hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
TurtleBot 3 İle Ros Tabanlı Yol Planlama Uygulaması
Ros Based Path Planning Application with TurtleBot 3
Yazar: İşcan, Hazim; Tuncel, Ezgisu
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 34, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; A*,Dijkstra,Gmapping,Yol Planlama,Robotics,Ros,TurtleBot ; A*,Dijkstra,Gmapping,Path Planning,Robotics,Ros,TurtleBot

Robot İşletim Sistemi (ROS) robotların kontrolünü sağlayan bir işletim sistemidir. Haritalama ve yer tespiti için, ROS içerisindeki Gmapping paketindeki, Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama (SLAM) kullanılır. Gmapping, halihazırda oluşturulmuş olan harita parçaları ve sensör verileri temellidir. Her bir parçacık, robotun geçmiş pozisyon örneği ve harita üzerinde verilen önceki pozisyon örneğinin geçmişinin toplamıdır. Gmapping olasılıksal dağılım modeli robotun son gözlemlerini de hesaba katarak bir yayılım oluşturur. Harita oluşturulduktan sonra robotun hedefe gidebilmesi için yol planlamasının yapılması gerekir. Dijkstra Algoritması, hangi yolların keşfedileceğine öncelik vermemizi sağlar. Tüm olası yolları eşit olarak araştırmak yerine, daha düşük maliyetli yolları tercih eder. Yollarda ilerlemeyi teşvik etmek için daha düşük maliyetler, engellerden kaçınmak için daha yüksek maliyetler ve daha fazlası ayarlayanabilir. Dijkstra Algoritması tüm konumlara giden yolları bulabilir. A* Algoritması, Dijkstra Algoritmasının tek bir hedef için optimize edilmiş bir versiyonudur. A*, bir konuma veya birkaç konumun en yakınına giden yolları bulur. Bir hedefe daha yakın görünen yollara öncelik verir. Bu çalışmada Robot İşletim Sistemi (ROS) tabanlı yol planlama algoritmalarından A* ve Dijkstra’nın, Turtlebot 3 ile uygulaması ve analizi yapılmıştır. Uygulamada hedefe başarılı bir şekilde ulaşılmıştır.

Robot Operating System (ROS) is an operating system that provides control of robots. Simultaneous Positioning and Mapping (SLAM) in the Gmapping package in ROS is used for mapping and locating. Gmapping is based on already created map segments and sensor data. Each particle is the sum of the past position example of the robot and the history of the previous position example given on the map. The Gmapping probabilistic distribution model creates a spread, taking into account the robot's last observations. After the map is created, path planning must be done so that the robot can go to the destination. Dijkstra's Algorithm allows us to prioritize which paths to explore. Rather than exploring all possible routes equally, it prefers lower-cost routes. It can set lower costs to encourage progress on roads, higher costs to avoid obstacles, and more. Dijkstra's Algorithm can find paths to all locations. The A* Algorithm is a single-target optimized version of the Dijkstra Algorithm. A* finds paths to a location or the closest of several locations. Prioritizes paths that seem closer to a destination. In this study, the implementation and analysis of Robot Operating System (ROS) based path planning algorithms A* and Dijkstra with Turtlebot 3. In practice, the target has been successfully achieved.
Balpeteği Sandviç Kompozitlerin Treyler Ön Panellerine Uygulanabilirliğinin Sonlu Elemanlar Analizi ile İncelemesi
Investigation of the Applicability of Honeycomb Sandwich Composites to Trailer Front Panels by Finite Element Analysis
Yazar: Mutlu, Miraç; Akdoğan Eker, Ayşegül; Göktepe, Emin Emre
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 34, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Trailer,Composite,Honeycomb,Bulkhead,Finite Element Analysis (FEA). ; Treyler,Kompozit,Balpeteği,Ön Panel,Sonlu Elemanlar Analizi (FEA).

Bu çalışmada, tenteli perdeli treyler ön panellerine balpeteği sandviç kompozitlerin uygulanabilirliği sonlu elemanlar analizi (FEA) ile incelenmiştir. Balpeteği sandviç yapılı kompozitlerden; polipropilen (PP) balpeteği, S320 çelik levha ve 3005 H19 alüminyum alaşımı balpeteği, 5457 H22 alüminyum levhalardan imal edilmiş iki farklı kompozit bu çalışmanın kapsamında değerlendirilmiştir. TS EN 12642 normunda belirtilen test standartları göz önüne alınarak statik analizler gerçekleştirilmiştir. Kompozit malzemelere uygulanan analizlerde gerilme dağılımı, toplam deformasyon ve gerinim enerjisi çıktıları değerlendirilmiştir. Analizler sonucunda, PP balpeteği kompozit ön panelde en yüksek gerilme değeri 2439 MPa, deplasman 68mm ve gerinim enerjisi 3108 mJ olarak elde edilmiştir. Alüminyum balpeteği kompozit ön panelde ise en yüksek gerilme değeri 391 MPa, deplasman değeri 29 mm ve gerinim enerjisi 286 mJ olarak bulunmuştur. Elde edilen veriler göz önüne alındığında, polipropilen balpeteği yapılı kompozit ön panel için gerekli özellikleri sağlayamadığı, alüminyum balpeteği yapılı kompozitlerin ise uygulanabilir olduğu sonucuna varılmıştır.

In this study, the feasibilty of honeycomb sandwich composites to curtainsider trailer bulkhead was investigated by finite element analysis (FEA). Honeycomb sandwich composites: two different composites made of polypropylene (PP) honeycomb, S320 steel skin and 3005 H19 aluminum alloy honeycomb, 5457 H22 aluminum skin were evaluated within the scope of this study. Static analyzes were carried out considering the test standards specified in the TS EN 12642 norm. Stress distribution, total deformation and strain energy outputs were evaluated in the analyzes applied to composite materials. As a result of the analysis, the highest stress value was obtained as 2439 MPa, displacement 68mm and strain energy 3108 mJ in the PP honeycomb composite front panel. In the aluminum honeycomb composite front panel, the highest stress value was found to be 391 MPa, the displacement value was 29 mm, and the strain energy was 286 mJ. Considering the data obtained, it was concluded that polypropylene honeycomb composite front panel could not provide the necessary properties, while aluminum honeycomb composites were applicable.
Taş Kolonlarla İyileştirilen Yumuşak Zeminlerin Deprem Etkisi Altındaki Deplasman Analizi
Displacement Analysis of Soft Soils Improved with Stone Columns Under the Effect of Earthquake
Yazar: Şahinkaya, Ferhat; Demir, Gökhan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 34, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yumuşak zemin,Taş kolonlar,Deprem etkisi,Deplasman,Sonlu elemanlar ; Soft soil,Stone columns,Earthquake effect,Displacement,Finite elements

Şüphesiz depremler, tüm dünyada ve ülkemizde, önlem alınmadığı takdirde, can ve mal kayıplarına sebep olan önemli doğa olaylarından biridir. Bir yapıda taşıyıcı sistem ne kadar sağlam olursa olsun, deprem sırasında zeminin taşıma gücünün azalması sebebiyle meydana gelen aşırı deplasman durumunda, yapının zarar görmemesi mümkün olmayacaktır. Bu çalışmada, bir derin iyileştirme yöntemi olan taş kolon yöntemi kullanılarak, Plaxis 2D sonlu elemanlar programı vasıtasıyla oluşturulan zemin modelleri ile deprem analizleri yapılmıştır. Analizlerde 24 Ocak 2020 tarihinde Türkiye’nin Elazığ şehrinde meydana gelen ve büyük kayıplara sebep olan depremin ivme kaydı kullanılmıştır. Taş kolonsuz zemin ile yapılan dinamik analizler sonrasında zemine, 60 cm çapında, taş kolonların merkezleri arası mesafenin (s) taş kolon çapına (D) oranı s/D=2 olacak şekilde taş kolon uygulaması yapılmıştır. Daha sonra taş kolon malzemesinin içsel sürtünme açısı (ϕ) 35°, 40°, 45° olarak değiştirilerek, dinamik analizler tekrar edilmiştir. Sonuç olarak deprem sırasında taş kolonsuz ve taş kolonlu zemin modelleri için zeminin dinamik zamana bağlı deplasman değişimleri incelenmiştir. Taş kolonların deprem sırasında meydana gelebilecek deplasmanları engellediği görülmüştür.

Undoubtedly, earthquakes are one of the important natural events that cause loss of life and property all over the world and in our country, unless precautions are taken. No matter how strong a structure is, it will not be possible for the structure not to be damaged in case of excessive displacement due to the decrease in the bearing capacity of the soil during an earthquake. In this study, soil models improved with stone columns, which is a deep remediation method, were created using the Plaxis 2D finite element program and dynamic analyzes were performed. In the analysis, the acceleration record of the earthquake that occurred in Elazığ, Turkey on January 24, 2020 and caused great losses was used. After the dynamic analyzes with the stone columnless soil, a stone column was applied to the soil with a diameter of 60 cm, with the ratio of the distance between the centers of the stone columns (s) to the diameter of the stone columns (D) being s/D=2. Then, the internal friction angle (ϕ) of the stone column material was changed to 35°, 40°, 45° and dynamic analyzes were repeated. As a result, dynamic time-dependent displacement changes of the soil were investigated for the soil models with and without stone columns during the earthquake. It has been observed that the stone columns prevent the displacements that may occur during the earthquake.
Çiçek Görüntü Sınıflandırılmasında Ön Eğitimli Evrişimsel Sinir Ağlarının Performans Karşılaştırması
Performance Comparison of Pre-Trained Convolutional Neural Networks in Flower Image Classification
Yazar: Atik, İpek
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 35, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Derin Öğrenme,Sınıflandırma,Evrişimsel Sinir Ağları,çiçek,GoogLeNet ; Deep Learning,Classification,Convolutional Neural Networks,flower,GoogLeNet

Çiçek sınıflandırması botonikten, ekolojik çalışmalara kadar birçok alan için önemlidir. Çiçek görüntülerinin net şekilde belirgin olmaması, yaprakların, dalların görüntüyü kapatması ve benzer özellikte çiçeklerin çok olması sınıflandırma çalışmalarında rastlanan zorluklardandır. Çalışmada internetten alınan 3670 çiçekten oluşan veri seti kullanılarak sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Son dönemde görüntü sınıflandırma çalışmalarında derin öğrenme yöntemleri kullanılarak oldukça başarılı sonuçlara ulaşılmaktadır. Bu çalışma derin öğrenme modellerinden ön eğitimli evrişimsel sinir ağları (ESA) AlexNet, GoogLeNet, SqueezeNet, ShuffleNet ve Resnet-18 ile sınıflandırma çalışması yapılarak performansları karşılaştırmalı olarak irdelenmiştir. Karşılaştırma neticesinde en başarılı sonuca %97.26 doğruluk oranına sahip olan GoogLeNet ile ulaşılmıştır. Diğer modeller için elde edilen başarı oranları sırasıyla ShuffleNet, SqueezeNet, ResNet-18 ve AlexNet için  %97.23, %92.84, %91.42 %89.05’tir. Çalışmada GoogLeNet modeli bu çalışmadaki modellerin yanı sıra aynı veri seti ile yapılan diğer alışmalar içinde en yüksek başarıya ulaşan model olmuştur.

Flower classification is important for many fields from botonics to ecological studies. The difficulties encountered in classification studies are that flower images are not clearly evident, leaves and branches obscure the image, and there are many flowers with similar characteristics. In the study, classification study was carried out using the data set consisting of 3670 flowers taken from the internet. Recently, very successful results have been achieved by using deep learning methods in image classification studies. In this study, the performances of the deep learning models were examined comparatively by making a classification study with the pre-trained convolutional neural networks (CNN) AlexNet, GoogLeNet, SqueezeNet, ShuffleNet and Resnet-18. As a result of the comparison, the most successful result was obtained with GoogLeNet, which has an accuracy rate of 97.26%.  The accuracy rate was calculated as 97.23%, 92.84%, 91.42% 89.05% for ShuffleNet, SqueezeNet, ResNet-18 and AlexNet, respectively. In addition to the models in this study, the GoogLeNet model in the study was the model that achieved the highest success among other studies conducted with the same data set.
Yeni Bir Türkçe Sesli Kitap Veri Seti Üzerinde Convolutional RNN+CTC, LSTM+CTC ve GRU+CTC Modellerinin Karşılaştırılması
Comparison of Convolutional RNN+CTC, LSTM+CTC and GRU+CTC Models on A New Turkish Audiobook Dataset
Yazar: Yalman, Halil İbrahim; Tüfekci, Zekeriya
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 34, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Konuşma Tanıma,Derin Öğrenme,Evrişimli Sinir Ağları,Uzun Kısa Süreli Bellek,Basit Tekrarlayan Ağlar,Kapılı Tekrarlayan Hücreler,Bağlantıcı Zamansal Sınıflandırma,Türkçe Sesli Kitap Veriseti. ; Speech Recognition,Deep Learning,Convolutional Neural Networks,Long Short Term Memory,Simple Recurrent Networks,Gated Recurrent Units,Connectionist temporal classification,Turkish Audiobook Dataset.

Konuşma tanıma insanların çıkardığı ses dalgalarının yazıya dönüştürülmesi işlemidir. Geçmişten günümüze birçok konuşma tanıma modeli ve veri seti üretilmekle beraber ülkemizde bu konuda bir eksiklik olduğu yadsınamaz bir gerçektir. Bu çalışmada, Türkçe konuşma tanıma sistemleri için sesli kitaplardan oluşan özgün bir veri seti geliştirilmiştir. Bu veri seti halihazırda oluşturulmuş olan sesli kitapların bölümlenmesi yoluyla hazırlanmıştır. Bu veri seti üzerinde Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Bağlantıcı Zamansal Sınıflandırma (CTC) ile birlikte Yinelemeli Sinir Ağı (RNN), Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM), Geçitli Tekrarlayan Birimler (GRU) modellerinin performansı incelenmiş ve karşılaştırması yapılmıştır. Bu çalışmanın sonuçlarına göre performansı en yüksek olan model LSTM olması ile birlikte daha az parametre kullanan GRU modelinin konuşma tanıma oranı LSTM modelinin konuşma tanıma oranına yakın çıkmıştır.

Speech recognition is the process of converting sound waves produced by humans into text. Although many Speech recognition models and data sets have been produced from the past to the present, it is an undeniable fact that there is a deficiency in this regard in our country. In this study, a unique data set consisting of audio books was developed for Turkish speech recognition systems. This dataset has been prepared by partitioning the audiobooks that have already been prepared. On this dataset, Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU) models were examined and compared together with Convolutional Neural Networks (CNN) and Connectionist Temporal Classification (CTC). According to the results of this study, although the model with the highest performance is LSTM, the speech recognition rate of the GRU model, which uses fewer parameters, is close to the speech recognition rate of the LSTM model.
Alzheimer Hastalığının Erken Teşhisinin Çoklu Değişken Kullanarak Tespiti
Early Diagnosis of Alzheimer’s Disease Using Multiple Variables
Yazar: Sertkaya, Mehmet Emre; Ergen, Burhan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 35, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Alzheimer Hastalığı,MR,OASIS,Boosting Yöntemleri ; Alzheimer Disease,MR,OASIS,Boosting Methods.

Alzheimer hastalığı (AD) Dementia’nın bir türü olup bilişsel bir rahatsızlıktır. Alzheimer Hastalığının teşhisi, özel olmayan çeşitli değerlendirme ve biyobelirteçlere dayanmaktadır. Erken teşhis konulmazsa, hastalığın ilerlemesi ile ölüme bile sonuçlanabilecek ya da yaşam süresini kısaltacak etkileri vardır. Kesin tanı için beyindeki amiloid plaklarına bakılarak teşhis konulsa da bu birikme hastalığın sebebi değil sonuçlarından biri değerlendirilmektedir.  Hastalığın erken teşhisinde ve ilk safhalarında amiloid plaklarının birikimi gözlenmesi ile teşhis oldukca zor ve zahmetlidir. Bu çalışmada, bir açık kaynak veri tabanından alınan demanslı hastalara ait klinik, bilişsel ve biyobelirteç veriler ile önişlemeli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Alzheimer Hastalığının erken teşhisi için bir yöntem önerilmiştir. Kullanılan yöntemler Karar Ağaçları, Gradient Boost,  Extreme Gradient Boost, Light Gradient Boost, Cat Boost ve Rasgele Orman yapılarıdır. Bu yöntemler arasında Gradient Boost %91,25 ile en iyi sonucu sergilemiştir.

Alzheimer's disease (AD) is a type of Dementia and is a cognitive disorder. Diagnosis of Alzheimer's Disease is based on a variety of nonspecific assessments and biomarkers. If not diagnosed early, it has effects that may result in the progression of the disease, even death, or shorten the life span. Although the diagnosis is made by looking at the amyloid plaques in the brain for a definitive diagnosis, this accumulation is considered as one of the results, not the cause of the disease. In the early diagnosis and early stages of the disease, the diagnosis is very difficult and troublesome with the observation of the accumulation of amyloid plaques. In this study, a method for early diagnosis of Alzheimer's Disease is proposed by using preprocessed clinical, cognitive and biomarker data of patients with dementia from an open-source database and machine learning methods. The methods used are Decision Trees, Gradient Boost, Extreme Gradient Boost, Light Gradient Boost, Cat Boost and Random Forest structures. Among these methods, Gradient Boost showed the best result with 91.25%.
H-Darrieus Rüzgar Türbininde Simetrik ve Asimetrik Kanat Profili Kullanımının Karşılaştırılması
Comparison of symmetrical and asymmetrical airfoil usage on H-Darrieus Wind Turbine
Yazar: Korukçu, Mehmet Özgün
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 34, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Dikey Eksenli Rüzgar Türbini,Kanat Profili,DMST,Güç Katsayısı,Yenilenebilir Enerji. ; Vertical Axis Wind Turbine,Airfoil,DMST,Power Coefficient,Renewable Energy.

Rüzgar türbinlerinde kanat profili seçimi türbinin aerodinamik performansı açısından çok önemlidir. Bu çalışmada dikey eksenli H-Darrieus rüzgar türbinlerinde simetrik ve asimetrik kanat profili kullanımının türbin verimine olan etkisi sayısal olarak incelenmiştir. Beş simetrik kanat profili (NACA0009, NACA0012, NACA0015, NACA0018, NACA0021) ile beş asimetrik kanat profilinin (NACA2412, NACA4412, NACA6412, NACA8412, NACA10412) H-Darrieus rüzgar türbininde kullanılması durumunda türbin verimi incelenmiştir. Hesaplamalarda Çift Çoklu Akım Tüpü (ÇÇAT) (Double Multiple Stream Tube-DMST) yöntemi kullanılmıştır. NACA0018 kanat profili kullanılan türbinde en yüksek güç katsayısı CPmax=0.4791 bulunurken, NACA2412 kanat profili kullanılan türbinde en yüksek güç katsayısı ise CPmax=0.4726 bulunmuştur.  NACA0018 ve NACA2412 kanat profilleri için kanat uç hız oranının () güç katsayısına (CP) ve rotor açısının ( moment değerlerine () göre değişimlerini veren matematiksel bağıntılar elde edilmiştir. Elde edilen bağıntıların hepsinde regresyon katsayısı oldukça yüksektir (r^2>0.99).

Airfoil choice is vital for wind turbines. In this study effects of symmetrical and asymmetrical airfoil types on vertical axis H-Darrieus turbine performance are investigated. Coefficient of performance (CP) of H-Darrieus türbine is investigated for five symmetric (NACA0009, NACA0012, NACA0015, NACA0018, NACA0021) and five asymmetric airfoils (NACA2412, NACA4412, NACA6412, NACA8412, NACA10412).  In the calculations Double Multiple Stream Tube (DMST) model is used. For NACA0018 airfoil maximum power coefficient is found as CPmax=0.4791 whereas maximum power coefficient for NACA2412 airfoil is found as CPmax=0.4726. Mathematical relations for coefficient of performance (CP) respect to tip speed ratio  () and torque () respect to azimuth angle (are derived. Regression cofficients of the relations are found very high (r^2>0.99).
Karmaşık Jeoloji ve Topografyaya Sahip Alanlarda Sentinel-2A Uydu Görüntülerinin Performansı Üzerine Bir Örnek Çalışma: Koyulhisar (Sivas-Türkiye)
A Case Study on the Performance of Sentinel-2A Satellite Images in Areas with Complex Geology and Topography: Koyulhisar (Sivas-Turkey)
Yazar: Çalışkan, Ayşe Betül; Canbaz, Oktay; Gürsoy, Önder
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 34, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Band Ratio,Minimum Noise Fraction,Maximum Likelihood,Spectral Classification ; Bant Oranlama,Minimum Gürültü Fraksiyonu,Maksimum Olabilirlik,Spektral Sınıflandırma

Bu çalışma, Sentinel 2A multispektral uydu görüntüsü kullanılarak jeolojik özelliklerin ortaya çıkarılmasına yönelik gerçekleştirilmiştir. Sivas ili Koyulhisar ilçesi sınırları içerisinde kalan çalışma alanında sedimanter ve volkanik kayaçlar yüzeylemektedir. Ayrıca, çalışma alanı, Türkiye’nin en önemli aktif fay zonlarından bir tanesi olan Kuzey Anadolu Fay Zonu (NAFZ) üzerinde konumlanmaktadır. Sarp ve engebeli topografyaya sahip olan bu alanda heyelan riski taşıyan birçok alan mevcuttur. Bu nedenle, çalışma alanının jeolojik özelliklerinin ortaya çıkarılması oldukça önemlidir.  Bu çalışmada, bant oranlama, minimum gürültü fraksiyonu (MNF) ve maksimum olabilirlik sınıflandırması (MLC) gibi uzaktan algılama teknikleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda, mevcut jeolojik harita içerisinde formasyon ve birim sınırlarının gözden geçirilmesi ve yeniden çizilmesini gerektirecek sonuçlar elde edilmiştir.

This study was carried out to reveal geological characteristics using Sentinel-2A multispectral satellite image. Sedimentary and volcanic rocks crop out in the study area within the borders of the Koyulhisar town of Sivas province. In addition, the study area is located on the North Anatolian Fault Zone (NAFZ), one of the most important active fault zones in Turkey. There are many areas with landslide risk in this area, which has a steep and rugged topography. For this reason, it is very important to reveal the geological features of the study area. In the study, remote sensing techniques such as band ratio, minimum noise fraction (MNF) and maximum likelihood classification (MLC) were used. The results were obtained that would require the geological formations and unit boundaries to be reviewed and redrawn within the existing geological map.