Mardin Meslek Yüksekokulu

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12514/28

Browse

Now showing 1 - 20 of 160

Sonlu elemanlar yöntemi kullanarak farklı tip sargılar için güç transformatörün 2B analiz sonuçlarının karşılaştırılması
(DÜMF Mühendislik Dergisi, 2018) Çeçen, Mehmet
Bu çalışmada, kademeli bir güç transformatörünün sonlu elemanlar yöntemiyle 2 boyutlu (2B) simülasyon modeli tasarlanmıştır. Üç farklı tip sargının transformatörün birincil ve ikincil sargı gerilimleri, kademe gerilimleri, demir kaybı ve bakır kaybı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmada, birincil ana sargısı 1392 sarım, birincil kademe sargısı iki adet 37 sarımdan oluşan ve ikincil sargısında 32 sarım bulunan 250 kVA’ lık 11/0.416 kV kademeli bir güç transformatörü sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak ANSYS MAXWELL paket programında 2 boyutlu (2B) simülasyon modeli tasarlanmıştır. Bu model kullanılarak, Üç farklı tip sargının analiz sonuçlarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. ANSYS MAXWELL kütüphanesinde bulunan bakır, alüminyum ve gümüş olmak üzere üç farklı tipte sargı malzemesi kullanılmıştır. Güç transformatöründe kullanılan bu üç farklı tip sargının transformatör kayıpları, transformatörün birincil ve ikincil sargılarında indüklenen gerilim ve faz akımlarına olan etkisi incelenmiştir. Alüminyum, bakır ve gümüş sargıları için 120 ms süresince yapılan analizlere göre her üç sargı tipinde de ikincil sargıda İndüklenen gerilim 215.02 Volt(rms), birincil ana sargıda indüklenen gerilim 9495.50 Volt(rms), birincil sargının birinci kademe sargısında indüklenen gerilim 253.25 Volt(rms), birincil sargının ikinci kademe sargısında indüklenen gerilim 250.77 Volt(rms), ikincil faz akımı 258.97 Amper(rms), birincil faz akımı 15.33 Amper(rms) ve demir kaybı 397.47 Watt olmak üzere aynı değerler elde edilmiştir. Analiz sonucunda alüminyum iletkeninin ortalama sargı kaybı 2.26 kW, bakır iletkeninin ortalama sargı kaybı 1,48 kW ve gümüş iletkeninin ortalama sargı kaybı 1.40 kW olarak hesaplanmıştır. Alüminyum sargı kaybı görünür gücün % 0.90’ ı, bakır sargı kaybı görünür gücün % 0.59’ u ve gümüş sargı kaybı görünür gücün % 0.56’ sı kadardır. En az sargı kaybı gümüş iletkeninde saptanmıştır. Sargı tipinin sadece sargı kaybını etkilediğini transformatörün diğer parametrelerini etkilemediği tespit edilmiştir.
Whisker Behavior and Tool Wear in Cutting of Unidirectional SiC Whisker Reinforced Plastics
(Elsevier Science Pub., 1996) Jamal ElDeen AFAGHANI; K. Yamaguchi
This study concerns the cutting process of unidirectional Sic whisker-reinforced plastic composite. The effects of the grain size of the polycrystalline diamond tool and the Sic whisker orientation on the tool wear were investigated. The tool with fine grain size exhibited higher wear rates. The greatest tool wear was with the composite having longitudinal alignment of whiskers. The cutting processes of various orientations of whiskers were observed by scanning electron microscopy at low speed using a specially designed device. Moreover, models were proposed for cutting the Sic whisker-plastic composite and for wear of sintered diamond tools.
Citation - WoS: 5
Near ideals in near semigroups
(EUROPEAN JOURNAL PURE & APPLIED MATHEMATICS, 2018) Bağırmaz, Nurettin
In this paper, we introduced the notion of near subsemigroups, near ideals, near bi-ideals and homomorphisms of near semigroups on near approximation spaces. Then we give some properties of these near structures.
Citation - WoS: 23
Citation - Scopus: 36
Classification and analysis of epileptic EEG recordings using convolutional neural network and class activation mapping
(Biomedical Signal Processing and Control, 2021) Zan, Hasan; Yıldız, Abdulnasir; Said, Sherif
Electrical bio-signals have the potential to be used in different applications due to their hidden nature and their ability to facilitate liveness detection. This paper investigates the feasibility of using the Convolutional Neural Network (CNN) to classify and analyze electroencephalogram (EEG) data with their time-frequency representations and class activation mapping (CAM) to detect epilepsy disease. Several types of pre-trained CNNs are employed for a multi-class classification task (AlexNet, GoogLeNet, ResNet-18, and ResNet-50) and their results are compared. Also, a novel convolutional neural network architecture comprised of two horizontally concatenated GoogLeNets is proposed with two inputs scalograms and spectrogram of the eplictic EEG signal. Four segment lengths (4097, 2048, 1024, and 512 sampling points) with three time-frequency representations (short-time Fourier, Wavelet, and Hilbert-Huang transform) are statistically evaluated. The dataset used in this research is collected at the University of Bonn. The dataset is reorganized as normal, interictal, and ictal. The maximum achieved accuracies for 4097, 2048, 1024, and 512 sampling points are 100 %, 100 %, 100 %, and 99.5 % respectively. The CAM method is used to analyze discriminative regions of time-frequency representations of EEG segments and networks' decisions. This method showed CNN models used different time and frequency regions of input images for each class with correct and incorrect predictions.
SABİT KONDANSATÖRLÜ TRİSTÖR KONTROLLÜ REAKTÖRÜN ANALİZİ
(ISPEC, 2023) Adak, Süleyman
Sabit kondansatörlü, tristör kontrollü reaktor (FC-TCR) tipi kompanzasyon hızlı ve duyarlı kompanzasyon gereken sanayi tesislerinde kullanılır. Sistem sabit kondansatörlere paralel bağlanmış tetikleme açısı ile kontrol edilen ve değeri değiştiribilen bir reaktörden oluşur. Reaktörlere bağlanmış ristörlerin tetikleme açılarının değiştirilmesi sonucunda reaktör akımının temel bileşeni değiştirilir. Bunun sonucunda endüktif reaktif güç büyüklüğünü kontrol edilir. Reaktif gücün hızlı değişim gösterdiği ark ocakları ve demiryolu şebekeleri gibi yüksek güç sistemlerinde FC-TCR kullanılırlar. Ek olarak güç iletim sistemlerinde güç faktörünü düzeltmek ve yükü dengelemek amacı ilede kullanılırlar. Bunun sonucunda güç tesisinde gercekleştirilen kompanzasyonda hız ve hassasiyeti artar Tristörlü reaktörün endüktif yükün ayarlanarak kompanzasyon sisteminin güç faktörü kontrol edilir. Kontrol işleminde mikrodenetleyiciler kullanılır. Güç sisteminde oluşacak değişikliklere FCTCK'nın en çok 10 ms de cevap vermesi gerekir. Bu kompanzasyon sistemde transient oluşmaz yannız harmonik bileşenler üretilir.
Aktif Güç Filtresi ile Harmoniklerin Dengesiz Yükte Eliminasyonu
(2018) Adak, Süleyman
Bu çalışmada, non-lineer ve dengesiz yükün bulunduğu güç sisteminde aktif filtre kullanılarak harmonik distorsiyonun değeri düşürülmüştür. Pasif harmonik filtrelerin aksine, modern aktif harmonik filtreler, güç faktörü düzeltme, gerilim regülasyonunu saglama, yükün dengelenmesi, harmonikleri filtrelenmesi, gerilimdeki flikerin azalmasını önleme, reaktif güç kontrolü gibi bir çok fonksiyona sahiptirler. Önerilen güç sistemi, üç fazlı gerilim kaynağı, tam dalgalı kontrolsüz redresör, aktif filtre ve R-L endüktif yükünden oluşmaktadır. Tam dalga kontrolsüz doğrultucu 3., 5., 7., 11., 13., 15., 17., 19., vb. harmonik bileşenleri üretir. Tam dalgalı kontrolsüz doğrultucu giriş akımının toplam harmonik bozulmasını (THDI) azaltmak için aktif filtre kullanıldı. Güç sistemi Matlab/Simulink programı kullanılarak modellendi. Simülasyon sonuçları hem harmoniklerin elimine edildiğini hem de THD’ninde azaltıldığını göstermiştir. Güç sisteminde THDI değeri % 44.61 olarak ölçüldü.Filtreleme kullanıldıktan sonar bu değer % 4.491 olarak ölçüldü. Güç sisteminde aktif filtre kullanılması sonucunda THDI degerinde % 41.119 oranında azalma sağlandı.
FOTOVOLTAİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SICAKLIĞIN ÇIKIŞ GÜÇÜ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ
(ZEUGMA, 2019) Adak, Süleyman; Cangi Hasan
Yenilenebilir enerji kaynakları içinde en önemlisi güneş enerjisidir. Güneş enerjisi sistemleri çevreyi kirletmezler ve de sessiz çalışırlar. Fotovoltaik (PV) panellerde kullanılan yarı iletken malzemeler sayesinde güneş enerjisi elektrik enerjisine dönüştürülür. PV paneller birer enerji dönüştürücüdürler. Panel çıkış gücünü etkileyen birçok parametre bulunmaktadır. Solar sistemde kayıplara neden olan parametreler, PV sistemde kullanılan dönüştürücülerin kayıpları, panel üzerindeki gölgelenme ve kirlilik, panel yüzeyine gelen güneş ışınımının miktarı, ortam sıcaklığı ve panelin eğim acısıdır. PV hücresi, güneşten gelen ışığını direkt olarak gerilime dönüştürür. PV hücreler seri ve/veya paralel bağlanarak PV paneller oluşturulur. PV paneller yapılarındaki yarı iletken malzemeye bağlı olarak (%5 -%20) verimle çalışırlar. Güneş ışınım şiddeti ile sıcaklığın değişmesi panel çıkış gücünü etkiler. Bundan dolayı güneş ışınım şiddeti ile sıcaklığın panel çıkış gücüne olan etkisinin bilinmesi gerekir. Bu çalışmada Matlab/Simulink kullanılarak bir PV panelin simulink eşdeğeri oluşturuldu. Ortam sıcaklığının yükselmesi durumunda Panel sıcaklığıda artar. Sıcaklığın artması sonucunda panelin ürettiği akımın küçük oranlarda artmasına karşılık, panel gerilimi ise sıcaklık ile ters orantılı olarak düşer. PV Panel gerilimdeki azalma oranı, akımın yükselme oranına göre daha fazladır. PV panellerin çıkış gücü sıcaklıkla ters orantılı olarak değişir. Ortam sıcaklığı arttıkça panelin çıkış gücü düşmektedir.
ELEKTRİK DEVRELERİNDE DURUM DENKLEMLERİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ
(ISPEC, 2020) Adak, Süleyman
Bu çalışmada, RLC elemanları ve kaynaktan oluşan devrenin durum denklemleri biçimindeki matematiksel modeli elde edilmiş ve devrenin çözümü gerçekleştirilmiştir. Devre analizinden amaç verilmiş bir devredeki bilinmeyen bütün akım ve gerilim büyüklüklerin bulunmasıdır. Devre analizi için devreyi oluşturan her bir elemanın matematiksel modeli ile bunların birbirleri ile olan bağlantıları dikkate alınarak yapılır. Günümüzde devre analizinde bilgisayar desteği oldukça kullanılmaktadır. Bu analiz işleminde Matlab/Simulink ile birlikte yazılım programları kullanılmaktadır. Bu makalede RLC elemanları ve kaynakların bulunduğu devrenin Matlab programı desteği ile çözümü sağlanmıştır. Devrenin durum denklemi ile çözümü için durum değişkenlerinin diğer elemanlarla olan ilişkisi matrissel formda yazılır.Elde edilen diferansiyel denklemler, Matlab program komutları ile çözülür.Matlab‟a ait fonksiyon ve komutların desteği ile matematiksel denklemler kolaylıkla analiz edilebilir.Ayrıca Matlab programının belirli bir konu üzerinde yoğunlaştırılmış fonksiyon ve özel pencerelerden oluşan araç kutuları(tool-box) mevcuttur.Matlab‟ın içindeki Simulink modülü ile non-lineer sistemlerin benzetilmesi kolaylıkla gerçekleştirilebilir. Matlab programının ayrıca yüksek seviyeli programlama dili özelliği vardır.
OTOMASYONDA PROGRAMLANABİLİR LOJİK DENETLEYİCİLER KULLANIMI VE PROGRAMLANMASI
(IVPE, 2021) Adak, Süleyman
aygın olarak kullanılmalarının nedenleri arasında; giriş-çıkış sayılarının fazlalığı, kolay bir şekilde programlana bilirlikleri ve modüler bir yapıya sahip olmaları gösterilebilir. PLC, kullanıcı tarafından yazılan hafızasındaki programın akışı içinde, kontrol edilen sistemden gelen sinyaller veya geri besleme işaretleri okuyup, programda istenilen kontrol işaretlerini çıkışa aktaran bir mikrobilgisayardır. PLC’ler endüstriyel bir ortamda görev yapmak üzere tasarlanmış dijital prensiplere göre çalışan elektronik bir cihazdır. Şekil1’de PLC’ ye ait perspektif resim verilmiştir.
Sleep arousal detection using one dimensional local binary pattern-based convolutional neural network
(IEEE, 2021) Zan, Hasan; Yıldız, Abdulnasır
Sleep arousal is defined as a shift from deep sleep to light sleep or complete awakening. Arousals cause sleep deprivation by fragmenting sleep, and ultimately, many health problems. Arousals can be induced by well-studied apneas and hypopneas or other sleep orders such as hypoventilation, bruxism, respiratory effort-related arousals. Thus, detection of less-studied non-apnea/hypopnea arousals is important for diagnosis and treatment of sleep disorders. Traditionally, polysomnography (PSG) test that is recording and inspecting overnight physiological signals is used for sleep studies. In this work, a novel method based on one dimensional local binary pattern (1D-LBP) and convolutional neural network (CNN) for automatic arousal detection from polysomnography recordings is proposed. 25 recordings from PhysioNet Challenge 2018 PSG dataset are used for experiments. Each signal in PSG recordings is transformed to a new signal using 1D-LBP, and then segmented using 10-s-long sliding window. The segments are fed to a CNN model formed by stacking 25 layers for classification of non-apnea/hypopnea arousal regions from non-arousal regions. Area under precision-recall curve (AUPRC) and area under receiver operating characteristic curve (AUROC) metrics are used for performance measurement. Experimental results reflect that the proposed method shows a great promise and obtains an AUPRC of 0.934 and an AUROC of 0.866.
Tunçbilek Termik Santralinin Ekserji Analizi
(Tesisat Mühendisliği Dergisi, 2014) ÜNAL, Fatih; ÖZKAN, Derya Burcu
Bu çalışmada Türkiye’de çalışmakta olan Tunçbilek Termik Santrali, ünite ekipmanlarının her birinin termodinamik analizi yapılarak değerlendirilmiştir. Termik santral ünitesinde belirlenen yirmi yedi düğüm noktasının termodinamik özelliklerine bağlı olarak enerji ve ekserji değerleri hesaplanmıştır. Bulunan sonuçlar ile ekipmanların ayrı ayrı enerji ve ekserji dengeleri kurularak ortalama kayıp ve tahrip olan enerji ve ekserjiler hesaplanmış, kayıp enerji oranı ve yok olan ekserji oranı bulunmuştur. Çalışmanın sonuçları grafik olarak verilmiştir. Buna göre, en yüksek enerji kaybı oranı ve en yüksek ekserji kaybı oranı olan ekipman sırasıyla %71,1 ve %79,5 ile kazan olarak bulunmuştur. Elde edilen termodinamik özellikler yardımıyla Termik Santral’in ısıl ve ikinci yasa verimleri sırasıyla %32,3 ve %75,1 olarak bulunmuştur.
Citation - WoS: 32
Citation - Scopus: 32
Development software program for extraction of photovoltaic cell equivalent circuit model parameters based on the Newton–Raphson method
(SpringerLink, 2022) Adak, Süleyman; Cangi, Hasan; Yılmaz, Ahmet Serdar; Arifoğlu, Uğur
Finding the equivalent circuit parameters for photovoltaic (PV) cells is crucial as they are used in the modeling and analysis of PV arrays. PV cells are made of silicon. These materials have a nonlinear characteristic. This distorts the sinusoidal waveform of the current and voltage. As a result, harmonic components are formed in the system. The PV cell is the smallest building block of the PV system and produces voltages between 0.5 V and 0.7 V. It serves as a source of current. The amount of radiation hitting the cell determines how much current it produces. In an ideal case, a diode and a parallel current source make up the equivalent circuit of the PV cell. In practice, the addition of a series and parallel resistor is made to the ideal equivalent circuit. There are many equivalent circuits in the literature on modeling the equivalent circuit of a PV cell. The PV cell single–diode model is the most used model due to its ease of analysis. In this study, the iterative method by Newton–Raphson was used to find the equivalent circuit parameters of a PV cell. This method is one of the most widely used methods for determining the roots of nonlinear equations in numerical analysis. In this study, five unknown parameters (Iph, Io, Rs, Rsh and m) of the PV cell equivalent circuit were quickly discovered with the software program prepared based on the Newton–Raphson method in MATLAB
HARMONİK BİLEŞENLER İÇEREN GÜÇ SİSTEMİNDE SERİ REZONANSIN ANALİZİ
(GECE YAYINEVİ, 2023) Adak, Süleyman
Seri rezonans devre elemanlarından endüktans (L) ile kapasitör © arasındaki gerilimlerin aynı fazda eşit ve birbirine zıt olması koşulunda oluşur. Seri bağlı R,L,C devresinde sinüzoidal sinyallerin aynı frekansta olmaları koşulunda fazörler yardımı ile birleştirilebilirler. Seri bağlı R,L,C devresi, indüktörün endüktif reaktansı kapasitörün kapasitif reaktansına eşit olduğu bir frekans değeri vardır. XL =XC eşit olduğunda devrenin rezonans frekans noktası (ƒr) vardır. Bu frekansa rezonans frekansı denir. Seri rezonans devreleri elektronikte kullanılan önemli devrelerdir. Seri rezonans devreleri gürültü filtreleri, farklı frekans kanallarının alınması ile radyo ve televizyon ayar devrelerinde kullanılırlar.
Citation - WoS: 46
Citation - Scopus: 57
Harmonics Mitigation of Stand-Alone Photovoltaic System Using LC Passive Filter
(Journal of Electrical Engineering and Technology, 2021) Adak, Süleyman
This article investigates modeling and simulation of the off-grid photovoltaic (PV) system, and elimination of harmonic components using an LC passive filter. Pulse width modulation (PWM) inverter is used to convert the direct current to alternating current. It is very important in terms of energy quality that the inverter output current total harmonic distortion (THDI) is below the value given by standards. Harmonic components have negatively effect on off-grid PV power system. THDI should be kept below a certain level in order to prevent damage to the equipment in the off-grid system and to ensure a higher quality energy flow to reduce the total harmonic distortion (THD) of the solar inverter output current; LC passive filter must be connected to the output of the PWM inverter. There are many types of passive filters for solar inverters. One of the most widely used filter types is the LC filter. LC filters are used in off-grid systems. LC filter is smaller in size and lower cost than other filters. But it is more complicated to determine the parameters of the LC filter. Therefore, in order for the system to remain in a steady state, the parameters must be accurately calculated and analyzed. In this study, the output power of the solar inverter, switching frequency, bus voltage etc. values were determined and LC filter parameters were calculated. Since high inductance values are used in LC filters, the voltage drop increases in these filters. To reduce the voltage drop, the DC bus voltage must be increased, which increases the switching losses. LC filter is connected between the inverter and the nonlinear load to filter the harmonic components produced by the DC/DC boost converter, DC/AC inverter and non-linear load. Matlab/Simulink program was used in Simulation and analysis of off-grid solar system. Solar inverter output current THD was measured as 91.55%. After the LC filter is connected to the system, this value has dropped to 2.62%.
Citation - WoS: 2
Citation - Scopus: 4
The convolutional neural network approach from electroencephalogram signals in emotional detection
(Concurrency Computation, 2021) Türk, Ömer; Özerdem, Mehmet Siraç
Although brain-computer interfaces (BCI) progress rapidly, the desired success has not been achieved yet. One of these BCI is to detect emotional states in humans. An emotional state is a brain activity consisting of hormonal and mental reasons in the face of events. Emotions can be detected by electroencephalogram (EEG) signals due to these activities. Being able to detect the emotional state from EEG signals is important in terms of both time and cost. In this study, a method is proposed for the detection of the emotional state by using EEG signals. In the proposed method, we aim to classify EEG signals without any transform (Fourier transform, wavelet transform, etc.) or feature extraction method as a pre-processing. For this purpose, convolutional neural networks (CNNs) are used as classifiers, together with SEED EEG dataset containing three different emotional (positive, negative, and neutral) states. The records used in the study were taken from 15 participants in three sessions. In the proposed method, raw channel-time EEG recordings are converted into 28 × 28 size pattern segments without pre-processing. The obtained patterns are then classified in the CNN. As a result of the classification, three emotion performance averages of all participants are found to be 88.84%. Based on the participants, the highest classification performance is 93.91%, while the lowest classification performance is 77.70%. Also, the average f-score is found to be 0.88 for positive emotion, 0.87 for negative emotion, and 0.89 for neutral emotion. Likewise, the average kappa value is 0.82 for positive emotion, 0.81 for negative emotion, and 0.83 for neutral emotion. The results of the method proposed in the study are compared with the results of similar studies in the literature. We conclude that the proposed method has an acceptable level of performance.
Citation - WoS: 141
Citation - Scopus: 184
Epilepsy Detection by Using Scalogram Based Convolutional Neural Network from EEG Signals
(MDPI, 2019) Türk, Ömer; Özerdem, Mehmet Siraç
The studies implemented with Electroencephalogram (EEG) signals are progressing very rapidly and brain computer interfaces (BCI) and disease determinations are carried out at certain success rates thanks to new methods developed in this field. The effective use of these signals, especially in disease detection, is very important in terms of both time and cost. Currently, in general, EEG studies are used in addition to conventional methods as well as deep learning networks that have recently achieved great success. The most important reason for this is that in conventional methods, increasing classification accuracy is based on too many human efforts as EEG is being processed, obtaining the features is the most important step. This stage is based on both the time-consuming and the investigation of many feature methods. Therefore, there is a need for methods that do not require human effort in this area and can learn the features themselves. Based on that, two-dimensional (2D) frequency-time scalograms were obtained in this study by applying Continuous Wavelet Transform to EEG records containing five different classes. Convolutional Neural Network structure was used to learn the properties of these scalogram images and the classification performance of the structure was compared with the studies in the literature. In order to compare the performance of the proposed method, the data set of the University of Bonn was used. The data set consists of five EEG records containing healthy and epilepsy disease which are labeled as A, B, C, D, and E. In the study, A-E and B-E data sets were classified as 99.50%, A-D and B-D data sets were classified as 100% in binary classifications, A-D-E data sets were 99.00% in triple classification, A-C-D-E data sets were 90.50%, B-C-D-E data sets were 91.50% in quaternary classification, and A-B-C-D-E data sets were in the fifth class classification with an accuracy of 93.60%.
Citation - Scopus: 2
Classification of Epilepsy Types from Electroencephalogram Time Series Using Continuous Wavelet Transform Scalogram-Based Convolutional Neural Network
(ASTM International, 2020) Türk, Ömer; Akpolat, Veysi; Varol, Sefer; Aluçlu, Mehmet Ufuk; Özerdem, Mehmet Siraç
During the supervisory activities of the brain, the electrical activities of nerve cell clusters produce oscillations. These complex biopotential oscillations are called electroencephalogram (EEG) signals. Certain diseases, such as epilepsy, can be detected by measuring these signals. Epilepsy is a disease that manifests itself as seizures. These seizures manifest themselves in different characteristics. These different characteristics divide epilepsy seizure types into two main groups: generalized and partial epilepsy. This study aimed to classify different types of epilepsy from EEG signals. For this purpose, a scalogram-based, deep learning approach has been developed. The utilized classification process had the following main steps: the scalogram images were obtained by using the continuous wavelet transform (CWT) method. So, a one-dimension EEG time series was converted to a two-dimensional time-frequency data set in order to extract more features. Then, the increased dimension data set (CWT scalogram images) was applied to the convolutional neural network (CNN) as input patterns for classifying the images. The EEG signals were taken from Dicle University, Neurology Clinic of Medical School. This data consisted of four classes: healthy brain waves, generalized preseizure, generalized seizure, and partial epilepsy brain waves. With the proposed method, the average accuracy performance of three of the EEG records' classes (healthy, generalized preseizure, and generalized seizure), and that of all four classes of EEG records were 90.16 % (± 0.20) and 84.66 % (± 0.48). According to these results, regarding the specific accuracy ratings of the recordings, the healthy EEG records scored 91.29 %, generalized epileptic seizure records were at 96.50 %, partial seizure EEG records scored 89.63 %, and the preseizure EEG records had a 90.44 % rating. The results of the proposed method were compared to the results of both similar studies and conventional methods. As a result, the performance of the proposed method was found to be acceptable.
DİNAMİK DEVRELERİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ DURUM DEĞİŞKENi MODELİ İLE ANALİZİ
(MAS, 2022) Adak, Süleyman
Elektrik devrelerinde akım, gerilim değerleri devrenin analizi sonucunda belirlenir. Devre analizi içeriği elektrik, elektronik ve haberleşme mühendisliğinin temelini oluşturur. Dinamik devrelerin analizinde durum değişkenleri yöntemi kullanılır. Bu yöntemde tam çözüm, öz çözüm ve zorlanmış çözüm oldukça önemlidir. Elektrik devrelerinde enerji depolayan devre elemanlarına ait değişkenler durum değişkeni olarak seçmeliyiz. Çünkü bu devre elemanlarının değerleri, şarj ve deşarj durumlarında tanımlı oldukları diferansiyel denklemlere göre değişirler. Dirençler üzerlerinde güç harcanan devre elemanlarıdır. Üzerlerinden gecen akım ve uçlarındaki gerilim düşümü sabit olup değişken olarak alınamaz. Elektrik devrelerinde durum değişkenlerinin sayısı bu devrede bulunan L, C gibi enerji depolayan devre elemanların sayısı kadardır. Elektrik devrelerinde durum denklemlerinin bulunmasında graf teorisi kullanılır. ÖnceNverilen elektrik devresi için uygun bir ağaç seçilir. Bu ağaç, aşağıdaki koşulları içermelidir. Ağaç içinde gerilim kaynakları dal olarak seçilir. Gerilim kaynaklarının yönü pozitiften negatife doğru seçilmelidir. Devredeki akım kaynakları kiriş olarak seçilir ve yönleri akım kaynağının yönüdür. Kondansatörlerin hepsi dal olarak seçilir. Ağacın yapısını bozuyorsa kiriş olarak seçilmelidirler. Kondansatörün uçlarındaki gerilim ile endükteans akımı durum değişkeni olarak alınmalıdır. Ağaç içinde endüktansların dal olarak alınır eğer ağacın yapısını bozuyorsa kiriş olarak alınabilir. Devredeki dirençler ağaç içinde dal veya kiriş olarak alınır.NElektrik devrelerinde tüm düğüm gerilimlerini ve tüm kollardaki akımları bulmak için devrenin analizi gerçekleştirilir. Doğru akım (DC) yalnızca bir yön ve doğrultuda akan akım şeklindedir. Doğru akım devrelerinde enerji depolayan kondansatör ve endüktans gibi devre elemanlarının bulunursa bu elemanlar durum değişkeni olup bu devrenin analizinde durum değişkenleri yöntemi kullanılır.
Citation - WoS: 5
Citation - Scopus: 6
THERMAL ANALYSIS OF DIFFERENT REFUSE DERIVED FUELS SAMPLES
(DoiSerbia, 2021) Ayas, Gizem; Öztop, Hakan F.
As a result of the activities carried out by people to maintain their daily lives in different places such as homes, hospitals, hotels or workplaces, waste consisting of furniture, paint, batteries, food waste, sachets, bottles, fabrics, and fibers with the heterogeneous structure is called municipal solid waste. Secondary fuels with higher heating value, which are generated by recycling of non-recyclable and reusable wastes in municipal solid wastes, are called as refuse derived fuel (RDF). In this study, RDF1 (taken in December, winter season) and RDF2 (taken in June, summer season) samples obtained from different dates were used. The ultimate, proximate, calorific value, X-ray fluorescence, thermogravimetric analysis, and differential scanning calorimetry analysis were performed for these samples. Combustion characterization from RDF samples was investigated in the applied analyzes. The results of the content analysis made were examined separately and compared with the thermogravimetric analysis and differential thermal analysis combustion graph curves. It was revealed that the RDF1 sample had a better combustion compared to the RDF2 sample, as the ash amount and content obtained as a result of the combustion also supported other data. In addition, the results of the analysis show how different the RDF samples taken from the same region in two different months are different from each other.
VOLTAGE AND CURRENT RIPPLE DETERMINATION FOR ĆUK DC/DC CONVERTER
(IKSAD, 2019) Adak, Süleyman; Cangi Hasan; Yılmaz Ahmet Sedar
The Ćuk converter is a DC-DCconverter which is essentially a cascade connection of the conventional boost converter and the buck converter having a capacitor to couple the energy .Its advantages mainly include the use of fewer number of switches, smooth input as well as output current and magnetic component integrability, etc.. Input current and output current have small ripple. However, requirement of capacitor C1 with large ripple current capability is disadvantages. The high ripple has a negative effect on the Ćuk converter, such as overheating,noisy operation and break down. In this study, the current and voltage ripple of Ćuk converter were found with the help of the Matlab/Simulink program. Ćuk converter contains two inductor and two capacitor. Hence it is fourthorder DC-DC converter. It provides output voltage both higher as well as lower than the input voltage. Ćuk converters are used frequently in communication systems and renewable energy sources.

Browse

Browsing Mardin Meslek Yüksekokulu by Title