOv4,Image Processing,Unmanned Aerial Vehicles ; Veri Çoğaltma,Nesne Tanıma,YOLOv4,Görüntü İşleme,İnsansız Hava Araçları

İnsan müdahalesi olmadan çalışan sistemler savunma sanayi başta olmak üzere pek çok alanda gün geçtikte önemi ve kullanımıartmaktadır. Bu sistemlerde insan faktörü azaltılarak maliyet ve zamandan kazanç sağlansa da görüntü işleyerek çalışan sistemlerdedoğruluk oranının yüksek olmaması durumunda yeni problemler ortaya çıkmaktadır. İnsan müdahalesi olmadan çalışan kara araçlarıiçin levha tespitindeki hatalı tespit problemleri, hava araçlarında ise iniş noktasının doğru tespit edilememesi gibi problemlerdir. Buçalışmada hava aracından çekilmiş görüntüler kullanılmıştır. Bu görüntüler üzerinde çeşitli veri çoğaltma yöntemleri kullanılarak nesnetespit oranının arttırılmasıyla tespit problemlerinin giderilmesi üzerine çalışılmıştır. Veri çoğaltma yöntemlerinde Gaussian, karlanma,gölgelendirme, yüksek gama, Kontrast Sınırlı Uyarlanabilir Histogram Eşitleme (CLAHE), arttırılmış parlaklık, azaltılmış parlaklıkyöntemleri uygulanarak veri çoğaltma işlemi yapılmış olup nesne tespitinde kullanılacak olan model eğitimi YOLOv4 algoritmasıylagerçekleştirilmiştir. Sonuçlar gözlemlendiğinde 8000 tekrar sonrasında başarı oranının %94’e kadar çıktığı ve kayıp (loss) değerinin0.42 sonucunu verdiği gözlemlenmiştir. Eğitilen model simülasyon ortamına gerek duyulmadan gerçek araçta denenmiştir.

The importance and application of systems that work without human involvement are growing in many industries, particularly in thedefense industry. Although minimizing the human role in these systems saves money and time, it also introduces new challenges if theaccuracy rate in image processing systems isn't high enough. Erroneous traffic sign detection for land vehicles running without humanassistance, as well as a failure to correctly estimate the landing site in aircraft. In this study, images from the plane were collected andused to enhance object detection in autonomous systems. On these photos, several data augmentation approaches have been used to tryto alleviate the detection challenges by increasing the object detection rate. Data reproduction methods included Gaussian, snow,shading, high gamma, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), raised luminance, and lowered luminancemethods, as well as data augmentation. The YOLOv4 algorithm was utilized to train the model for object detection. When the findingswere examined, it was discovered that after 8000 repetitions, the success rate had increased to 94 percent, and the loss value haddecreased to 0.42. In addition to the simulation environment, the trained model was also evaluated in a real ground vehicle.
Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Orta Dönem Elektrik Enerjisi Tüketim Tahmini: İskenderun Örneği
Mid-Term Electrical Energy Consumption Forecasting Using Artificial Neural Networks: A case study for İskenderun
Yazar: Erkınay Özdemir, Merve
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 28, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Mid-term,Electrical energy,Consumption,Forecasting,Artificial neural networks ; Orta dönem,Elektrik enerjisi,Tüketim,Tahmin,Yapay sinir ağları

Akıllı şebeke sistemlerinin son zamanlarda elektrik güç sistemlerinde kullanılması,  güç sistemlerinin çalışması ve sürdürebilmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımının artması elektrik enerjisi tüketimi tahminini oldukça önemli bir hale getirmiştir. Enerji tüketimini etkileyen doğrusal ve durağan olmayan özellikler enerji tüketim tahminini zorlaştırmaktadır. Orta dönem elektrik enerjisi tüketimi tahminleri 2 haftadan 3 yıla kadar olan tahminleri içermektedir ve güç sistemlerinin verimli çalışması, enerji ihtiyaçlarının doğru belirlenerek gerekli önlemlerin alınması ve bu alanda çalışan şirketlerin ihtiyaçlarının belirlenmesi açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmada yapay sinir ağları kullanılarak İskenderun için orta dönem elektrik enerjisi tüketim tahmini yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar geliştirilen yapar sinir ağının İskenderun orta dönem elektrik enerjisi tüketim tahmini için kullanılabileceğini ve bu modelin tahmin performansının yüksek olduğunu göstermiştir. Sonuçlar bu çalışmanın yenilenebilir enerji teknolojileriyle ilgili yatırım yapan ve bu alanda faaliyet gösteren şirketler ve büyük devlet tesislerinin bu alandaki ihtiyaçlarını karşılayabileceğini göstermektedir.

The use of smart grid systems in electrical power systems, the operation and maintenance of power systems, and the increase in the use of renewable energy sources have made the estimation of electrical energy consumption very important. Linear and non-stationary features affecting energy consumption make energy consumption estimation difficult. Mid-term electrical energy consumption forecasting include forecastings from 2 weeks to 3 years and the efficient operation of power systems is very important in terms of determining the energy needs correctly and taking the necessary precautions and determining the needs of the companies working in this field. In this study, mid-term electrical energy consumption forecasting was made for İskenderun using artificial neural networks. The results showed that the developed artificial neural network can be used for mid-term electrical energy consumption forecasting for Iskenderun and the forecasting performance of this model is high. The results showed that this study can provide the needs of companies and big government facilities that invest in renewable energy technologies and operate in this field.
Farklı Emülgatörler Kullanılarak Oluşturulan Nanoemülsiyonların Domates Posasındaki β-Karotenin Biyoerişilebilirliğine Etkisi
Effect of Nanoemulsions Formed Using Different Emulsifiers on the Bioaccessibility of β-Carotene in Tomato Pomace
Yazar: Tomaş, Merve
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 31, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Beta carotene,Tomato pomace,Nanoemulsion,In vitro gastrointestinal digestion,Total antioxidant capacity ; βeta karoten,Domates posası,Nanoemülsiyon,İn vitro gastrointestinal sindirim,Toplam antioksidan kapasite

Domatesin endüstriyel olarak işlenmesi ile posa açığa çıkmakta ve bu posalar çevresel ve ekonomik yönlerden sorun teşkil etmektedir. Domates posası sağlık üzerine yararlı etkileri ile iyi bilinen β-karoten bileşiğini içermektedir. β-karotenin suda çözünürlüğünün düşük olması olması ve lipofilik yapısından dolayı biyoerişilebilirliği düşüktür. Bu çalışmada, sodyum kazeinat, tween 20 ve tween 80 emülfiyerleri ve mısır yağı ile nanoemülsiyonlar oluşturulup domates posası ile homojenize edilerek içerisinde bulunan β-karotenin biyoerişilebilirliğinin arttırılması amaçlanmıştır. İn vitro sindirim sonrasında emülsiyonların partikül boyutları (273-351 nm), sindirim öncesine (150-185 nm) kıyasla artış göstermiştir. Sindirim sonrasında, örneklerin toplam fenolik madde ve toplam antioksidan kapasitelerinde posaya kıyasla nanoemülsiyon ile homojenize edilmiş posa örneklerinde istatiksel olarak önemli artış tespit edilmiştir (pTween 20 (%92) > Tween 80 (%58) > posa+yağ (%11) > posa (%9) olarak bulunmuştur. İn vitro sindirim sonrasında, sodyum kazeinat ile hazırlanan nanoemülsiyon ile homojenize edilen domates posanın toplam fenolik madde miktarı, toplam antioksidan kapasitesi ve yüzde β-karoten biyoerişilebilirliği diğer emülgatörlere kıyasla en yüksek değerde bulunmuştur. Sonuç olarak, nanoemülsiyon uygulaması domates posasındaki β-karotenin biyoerişilebilirliğini arttırmıştır.

The tomato pulp contains a well-known beta carotene compound with positive health effects. However, the bioaccessibility of beta carotene is low due to the lipophilic structure and the poor water solubility. The aim of this study was to evaluate the effect of different emulsifiers on beta carotene from tomato pomoce bioaccessibility using an in vitro gastrointestinal digestion model. The mean particle diameter of the particles in the nanoemulsions increased after digestion (273 to 351) compared to the values prior to digestion (150 to 185 nm). After in vitro digestion, nanoemulsions caused increases in total phenolic content and total antioxidant capacity values in pomace with nanoemulsion, compared to undigested samples pomace (without nanoemulsion) (pTween 20 (92%) > Tween 80 (58%) > pomace+oil (11%) > pomace (9%). After in vitro digestion, the total phenolic content, total antioxidant capacity and pertencage beta carotene bioaccessibility of tomato pomace homogenized with nanoemulsion prepared by sodium caseinate were found to be the highest value compared to other emulsifiers. As a result, nanoemulsions could increase the bioaccessibility of beta carotenes in tomato pomace.