hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Tek Kart Bilgisayarlar ile Bulut Oluşturarak MapReduce İşlemleri Denemesi
Study on MapReduce Operations Creating Cloud with Single Board Computer
Yazar: Aysan, Levent; Özbilgin, İzzet
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 8 No. 3, 2015
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; single board computer cluster,virtualization,big data,MapReduce,Hadoop ; tek kart bilgisayar kümesi, sanallaştırma, büyük veri,MapReduce, Hadoop

Günümüzde bilişim sistemlerinde geçmişe oranla çok daha büyük veriler oluşmaktadır. Bu verilerin depolanması  ve analizinde önemli kaynak sorunları yaşanmaktadır. Büyük Verinin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için  ihtiyaç duyulan sistemlerin, güncel sistemlerden daha hızlı çalışması ve daha az enerji tüketmesi gerekmektedir. Aksi  takdirde çok büyük maliyet ve veri analiz süreleri önümüze çıkmaktadır. Bu çalışmada tek kart mini kişisel bilgisayarlar  ile küme oluşturup ve üzerinde kap tabanlı sanallaştırma sağlayıp büyük veri algoritmaları denemeleri yapılmıştır. Bu  kapsamda oluşturulan büyük veri sistemlerinin temelini oluşturan Map Reduce işlemlerinin özel olarak tasarlanmış  ARM işlemci kümeleri üzerinde yürütülmesini ve etkinliğinin test edilmesi araştırılmıştır. ARMişlemcili tek kart mini  bilgisayarların maliyeti ucuz, enerji tüketimi düşük, karbon salınımı düşüktür. Kümeleme, bulut bilişim, çoklu işlem,  paralel işlem ve büyük veri uygulamalarına da uygunluğu da görülmüştür.Tek kart bilgisayar donanımı üzerinde kap  temelli sanallaştırma kullanımını denenmemiş bir yaklaşımdır. MapReduce uygulamasında işçi düğüm olarak işlem  tecritlenmesi kullanılması da yeni bir uygulamadır

- Nowadays information systems have much larger data than in the past. The storage and analysis of this datahas a huge lack of resource. Saving, processing and analyzing of the big data needs systems that work faster andconsume less energy than current systems. Otherwise much greater costs and times of data analysis will be faced. In thisstudy, a cluster of single board computers is created and succeeded to run process isolation operating system levelvirtualization for experiencing on big data algorithms. In this context created our work, the Map Reduce transactions,which are the basics of big data systems, were executed on specifically designed ARM architecture mini supercomputerclusters. ARM processed single board computers have effective costs, less energy consumptions and less carbonemissions. Clustering, cloud computing, multiprocessing, parallel processing and big data applications compliance hasbeen also observed. Container virtualization on single board computer is an untested approach to use. Using processisolation for MapReduce WorkerNode is yet another new practice.
Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi ve Yapay Sinir Ağları ile Türkiye’deki COVID-19 Vefat Sayısının Tahmin Edilmesi
Prediction of the COVID-19 Number of Death in Turkey by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Artifical Neural Networks
Yazar: Turan, Tülay; Turan, Gökhan; Köse, Utku
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 15 No. 2, 2021
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; COVID-19,pandemic,ANFIS,Artificial Neural Networks,forecast,Turkey,death count ; COVID-19,pandemi,ANFIS,Yapay Sinir Ağları,tahmin,Türkiye,vefat sayısı

COVID-19, küresel pandemi olarak ilan edilmiş, kritik ve ölümcül bir hastalıktır. Küresel salgın tehlikesinin sürmekte olduğu bu süreçte, pandemi ile yüzleşmek için özel politikalar ve planlar yapmak oldukça önemlidir. COVID-19 doğrulanmış verilerini kullanarak, yapay zeka teknikleri ile tahminlerde bulunmak ise gelecek planlarının geliştirilmesine yardımcı olduğu için önemli bir konudur. Bu çalışmada, Türkiye Sağlık Bakanlığı COVID-19 bilgilendirme sayfasında yayınlanan veriler kullanılarak, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ve yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin modelleri geliştirilmiştir. Bu modeller farklı istatistiksel değerlendirme kriterleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Değerlendirme sonucunda ANFIS modeli0.0247 ortalama mutlak hata (MAE) değeri, 0.0012 ortalama kare hata (MSE) değeri, 0.0351 kök ortalama kare hata (RMSE) değeri ve 0.9847 regresyon katsayısı R2 sonucu ile en iyi model sonucunu elde etmiştir. Ayrıca ANFIS ile oluşturulan modelin gelecek beş günlük vefat sayılarını %96 doğruluk oranı ile tahmin ettiği görülmüştür.

COVID-19 is a critical and fatal disease, which was declated as the global pandemic. In this process in which the global pandemic state is alive, it is too important to make specific policies and plans to face the pandemic. Using COVID-19 verified data and making predictions with artificial intelligence techniques is an important issue as it allows deriving of future plans. In this study, Turkey's Health Ministry COVID-19 in the informational pages published using data, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), and the artificial neural network (ANN) prediction models have been developed. These models were compared using different statistical evaluation criteria. As a result of the evaluation, the ANFIS model obtained the best model results with 0.0247 mean absolute error (MAE) value, 0.0012 mean square error (MSE) value, 0.0351 root mean square error (RMSE) value and 0.9847 regression coefficient R2. In addition, it was seen that the model created with ANFIS showed a better performance and predicted the number of deaths in the next five days with an accuracy rate of 96%.
Arduino Nano Tabanlı Bir Eğitim Robotu Geliştirilmesi: myNanoBot
The Development of an Arduino Nano Based Educational Robot: myNanoBot
Yazar: Duran, Erkan
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 15 No. 1, 2021
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Arduino,eğitim robotu,mBlock,uzantı,Scratch mod ; Arduino,educational robot,mBlock,extension,Scratch mode

Bu çalışmanın amacı, temel kodlama ve robotik eğitimlerinde genellikle tercih edilen hazır robot kitlerine alternatif bir eğitim robotu geliştirmektir. Bu amaçla hem öğretmenler hem de öğrenciler tarafından temin edilmesi ve montajı kolay; açık kaynak kodlu Arduino mikrodenetleyicisi ile çeşitli aktüatör ve sensörlere sahip düşük maliyetli bir eğitim robotu geliştirilmiştir. İlgili robot, yine araştırmacı tarafından yazılan uzantı ile mBlock yazılımı (3.4.12 sürümünde) blok tabanlı olarak kolayca programlanabilmektedir. Bununla birlikte robot, yapılan uygulamaları herhangi bir derleme ve yükleme işlemine gerek kalmaksızın mBlock yazılımı Scratch modunda USB ve bluetooth bağlantısı üzerinden eş zamanlı bir şekilde çalıştırabilmektedir. Bu amaçla Makeblock mBot seri port protokolü ile Makeblock elektronik modüllerine ait aygıt yazılımları robota uyarlanmış ve robotun kendi aygıt yazılımı oluşturulmuştur. Robotun geliştirilmesinde Arduino Nano geliştirme kartı, bluetooth modülü, ultrasonik mesafe sensörü, ışık sensörü, ses sensörü, RGB LED, buzzer, motor sürücü kartı ve DC motor kullanılmıştır. Arduino Uno ve Arduino Mega geliştirme kartları ile de test edilen robot, temel kodlama ve robotik eğitimlerinde kullanılabilir ve farklı sensörler eklenerek geliştirilebilir.

The aim of this study is to develop an alternative educational robot to generally preferred ready robot kits in basic coding and robotic educations. For this purpose, easy to supply and assemble by both teachers and students, a low-cost educational robot equipped with various sensors and actuators was developed using open source Arduino microcontroller. And again with written extension by the researcher, the robot can be easily programmed as block-based in mBlock software (version 3.4.12). At time same time, the robot can run applications simultaneously without the need for compilation and upload in mBlock software Scratch mode via USB and bluetooth connection. For this purpose, Makeblock mBot serial port protocol and firmwares of Makeblock electronic modules were adapted to the robot and the robot's own firmware were created. In the development of the robot, Arduino Nano development card, bluetooth module, ultrasonic distance sensor, light sensor, sound sensor, RGB LED, buzzer, motor driver card and DC motor were used. Tested also with Arduino Uno and Arduino Mega development cards, the robot can be used in basic coding and robotic educations and can be developed by adding different sensors.
IoT Güvenliği İçin Kullanılan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Modelleri Üzerine Bir Derleme
A Review of Machine Learning and Deep Learning Models Used for IoT Security
Yazar: Satılmış, Hami; Akleylek, Sedat
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 4, 2021
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; deep learning,IoT security,machine learning ; derin öğrenme,IoT güvenliği,makine öğrenimi

Nesnelerin internetini (internet of things - IoT) oluşturan cihazlar ve bu cihazları birbirine bağlayan ağlar hızlı bir şekilde yaygınlaşmaktadır ve evrim geçirmektedir. Buna paralel olarak, IoT cihazlarına ve ağlarına yönelik saldırılar da hız kesmeden artmaya devam etmektedir. Bu derleme çalışmasında, genel olarak IoT ağlarındaki anormallik tabanlı saldırıları tespit etmek ve azaltmak için önerilen, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinden oluşan güncel yaklaşımlar özetlenmiştir. Önerilen yaklaşımlar hakkında kısa bilgiler verilmektedir ve bu yaklaşımların avantajlarından ve dezavantajlarından bahsedilmektedir. Bu çalışmanın ana hedefi olarak, önerilen yaklaşımlarda kullanılan makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri ile ilgili, üç araştırma sorusunun yanıtı aranmaktadır. Bu araştırma sorularından birincisi, “IoT güvenliğinde kullanılan makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri, hangi metriklerle değerlendirilmektedir? “, ikincisi, “IoT güvenliği açısından, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinde hangi veri kümeleri kullanılmaktadır? “ ve üçüncüsü ise, “IoT güvenliğinde hangi makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri kullanılmaktadır ve bunların uygulama alanları nelerdir? “. Bu çalışmada son olarak, incelenen çalışmalardaki eksiklikler tespit edilmektedir. Böylece, IoT güvenliği ile ilgili gelecekteki çalışmalar için bir bakış açısı sağlanmaktadır

Internet of things (IoT) devices and networks connecting these devices are rapidly spreading and evolving. In parallel, attacks against IoT devices and networks continue to increase unabated. In this review, current approaches, consisting of machine learning and deep learning models, which are recommended to detect and mitigate anomaly-based attacks in IoT networks in general, are summarized. Brief information about the proposed approaches is given, and the advantages and disadvantages of these approaches are mentioned. As the main objective of this paper, answers to three research questions about machine learning and deep learning models used in the proposed approaches are sought. The first of these research questions is, “With which metrics are machine learning and deep learning models used in IoT security evaluated? “, the second is, “In terms of IoT security, which datasets are used in machine learning and deep learning models? “ and the third is, “Which machine learning and deep learning models are used in IoT security and what are their application areas? “. Finally, deficiencies encountered in the studies are noted. Thus, a perspective is provided for future work on IoT security.
Saf ZnO ve katkılı ZnO:Alx:Mny ( x=1% at., y=1%, 2%, 3%, 5% at.) yarı iletken ince filmlerin yapısal ve optiksel özellikleri ile üretilen diyotların elektriksel özelliklerinin araştırılması
Saf ZnO ve katkılı ZnO:Alx:Mny ( x=1% at., y=1%, 2%, 3%, 5% at.) yarı iletken ince filmlerin yapısal ve optiksel özellikleri ile üretilen diyotların elektriksel özelliklerinin araştırılması
Yazar: Demirbilek, Nihat; Kaya, Mehmet; Yakuphanoğlu, Fahrettin
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 38 No. 1, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yarıiletken,ZnO,Fotodiyot,Optiksel Özellikler

Bu çalışmada, katkısız ZnO ve Al, Mn katkılı ZnO yarı iletken ince filmler ve p-tipi Si diyotlar sol-jel spin kaplama tekniği kullanılarak üretildi. Üretilen ince filmlerin yapısal ve optiksel özellikleri sırasıyla SEM, XRD ve UV-Spektrofotometre kullanılarak incelendi. İnce filmlerin kristal yapısının altıgen wurtzite yapıya sahip olduğu ve artan Mn katkısı ile numunelerin optik bant aralığı enerjilerinin azaldığı belirlendi. Termoiyonik emisyon modeli kullanılarak diyotların deneysel sıfır-besleme akım bariyer yüksekliği (Φb(I-V)), doğrultma oranı, idealite faktörü ve Ion/Ioff parametreleri hesaplandı. Üretilen Al/p-Si/ZnO:Al:Mn/Al diyotunun yüksek doğrultma oranının ve Ion/Ioff değerlerinin sırasıyla 1,56x105 ve 1,54x104 olduğu ve ışığa duyarlı davranışlar sergilediği belirlendi. Ayrıca, Al/p-Si/ZnO:Al:Mn/Al diyotunun kapasitans bariyer yüksekliği (Φb(C-V)), kurulma voltajı (Vbi), difüzyon potansiyeli (Vd), donör konsantrasyonu (Nd) ve tükenme tabakası genişliği (Wd) değerleri 1MHz frekans altında çizilen C-2-V grafiği kullanılarak hesaplandı. Elde edilen sonuçlar üretilen diyotların optoelektronik uygulamalarda fotodiyot veya fotosensör olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Bu çalışmada, katkısız ZnO ve Al, Mn katkılı ZnO yarı iletken ince filmler ve p-tipi Si diyotlar sol-jel spin kaplama tekniği kullanılarak üretildi. Üretilen ince filmlerin yapısal ve optiksel özellikleri sırasıyla SEM, XRD ve UV-Spektrofotometre kullanılarak incelendi. İnce filmlerin kristal yapısının altıgen wurtzite yapıya sahip olduğu ve artan Mn katkısı ile numunelerin optik bant aralığı enerjilerinin azaldığı belirlendi. Termoiyonik emisyon modeli kullanılarak diyotların deneysel sıfır-besleme akım bariyer yüksekliği (Φb(I-V)), doğrultma oranı, idealite faktörü ve Ion/Ioff parametreleri hesaplandı. Üretilen Al/p-Si/ZnO:Al:Mn/Al diyotunun yüksek doğrultma oranının ve Ion/Ioff değerlerinin sırasıyla 1,56x105 ve 1,54x104 olduğu ve ışığa duyarlı davranışlar sergilediği belirlendi. Ayrıca, Al/p-Si/ZnO:Al:Mn/Al diyotunun kapasitans bariyer yüksekliği (Φb(C-V)), kurulma voltajı (Vbi), difüzyon potansiyeli (Vd), donör konsantrasyonu (Nd) ve tükenme tabakası genişliği (Wd) değerleri 1MHz frekans altında çizilen C-2-V grafiği kullanılarak hesaplandı. Elde edilen sonuçlar üretilen diyotların optoelektronik uygulamalarda fotodiyot veya fotosensör olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Ampisilinin Sn/Sb/Ni-Ti Anotlarla Elektrokimyasal Olarak Giderimine Çeşitli Parametrelerin Etkisi
Ampisilinin Sn/Sb/Ni-Ti Anotlarla Elektrokimyasal Olarak Giderimine Çeşitli Parametrelerin Etkisi
Yazar: Kurt, Ayşe; Shakir, Fanar; Yonar, Taner
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 38 No. 2, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Elektrokimyasal oksidasyon,Sn/Sb/Ti-Ni anot,ampisilin,giderim

Bu çalışmada, ampisilin antibiyotiği içeren atıksuların elektrokimyasal oksidasyonunda yeni nesil Sn/Sb/Ni-Ti anotların uygulanabilirliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Elektrolit olarak değerlendirmek üzere sodyum klorür ve potasyum klorür olmak üzere iki farklı tür tuz kullanılmıştır. Ancak, potasyum klorür ile giderim verimleri daha yüksek bulunmuştur. Potasyum klorür ile ampisilin ve kimyasal oksijen ihtiyacının tamamen giderilmesi sırasıyla 5 ve 60 dakika reaksiyon süresi sonunda gerçekleşirken; sodyum klorür ile sırasıyla 5 ve 90 dakika sonra gerçekleşmiştir. Sonuç olarak optimum elektrokimyasal reaksiyon koşulları 750 mg L-1 potasyum klorür ilavesi, pH 8 ve 50 mA cm-2 akım yoğunluğu olarak bulunmuştur. Bu çalışmanın sonucunda, ampisilinin bozunması için yeni nesil Sn/Sb/Ni-Ti anotları ile elektrokimyasal oksidasyon prosesleri, daha az reaksiyon süresi ihtiyacı, tam mineralizasyonun sağlanması ve pH ayarlama adımına ihtiyaç duyulmaması açısından gelecekteki uygulamalar için bu konuda umut verici görünmektedir.

Bu çalışmada, ampisilin antibiyotiği içeren atıksuların elektrokimyasal oksidasyonunda yeni nesil Sn/Sb/Ni-Ti anotların uygulanabilirliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Elektrolit olarak değerlendirmek üzere sodyum klorür ve potasyum klorür olmak üzere iki farklı tür tuz kullanılmıştır. Ancak, potasyum klorür ile giderim verimleri daha yüksek bulunmuştur. Potasyum klorür ile ampisilin ve kimyasal oksijen ihtiyacının tamamen giderilmesi sırasıyla 5 ve 60 dakika reaksiyon süresi sonunda gerçekleşirken; sodyum klorür ile sırasıyla 5 ve 90 dakika sonra gerçekleşmiştir. Sonuç olarak optimum elektrokimyasal reaksiyon koşulları 750 mg L-1 potasyum klorür ilavesi, pH 8 ve 50 mA cm-2 akım yoğunluğu olarak bulunmuştur. Bu çalışmanın sonucunda, ampisilinin bozunması için yeni nesil Sn/Sb/Ni-Ti anotları ile elektrokimyasal oksidasyon prosesleri, daha az reaksiyon süresi ihtiyacı, tam mineralizasyonun sağlanması ve pH ayarlama adımına ihtiyaç duyulmaması açısından gelecekteki uygulamalar için bu konuda umut verici görünmektedir.
Meteorolojik parametreler ile doğal gaz talep tahmini için metasezgisel optimizasyon algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of metaheuristic optimization algorithms for natural gas demand forecast with meteorological parameters
Yazar: Bilici, Zehra; Özdemir, Durmuş
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 38 No. 2, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Natural gas demand forecast,Forecast according to meteorological parameters,Metaheuristic algorithms. ; Doğal gaz talep tahmini,Meteorolojik parametrelere göre tahmin,Metasezgisel algoritmalar.

Doğal gaz talep tahmini, özellikle enerji tüketimi yüksek ülke ekonomilerinin karar vericileri, sanayi sektörü ve doğal gaz piyasasındaki tüm oyuncular için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma, meteorolojik parametrelere göre Türkiye'nin aylık doğal gaz talep tahmini modelini sunmayı amaçlamaktadır. Çalışmada Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC), Yüklü Sistem Arama Algoritması (CSS), Karga Arama Algoritması (CSA) ve Harmoni Arama Algoritması (HSA) dört güncel metasezgisel algoritma ile oluşturulan modeller karşılaştırılmıştır. Araştırmada lineer, üstel (exponential) ve ikinci dereceden (quadratic) olmak üzere üç matematiksel model geliştirilmiş ve modellerin performansları altı farklı global hata ölçüm metrikleri (AE, MAE, R2, MAPE, RMS, MARNE) ile değerlendirilmiştir. Çalışmada ortalama sıcaklık, basınç, nem, rüzgar ve yağış meteorolojik veriler girdi parametreleri olarak kullanılmıştır.  2010-2017 yılları arasındaki veriler eğitim verileri, 2018-2020 yılları arasındaki veriler ise test verisi olarak uygulanmıştır. Doğal gaz talep tahmini eğitim veri seti için en başarılı tahmin eden model CSS algoritmasının quadratic modeliyken, test verilerinde ise en başarılı tahmin ABC algoritmasının quadratic modelidir.

Natural gas demand forecasting is of great importance especially for decision-makers of national economies with high energy consumption, the industrial sector, and all players in the natural gas market, in particular. This study aims to present Turkey's monthly natural gas demand forecast model according to meteorological parameters. In the study, models were created with four current metaheuristic algorithms of Artificial Bee Colony Algorithm (ABC), Charged  System Search Algorithm (CSS), Crow Search Algorithm (CSA), and Harmony Search Algorithm (HSA) were compared. In the research, three mathematical models, linear, exponential, and quadratic, were developed and the performances of the models were evaluated with six different global error measurement metrics (AE, MAE, R2, MAPE, RMS, MARNE). In the study, average temperature, pressure, humidity, wind, and precipitation meteorological data were used as input parameters. The data between 2010-2017 was applied as training data, and the data between 2018-2020 was applied as test data. The most successful forecasting model for the natural gas demand forecast training data set is the quadratic model of the CSS algorithm, while the most successful forecasting model for the test data is the quadratic model of the ABC algorithm.
Soğuk depolarda ekonomik ve pratik olarak homojen hava ve sıcaklık dağılımının HAD analizi ile incelenmesi
Examination of economically and practically homogeneous air and temperature distribution in cold stores by CFD analysis
Yazar: Yamankaradeniz, Nurettin; Kaynaklı, Faruk
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 38 No. 1, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Soğuk depo,sıcaklık dağılımı optimizasyonu,hava hızı optimizasyonu,HAD,Ansys Fluent

Meyvelerin depolama maliyetlerini düşürmek adına soğuk depolarda mümkün oldukça fazla ürün konmaktadır. Aşırı yüklemeden dolayı ortamda homojen bir sıcaklık ve hız dağılımı sağlanamadığında gıdalarda kısmi zarar ve kayıplar meydana gelmektedir. Homojen bir hava ve sıcaklık dağılımı için uygulanan metotların ilk yatırım maliyeti yüksek olduğundan pek tercih edilmemektedir.Bu çalışmada granny smith cinsi elma dolu bir soğuk depoda akış karakteristiği açısından kritik noktalarda ölçümler yapılarak sıcaklık ve hız dağılımları çıkarılmıştır. Daha sonra Ansys Fluent programında söz konusu deponun üç boyutlu modeli oluşturulmuş ve modelin doğruluğu gerçek depodan alınan ölçümler ile teyit edilmiştir. Model üzerinde yapılan analizler ile hava ve sıcaklık dağılımı açısından aksayan yönler tespit edilerek bu aksaklıkları gidermek üzere hava saptırma paneli yerleştirilmiştir. Son olarak da farklı panel açıları analiz edilerek soğuk depo içerisindeki hava ve sıcaklık dağılımını daha homojen duruma getirecek panel açısının 63° olduğu tespit edilmiştir.Önerilen çözüm yöntemi; boyut, depolanan ürün ve yerleşim fark etmeksizin, doğrudan depo içerisine üfleme yapılan tüm soğuk depolara uygulanabilmektedir. Bu sayede pratik, kolay uygulanabilir ve ekonomik bir şekilde mevcut tüm soğuk depolardaki ürün zararlarında azalma sağlanabilecektedir.

Meyvelerin depolama maliyetlerini düşürmek adına soğuk depolarda mümkün oldukça fazla ürün konmaktadır. Aşırı yüklemeden dolayı ortamda homojen bir sıcaklık ve hız dağılımı sağlanamadığında gıdalarda kısmi zarar ve kayıplar meydana gelmektedir. Homojen bir hava ve sıcaklık dağılımı için uygulanan metotların ilk yatırım maliyeti yüksek olduğundan pek tercih edilmemektedir.Bu çalışmada granny smith cinsi elma dolu bir soğuk depoda akış karakteristiği açısından kritik noktalarda ölçümler yapılarak sıcaklık ve hız dağılımları çıkarılmıştır. Daha sonra Ansys Fluent programında söz konusu deponun üç boyutlu modeli oluşturulmuş ve modelin doğruluğu gerçek depodan alınan ölçümler ile teyit edilmiştir. Model üzerinde yapılan analizler ile hava ve sıcaklık dağılımı açısından aksayan yönler tespit edilerek bu aksaklıkları gidermek üzere hava saptırma paneli yerleştirilmiştir. Son olarak da farklı panel açıları analiz edilerek soğuk depo içerisindeki hava ve sıcaklık dağılımını daha homojen duruma getirecek panel açısının 63° olduğu tespit edilmiştir.Önerilen çözüm yöntemi; boyut, depolanan ürün ve yerleşim fark etmeksizin, doğrudan depo içerisine üfleme yapılan tüm soğuk depolara uygulanabilmektedir. Bu sayede pratik, kolay uygulanabilir ve ekonomik bir şekilde mevcut tüm soğuk depolardaki ürün zararlarında azalma sağlanabilecektedir.