Fen Bilimleri Enstitüsü / Instıtute of Scıence and Technologyhttps://hdl.handle.net/20.500.12619/4472024-03-28T11:11:52Z2024-03-28T11:11:52ZNesnelerin İnterneti Tabanlı Hava Kalitesi Ölçüm Sistemi = Iot Based Air Quality Measurement SystemCengiz, Berrinhttps://hdl.handle.net/20.500.12619/1018402024-01-26T12:23:33Z2023-01-01T00:00:00ZNesnelerin İnterneti Tabanlı Hava Kalitesi Ölçüm Sistemi = Iot Based Air Quality Measurement System
Cengiz, Berrin
Günümüzde internet teknolojisinin gelişmesi ile birlikte Nesnelerin İnterneti tabanlı uygulamalar çok fazla kullanılır olmuştur. Hava kalitesi de artan sanayileşme sonucunda günlük problemimiz haline gelmiştir. Bireyler artık sadece günlük hava durumunu değil hava kalitesi indeksini de takip etmeye başlamıştır. Bunun sonucunda da hava kalitesinden etkilenme ihtimali olan solunum yolu vb. rahatsızlıklara sahip bireyler tedbir almaya başlamışlardır. Bu tez çalışması kapsamında hava kalitesini etkileyen gazların ölçümü için elektronik devre oluşturulmuştur. Devrede sensörler ve geliştirici kartı kullanılmıştır. Hava kalitesi indeksi için önemli olan O3 ve CO gibi gazların ölçümlerini yapabilecek MQ-7, MQ-131, MQ-135 sensörleri kullanılmıştır. Bu sensörleri yönetmek, veri toplamak ve toplanan veriyi Wi-Fi ile bilgisayar ortamına göndermek için NodeMCU geliştirme kartı kullanılmıştır. MQ-131 sensöründen toplanan O3 verisi ile EPA denklemi kullanılarak hava kalitesi indeksi hesaplanmıştır. Ayrıca diğer sensörlerden toplanan CO verisi ile de hava kalitesi indeksi hesaplanmıştır. EPA tabloları kullanılarak son hava kalitesi indeksine karar veren program yazılmıştır. Ölçümler Zonguldak merkezde ve Çatalağzı ilçesinde yapılmıştır. Çatalağzı ilçesinin seçilmesinin nedeni Eren Enerji Çatalağzı Termik Santrali'nin burada bulunmasıdır. Türkiye'de sera gazı salınımının %2 gibi büyük bir bölümü sadece bu termik santralden yayıldığı tahmin edildiğine göre bu bölgenin deney çalışması için uygun olduğuna karar verilmiştir. Ölçüm sonuçları Wi-Fi ile bilgisayara aktarılmış ve Firebase gerçek zamanlı veri tabanına kaydedilmiştir. Android cihazlar için de App Inventor uygulaması ile ölçüm sonuçlarının takip edildiği mobil arayüz tasarlanmıştır. Veri tabanına kayıt edilen veriler ile veri analizi yapılmıştır. Veri analizi yapılırken RapidMiner ile Lojistik Regresyon, Doğrusal Ayırma Analizi (LDA), Karar Ağaçları algoritması, Naive Bayes (NB) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmasının ROC analizi yapılmıştır. ROC analizinde daha başarılı sonuç üreten LDA ve Karar Ağaçları algoritması tezin eğitim ve tahmin aşamalarında kullanılmıştır. Tasarlanan bu hava kalitesi ölçüm sistemi sayesinde bireyler ortamdaki anlık kirletici madde değişimi takip edilebilir ve günlük olarak hava kalitesi indeksini takip edilebilirler. Özellikle Zonguldak ilinde yaygın olan Koah hastalığı için hava kalitesinin takip edilmesi önemlidir. Koah gibi rahatsızlığı olan bireyler hava kalitesinin düşük olduğu zamanlarda gerekli tedbirleri alabilirler.; The Internet first came into our lives in 1969. After this date, it has reached the present day by going through different processes. This process, which first started as wired internet, continues today as wireless and mobile internet. With the development of Internet technology, Internet of Things-based applications have been used a lot. When it comes to the Internet of Things, it comes to mind that all kinds of electronic devices can be connected to the internet. When electronic devices are connected to the internet, the data collected from these devices started to be kept on the Internet. Today, both the number of devices connected to the Internet is very high and the amount of data collected from these devices is very high. This huge amount of data is called Big data. Machine learning is used to analyze Big data. Air pollution has been a big problem for people from past to present. When people first started to use fire, air pollution was also in question. However, thanks to the nature's ability to tolerate it, there was no great pollution. With the start of the Industrial Revolution, pollution that nature cannot tolerate has begun to occur. With the Industrial Revolution, machines were invented, factories were established, automobiles were invented, and power plants were established. In addition to these, fossil fuels were burned to meet the heating needs. Forest fires, which have increased recently, also contribute to the increase in air pollution. From the Industrial Revolution to the present, the number of machines, factories, automobiles, and power plants have increased. Large cities have also developed around industrial zones. Especially considering that the majority of the population in the country lives in city centers, air pollution affects a large number of people. In this case, air pollution has become our daily problem. To measure air pollution, it is necessary to measure the amount of ozone, carbon monoxide, sulfur dioxide, nitrogen dioxide and particulate matter in the air. These 5 substances are called pollutants. After measuring the amount of pollutant in the air, the air quality index is calculated. Air quality index is divided into 6 classes as good, moderate, unhealthy for sensitive groups, unhealthy, very unhealthy and dangerous for people to understand more easily. And each class is expressed in 6 different colors as green, yellow, orange, red, purple and brown. Considering the harmful effects of air pollution, the air quality index should be kept between certain values. Critical changes in air quality need to be reported to vulnerable groups. Or, when there is a dangerous situation affecting the society in general, warning systems should be developed. The big stations of the Ministry share the data on their websites, but when individuals do not follow it, they cannot be aware of the air quality. Individuals who are especially sensitive to some pollutants should be aware of the air quality instantly. An internet connection is also required to use sensors to measure the amount of pollutants in the air and to keep the data collected from these sensors in a remote database. In this thesis study, ozone and carbon monoxide gas, which are pollutants, will be measured. Although ozone gas is normally found in the upper levels of the atmosphere, its excess near the earth's surface causes harmful effects. When individuals breathe ozone gas, their lungs can be damaged. The decrease in ozone gas in the atmosphere also causes the harmful rays of the sun to reach the earth without being filtered. Since carbon monoxide gas is colorless and odorless, it is very difficult to be noticed by humans. Carbon monoxide usually affects individuals in indoor environments. As a result of the inhalation of carbon monoxide by individuals, the amount of oxygen in the blood decreases. This leads to various inconveniences. Within the scope of this thesis, the measurement of ozone and carbon monoxide gases affecting air quality was carried out. An electronic circuit has been set up to make the measurement. Sensors and developer board are used in the circuit. MQ-7, MQ-131, MQ-135 sensors were used to measure gases such as O3 and CO, which are important for the air quality index. NodeMCU development board was used to manage these sensors, collect data and send the collected data to the computer environment via Wi-Fi. The air quality index was calculated using the O3 data collected from the MQ-131 sensor and the EPA equation. In addition, the air quality index was calculated with the CO data collected from other sensors. If a single pollutant is measured while calculating the air quality index, the amount of this pollutant in the air is used in the EPA equation. However, if measurements were made with more than one pollutant; The air quality index is calculated with each item measured. The highest value is accepted as the air quality index. In this study, since there are more than one pollutant as ozone and carbon monoxide, the air quality index was taken as the highest value obtained as a result of the calculation. In order for the sensors to send data via NodeMCU, the microcontroller code has been written in the Arduino IDE program. The measurement results were transferred to the computer with the ESP8266 Wi-Fi module on the NodeMCU development board and recorded in the Firebase real-time database. Firebase is a platform developed by Google. In this thesis, the real-time database feature of Firebase was used. A mobile interface where measurement results can be followed with the App Inventor application has also been designed for Android devices. App Inventor is an application developed by MIT where we can do block-based coding. Thanks to its block-based nature, Android applications can be developed easily. Again, in this thesis, a real-time database connection was established with the mobile application and Firebase. The data recorded from the sensors to the database were followed and the mobile application user was informed about the air quality index. The data collected in the Firebase database was also used for machine learning. Firebase database connection was established with Python programming language in Visual Studio Code environment. Machine learning was carried out with the sample data set. Then, the air quality index was made classifiable for the data coming from the database. LDA and Decision Tree , which are classification algorithms, were used for machine learning. PM2.5, PM10, SO2 values, which are important for the air quality index, were taken from the website of the Ministry of Environment, Urbanization and Climate Change. The air quality index calculated with the data physically read from the sensors and the air quality index on the website of the Ministry were compared. Measurements were made in Zonguldak center and Çatalağzı district. The reason why Çatalağzı district was chosen is that Eren Energy Çatalağzı Thermal Power Plant is located here. Since 2% of the greenhouse gas emissions in Turkey are estimated to be emitted only from this thermal power plant, it has been decided that this region is suitable for the test study. Thanks to this designed air quality measurement system, the instantaneous pollutant change in the environment can be followed, and the air quality index can be monitored daily. Individuals can take the necessary measures according to the air quality index. Especially common in Zonguldak region. It is important to monitor air quality for COPD. Individuals with diseases such as COPD can take the necessary precautions when the air quality is low. It is important for individuals who may be affected by low air quality to monitor the air quality index instantly from the mobile application and to send notifications for instantaneous developing situations. Thanks to machine learning, the big data collected from the sensors could be analyzed and the air quality index could be classified. Thanks to machine learning, the feature of predicting the air quality index has been added to the program.
06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.
2023-01-01T00:00:00ZSession hijacking attacks on wireless networks detection and prevention = Kablosuz ağlarda oturum ele geçirme saldırılarını tespit etme ve önlemeGaroon, Taha Ali Mohammedhttps://hdl.handle.net/20.500.12619/1018382024-01-26T12:23:32Z2023-01-01T00:00:00ZSession hijacking attacks on wireless networks detection and prevention = Kablosuz ağlarda oturum ele geçirme saldırılarını tespit etme ve önleme
Garoon, Taha Ali Mohammed
Kablosuz ağlar, insanların işletmelerini yürütmeleri ve günlük yaşamlarını sürdürmeleri, toplumla iletişim kurmaları, seyahat etmeleri , Banka hesaplarını yönetme ve diğerlerine internet erişimi aracılığıyla bağlanmaları için oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu ağların halka açık yerlerde bulunması, kullanıcıların siber saldırıya uğrama riskini artırmaktadır. Orta yaşlı insanların ağlara kolay erişim sağlamaları ve bu ağların kullanım kolaylığı, onların siber saldırıya uğrama riskini göz ardı etmelerine yol açar. Hırsızlık konusunda uzman olan ve güvenlik açıklarından yararlanan kişilerin varlığı, internet ağları ve web sunucuları tarafından kullanıcılara sunulan oturumların ele geçirilmesine neden olabilir. Oturum açmak, kablosuz kullanıcıların karşılaşabileceği karmaşık sorunlardan biridir. Oturum, bir takım hizmetleri sunucudan elde etmek isteyen kullanıcılara web sunucusu tarafından sağlanır. Bu hizmetler; banka hesapları, sosyal güvenlik verileri veya şirketlerin faaliyet verileri gibi çok hassas veriler de olabilir. Söz konusu oturum birçok aşamadan oluşur, bu aşamalar arasında oturum açma, şifreleme ve sunucu ile istemci arasında güvenli bir şekilde aktarım sağlanması da yer alır. Bahsi geçen bu oturum verilerinin elde edilmesi, bilgisayar korsanının, kullanıcıyı taklit etme gücüne sahip olmasını ve hassas verilerini çalmasını sağlayan ciddi bir risk oluşturur. Ortadaki adam saldırısı, son derece bir riskini temsil eder çünkü tespit edilmesi zordur ve istemcinin normal kullanıcısı bir oturumun ele geçirilip geçirilmediğini belirleyemez. Saldırgan, kullanıcı ile paralel çalışır ve verilere aynı erişim yetkilerine sahiptir. Sunucuya farklı izinlerle erişmek, yalnızca kullanıcının hasas verilerini değil, sunucudaki tüm hasas verileri açığa çıkarabilir. Bu çalışmada, web uygulamalarında oturum yönetimi sorunu ele alınmaktadır. Bu süreç analiz ile başlayacak ve kablosuz ağlara genel bir bakış sağlamakla ve erişmenin yollarını açıklanacaktır. Onları güvence altına almanın yollarını tartışarak ve maruz kaldıkları tehdidi diğer mobil ağ teknolojileriyle karşılaştırılacaktır. Ardından, saldırı teknikleri ve saldırının gerçekleştiği seviyeler sunularak ve aktif, pasif ve hibrit saldırı türleri gözden geçirilerek oturum ele geçirme sorununa kapsamlı bir bakış sunulacaktır. Araştırmanın dörtüncü bölümünde ise oturum ele geçirme saldırısının ve nasıl çalıştığına dair detaylı bir analiz yapılacak, bu saldırının simülasyonu yapılacak, burada mağdur kullanci ve saldırganı temsil eden windows ve linux üzerinde iki sanal ortam kurulacaktır. Mağdur kullanıcı, siteye girmek için oturum yönetim sistemini kullanarak web üzerindeki sitelerden birine göz atar ve aynı zamanda saldırganın cihazı, tarama trafiğini izlemek, engellemek, oturumu çalmaya çalışmak ve aynı siteye erişmek için çalışır. aynı yetkili izinlere sahiptir. Saldırganlar tarafından kullanılan sslstrip ve ARP spoofing gibi bazı hazır ve yaygın araçlar kullanılacaktır. Uygulama bölümde, Bayesian Belief Networks tarafından oturum ele geçirme olasılığını tespit edecek bir sistem geliştirmek için makine öğrenimi teknolojisini kullanılacaktır. Makine öğrenimi modeli, belirli bir dönemde bir oturumun durumları için veri kümesinden elde ettiğimiz bir değişkenler ağı oluşturmaya, ardından olasılıkları değerlendirmeye ve oturumun ne ölçüde ele geçirilip geçirilmediğine dair bir tahmin elde etmeye dayanacaktır. Ayrıca sunucu tarafında oturumu yönetmek için bir PHP yönetim çerçevesi geliştirilecektir. Oturumu oluşturma ve ardından şifreleme ve oturumun ömrünü yönetme sürecinden başlayarak ve HTTP protokolü, güvenli başlık ve tarama CSS parmak izi ile biten sayfa gezintisini güvence altına almaya sağlanacaktır. Bir web uygulamasında oturum yönetim sistemi geliştirildi ve belirli bir süre içinde belirli bir oturumu simüle ederek üzerinde çalışılabilecek bir veri seti elde edildi ve ardından bu verileri takip sistemine dahil ederek çalınma ihtimalini değerlendirilecek. Veriler, oturum dizisindeki olay, tarih, oturum kimliği, tarayıcı türü, Ömür gibi gerekli verileri ve IP, tarayıcı değiştirme ve protokolü yeniden yönlendirme gibi diğer önemli verileri içerir. Veri kümesine dayalı bir BBN oluşturmak için, DAG diyagramında düğüm olarak yerleştirilecek ana değişkenler, IP'yi değişimi, tarayıcıyı, HTTP protokolünü yönlendirmeyi ve oturumun yaşam süresini olacaktır. Koşullu olasılık tablosu veri setinden orada listelenen değerlere göre hesaplanan ve daha sonra bağlı olduğu düğümlere göre her düğüm için güncellenen ve olasılık denklemlerine göre her düğümün birbiriyle korelasyonuna göre güncellenen bir olasılıklar kümesidir. Her düğüm, durumuna bağlı olarak iki veya daha fazla olasılık taşıyabilir ve saldırı, her düğümün meydana gelme olasılığına göre dört farklı düzeyde kategorize edilecektir. İlk uygulama bölümünün sonucu,veri setinde yer alan verilere ve BBN ağında üretilen olasılıklara bağlı olarak sonuçlar, oturumun ele geçirilip geçirilmeme olasılığının yüzdesini gösterir. Uygulamanın ikinci bölümü, oturum güvenliğini test etmek ve üzerinde bazı testler yaparak korumasını artırmak için PHP çerçevesinin geliştirilmesidir. Çerçeve beş sınıftan oluşmaktadır. Controller sınıfı, oturum yönetimi işlemini ve giriş sayfasının sunumunu denetleyen ana sınıftır. Kalan dört sınıfın her biri, görevi ve tarama sürecini güvenli bir şekilde geliştirme sürecinde belirli bir işleve sahiptir. Çerçevenin ana sayfası, güvenlik modu çalışmasını test etmek ve verilerini ve kullanılan mod türünü göstermek için tasarlanmıştır. Oturum açma işleminin tamamlandığını ve oturumun otomatik olarak oluşturulduğunu varsayarsak, sayfanın ilk bölümünden gerekli güvenlik modu türü seçilir. Her güvenlik modu uygulandığında, oturumun yeni durumu ve ilgili veriler görüntülenir. oturum kimliğini oluşturulduktan sonra şifrelemek ve sunucu tarafından oluşturulan bir güvenlik anahtarı kullanmak için bir işlem sağlanmıştır. AES-256 algoritmasına ve CBC blok şifresine kullanılmıştır. Web sitesine gelen ziyaretçiler CSS parmak izi ile izlenebilir. Bu bilgileri edinme işlemi, saldırganın aygıtı, kullanılan tarayıcıyı ve diğer bilgileri bilmesini sağlar. CSS bilgilerinin önemi, saldırganın XSS Saldırısı olarak bilinen siteye gelen ziyaretçileri izleme yeteneğinde sahiptir.Bir diziye CSS özelliği oluşturerek ve bunları kullanıcı verilerine kaydedildi ve ardından ziyaretçinin hala etkin olduğundan emin olurlarsa bunları yeniden oluşturuldu. Uygulamanın son bölümü, hassas verilerin çalınmasını azaltan bazı karşı önlemler sağlamaktır. Saldırganın kullandığı adımları ve teknikleri tahmin etmek çok zordur. Mağdur, iletişimi için güvenli bir ortam sağlamada da önemli bir rol oynar, güvenlik açığını azaltmanın ve iletişimi izlemenin kablosuz ağlar üzerinden iletilen verilerin bütünlüğünü sağlayabileceğinden emin olsak da,% 100 güvenli bir ortam yoktur. Riski, ağ katmanı ve uygulama katmanının bulunduğu katmana göre sınıflandırıldı. Ağ katmanında SSID göndermeyi durdurun, MAC filtreleme, İnternet protokolü güvenliği, Güvenli yuva katmanları ve HTTPS Kullanımı gibi önlemler sağlamıştır. Uygulama katmanında, onlarla birlikte çalışmanın oturumun ele geçirilme riskini azaltabileceğine ve istemci ile sunucu arasındaki iletişimin güvenilirliğini artırabileceğine inandığımız bazı algoritmalar sunmuştur. Oturum Kimliği karmaşık üreteci, RSA anahtarı ile şifrelenmiş oturum kimliği ve zamanlama oturumu kapatma gibi algoritmaları sğalamıştır. Bu araştırmanın sonuçları şu şekilde özetlenebilir: Tüm kablosuz ağlara uyan bir "standart güvenlik çözümü" yoktur. Güvenlik gereksinimlerinin açık olduğunu belirlemek gerekir, çünkü çözümler her bir durumun özgüllüğüne bağlıdır. Istemci tarafı, ihtiyaç duymadığında oturumun korunmasında ve sonlandırılmasında önemli bir rol oynar. Genel ağlar, kafe kablosuz ağları, ücretsiz Wi-Fi ağları vb. saldırılara karşı daha savunmasızdırlar. Web sunucusu koruma protokolü HTTPS'yi desteklemeli ve oturumu verme işlemi karmaşık ve şifreli olmalı ve verilen oturumun yönetimi yüksek verimlilik ve gerçek zamanlı süreçle yapılmalıdır. Web sunucusu, oturumun ele geçirilmediğini doğrulamak için bir izleme sistemi de sağlamalıdır. Web siteleri geliştirme ve barındırma sunucusunu seçme süreci çok önemlidir ve büyük bir titizlikle yapılmalıdır. Site geliştirme süreci aynı zamanda oturumun yönetimi için bir bölüm içermelidir, istemci tarafı ne kadar zayıf ve hacklenebilir olursa olsun, sunucu tarafı iletişim için gerekli korumayı sağlamalıdır.; Wireless networks are provided and spread everywhere that drive people to run their businesses and daily lives, communicate with the community, ةanaging bank accounts. travel, and others through internet access, and the availability of these networks in public places increases the risk of users being hacked, which is not what many people know. The ease of use and access to networks by middle-aged people leads them not to think about the risks of being hacked, and the presence of experts in theft and the exploitation of security vulnerabilities may expose the sessions provided by internet networks and web servers to users for theft. Generating the session is one of the complex problems wireless users may face. The web server grants the session to users wishing to obtain certain services from the server. These services may be bank accounts, social security data, or companie's activity management data, and as we know this is very sensitive data. The session goes through many stages, from generation, encryption and ensuring that it is safely transferred between the server and the client. Obtaining this session data and cookies data is a serious risk that gives the attacker full power to impersonate the victim's user and steals his sensitive data. A man-in-the-middle attack represents a great extremity risk because it is difficult to detect and the normal user cannot determine whether a session has been hijacked. The attacker is running in parallel with the user and has the same access privileges to data. Accessing the server with different permissions may expose not only the user's sensitive data, but all data on the server. In this study, we will develop a comprehensive vision of this problem, which began with analysis and then a simulated session hijacking process in two virtual environments. We believe that solving the problem begins with a careful characterization of it and focusing on how the attacker thinks and how to predicate the place and style of the attack. Then we worked on employing artificial intelligence and machine learning model using Bayesian Belief Networks as a system to detect the possibility of session hijacking and finally, we provided some solutions that will reduce the risk of session being hijacking.
06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.
2023-01-01T00:00:00ZSol-jel yöntemi ile süperhidrofobik kaplama üretimi = Production of superhydrophobic coating by sol-gel methodBarkınay, Atakanhttps://hdl.handle.net/20.500.12619/1018392024-01-26T12:23:32Z2023-01-01T00:00:00ZSol-jel yöntemi ile süperhidrofobik kaplama üretimi = Production of superhydrophobic coating by sol-gel method
Barkınay, Atakan
Süperhidrofobik kaplamalar günümüzde güneş panellerinde, korozyon korumasında, buz fobiklik, buğu önleyici vb. alanlarda kullanılmaktadır. Yüzey pürüzlülüğün artması sonucu sıvı damlacıkları yüzeyin üzerinde kayar ve tozları yüzeyden zahmetsizce temizler. Bunun en büyük örneği güneş panelleridir. Süperhidrofobik yüzey sayesinde panellerin üzerindeki tozlar su yardımıyla temizlenir. Bir yüzeyin süperhidrofobik olması için 150 °'nin üzerinde bir temas açısına gerek duyulmaktadır. Normal bir yüzey ile süperhidrofobik bir yüzey arasındaki fark, süperhidrofobik yüzeyde hava cepleri olmasıdır ve damlaların bu ceplerin üzerinde kayması sonucu oluşur. Sol-jel yöntemi; metal kaynağının uygun bir alkol içinde çözünmesi ve daha sonra su ve asit ilave ederek önce sıvı ve akışkan 'sol', daha sonra hidroliz ve kondenzasyon reaksiyonları ile yaşlanarak kıvamlı 'jel' yapısı oluşturmasına verilen isimdir. Sol-jel yöntemi yedi adımdan oluşur. İlk aşama karışma aşamasıdır. Bu aşama da uygun pH ortamında malzemeler karıştırılır. İkinci adım dökümdür. Bu aşamada sıvı sol bir kalıba dökülür. Üçüncü adım jelleşmedir. Sol içinde çapraz bağlanmalar meydana gelir ve buda solün viskozitesinin artmasına sebep olur. Dördüncü adım yaşlanmadır. Bu aşamada polikondenzasyon reaksiyonları devam eder ve jelin dayanıklılığı artar. Beşinci adım kurutmadır. Bu aşamada sıvı gözeneklerden uzaklaştırılır. Eğer dikkatli olunmazsa jelde çatlaklar olabilir. Altıncı adım dehidrasyon. Bu aşamada jelin içindeki -OH moekülleri uzaklaştırılır. Yedinci ve son adım ise yoğunlaşmadır. Bu aşamada yüksek sıcaklıklara çıkılır ve yüzey yapısı değiştirilir. Sol-jel yüzeylere iki şekilde uygulanır. İlk yöntem daldırma kaplama yöntemidir. Bu yöntemde kaplanacak malzeme jelin içine daldırılır ve sonra yavaşça çekilir. Çekilme esnasında üst tarafta bulunan jel kütlesi yerçekimi etkisiyle süzülerek aşağı düşer. Daha sonra ise kurutma işlemi yapılarak bu süreç bitirilir. İkinci adım ise döndürme kaplamadır. Bu yöntemde malzeme döndürülmek üzere bir cihaza konulur. Malzeme yüksek hızlarda dönerken üstüne sol-jel dökülür. Yüksek hızda döndürüldüğü için üstündeki artık jel ayrılır ve malzeme yüzeyinde ince bir film olarak kalır. Daha sonra kurutma işlemine yollanarak süreç tamamlanır. Sol-jel bir çok alanda kullanılır. Kaplama olarak güneş panellerinin yüzeyinde yansıma önleyici olarak ve fotokromik gözlüklerde kullanılır. Elektrokromik olarak akıllı camlarda kullanılır. Ayrıca korozyon korumasında ve toz olarak da kullanılır. Bu çalışmada süperhidrofobik yüzey üretimi yapılmıştır. Üretim yöntemi olarak sol-jel yöntemi kullanılmıştır. Güneş panelini temsil etmesi için soda-kireç camı kullanılmıştır. Ana malzeme ise titanyum kullanılmıştır. Süperhidrofobik malzeme olarak stearik asit kullanılmıştır. Örneklerin yarısı önce sol-jel kaplanarak, daha sonra stearik asit kaplanmıştır. Diğer yarısı ise sadece stearik asit ile kaplanmıştır. Analiz olarak yüzey açısı ölçümü, yüzey pürüzlülüğü, UV ölçümü, Raman, XRD, FTIR, SEM ve EDS analizleri uygulanmıştır.; Superhydrophobic coatings are currently used in solar panels, corrosion protection, ice phobicity, anti-fog, etc. As a result of increased surface roughness, liquid droplets slide on the surface and effortlessly remove dust from the surface. The biggest example of this is solar panels. Thanks to the superhydrophobic surface, the dust on the panels is cleaned with the help of water. For a surface to be superhydrophobic, a contact angle of over 150° is required. The difference between a normal surface and a superhydrophobic surface is that there are air pockets on the superhydrophobic surface and the drops slide on these pockets. The ability of a solid surface to get wet is called the water contact angle (wca). This angle is called hydrophobic if it is greater than 90° and hydrophilic if it is less than 90°. A superhydrophobic surface is used when the contact angle is greater than 150°. In nature, animals and plants have superhydrophobic surfaces. This is to protect them from contamination and prevent water accumulation. In plants, it is mostly used to clean leaf surfaces. In animals, it is used for various purposes. For example, insects have this feature to prevent their wings from getting wet, while geckos have it for climbing on flat surfaces. The contact angle is defined as the angle formed by the intersection of the liquid-solid interface and the liquid-vapor interface. In 1805 Thomas Young described the equilibrium conditions on an ideal smooth surface. Young also defined hydrophilicity, hydrophobicity and superhydrophobicity with respect to the contact angle. In 1936, Wenzel related surface roughness and surface energy to the contact angle. Wenzel calculated only homogeneous surfaces. In 1944 Cassie and Baxter created another model for heterogeneous surfaces. In Cassie and Baxter's model, it is assumed that the liquid is represented only by roughness surfaces with the solid and that air pockets are trapped under the liquid. In this case, the air is considered to be trapped and part of the surface is not wetted by the liquid. Superhydrophobic surfaces are used for corrosion resistance, anti-fogging, anti-icing and in solar panels. As corrosion protection, the corrosion resistance mechanism of a superhydrophobic surface coating is mostly contributed to by the presence of air pockets between the substrate and the solution, providing an effective barrier against the movement of corrosive ions. as an anti-fog, it is known that fogging is prevented when the contact angle is less than 40°. Ice phobia refers to the low adhesion force between ice and a solid surface. The surfaces of solar panels often become covered with dust over time. Thanks to superhydrophobic surfaces, dust cannot adhere to the surface and the surface of the panel remains clean. The sol-gel method is to use a compound containing a chemical component with high activity as a precursor, homogeneously mix these raw materials in the liquid phase, and apply hydrolysis and condensation chemical reactions to make a stable sol. The sol-gel process refers to the formation of a liquid suspension called 'sol', a stable colloid solution obtained by hydrolysis and partial condensation of precursors to form metal-oxygen-metal bonds (M-O-M). At the same time, upon condensation, the sol particles form an inorganic 3D network called a 'gel'. Inorganic sols and gels are obtained by various techniques and are generally synthesized directly from chemical reactants dissolved in a liquid medium. A chemical reactant containing M cations is called a precursor. When the reaction starts, solvents may be required to homogenize the reaction mixture of alkoxide systems. The solvent's polority, dipole moment, viscosity and protic and non-protic behavior change the reaction rates and indirectly the structure of the sol-gel coating. Acid and base catalysts can affect hydrolysis and condensation rates and change their structure. The basic definition of gelation is the growth of aggregates as a result of condensation or fragmentation of polymers. The clusters must then form and join together to be called a gel. The aging process is the time taken to wait for the chemicals in the gel to transform the gel into a stable structure. Sintering is a densification process driven by interfacial energy. The dip coating process consists of four stages: dipping the substrate into the solution, drawing the substrate, drainage during and after drawing, and evaporation and drying during and after drawing the substrate. Spin coating consists of four steps: deposition, spinning, separation and evaporation. In this study, superhydrophobic surfaces were produced. Sol-gel method was used as the production method. Soda-lime glass was used to represent the solar panel. Titanium was used as the main material. Stearic acid was used as superhydrophobic material. Half of the samples were first coated with sol-gel and then with stearic acid. The other half was coated with stearic acid only. Surface angle measurement, surface roughness, UV measurement, Raman, XRD, FTIR, SEM and EDS analyses were performed. Titanium sol-gel coated on soda-lime glass, stearic acid coated on top and finally stearic acid + TiO2 nanoparticle coatings were made. The sol-gel samples were sintered at 500°C, while only one sample was sintered at 600°C. About half of the samples were uncoated with titanium sol-gel and these uncoated samples were coated with stearic acid and stearic acid + TiO2 coatings. The other samples were first coated with titanium sol-gel and then top coated with the same treatments. Stearic acid was used for the hydrophobic coating. 0.1 g, 0.2 g, 0.3 g and 0.4 g of stearic acid were used. TiO2 nanoparticles were used at a constant 0.4 g. Contact angle measurement is the measurement of the angle formed by dropping water drops on surfaces. According to contact angle measurements, normal sol-gel coatings showed hydrophilic properties. The contact angle of the sample sintered at 600 °C is 34.8°, while the contact angle of the sample sintered at 500 °C is 55°. The contact angles of the hydrophobic contents were observed between 98°-100°. The combination of stearic acid + TiO2 made the coating superhydrophobic. Sol-gel coated 0.1 g stearic acid was 138.5°, while 0.1 g stearic acid without sol-gel was 135.7°. Sol-gel coated 0.4 g stearic acid was 143.9°. This shows that the contact angle increases when the amount of stearic acid increases. XRD is an analysis technique in which the structure of materials is learned using x-rays. Looking at the XRD results, the ordinary glass sample gave more or less the same value as the other samples (except TiO2 nanoparticles) and sol-gel coatings. Titanium sol-gel was sintered at 500°C. At this temperature titanium is in the anatase phase and is given in the peaks. The samples with nanoparticles gave sharper and clearer peaks. SEM analysis is used to visualize surface images at high magnification using an electron beam. SEM analysis showed that sol-gel coatings have cracks. The coating is clearly visible in cross-sectional images. In samples with nanoparticles, the grains come together and this causes the formation of a superhydrophobic surface. Raman analysis measures the vibration of molecules at different wavelengths and shows the reactions that occur. Raman results are in parallel with XRD results. Sol-gel coatings give the same peak as each other. The stearic acid coating had no effect on this. The samples with nanoparticles showed sharper and clearer peaks. In FTIR analysis, infrared rays are directed at the bonds in the material and data is generated based on the absorption of the molecular bonds. In FTIR analysis, O-H, Ti-OH, Ti-O and Ti-O-Ti bands are seen respectively. There is only Ti-O-Ti band in samples with nanoparticles. This may be due to the nanoparticles. UV absorption analysis is the measurement of the reduction of the beam of light transmitted through the material. In the UV absorption test, the values of the samples sintered at 500° and 600° temperatures are the same. When we look at the hydrophobic coatings, the permeability decreases when the stearic acid content increases. Non-sol-gel coated samples are slightly better in permeability than sol-gel coated samples. Surface roughness analysis is the measurement of the three-dimensional topography of the surface. The surface roughness test shows that sol-gel coatings are smoother. The roughness parameter is 0.371 µm. Therefore, the contact angle of these samples is low. It is about 0.224 µm and finally in the case of superhydrophobic coatings the roughness increases much more, measuring 3.7 µm.
06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.
2023-01-01T00:00:00ZTravel time reliability analysis of three different routes in baghdad city = Bağdat şehirinde üç farklı güzergahta seyahat süresi güvenilirlik analiziAl-Sarray, Makarim Kareem Jeburhttps://hdl.handle.net/20.500.12619/1018372024-01-26T12:23:31Z2023-01-01T00:00:00ZTravel time reliability analysis of three different routes in baghdad city = Bağdat şehirinde üç farklı güzergahta seyahat süresi güvenilirlik analizi
Al-Sarray, Makarim Kareem Jebur
Ulaşım, insanların yaşamsal faaliyetlerine katılmalarını ve temel ihtiyaçlarını elde etmelerini sağlayan günlük hayatın önemli bir yönüdür. Nüfus artışı, ulaşım gereksinimlerinde bir artışa neden olmuş ve bu da yollardaki trafik hacminin artmasına yol açmıştır. Bu nedenle, özellikle insan faaliyetlerinin yoğunlaştığı şehir merkezlerinde, trafik sıkışıklığı gibi mobilite ile ilgili sorunlar daha yaygın hale gelmiştir. Bu nedenle, ulaşım ağları doğru bir şekilde planlanmalıdır, böylece şehir trafiği kontrol altında tutulabilir ve ulaşım seyahati ile ilgili mobilite sorunları azaltılabilir. Seyahat süresi güvenilirliği, belirli bir ulaşım sisteminde seyahat sürelerinin ne kadar öngörülebilir ve tutarlı olduğuna ilişkin düzeyi ifade eder. Güvenilir bir ulaşım sistemi, kişinin amaçladığı varış noktasına makul bir süre içinde ulaşabilmesine dair belli bir garanti sağlar. Güvenilirliği olmayan bir ulaşım sistemi, öngörülemeyen gecikmelere maruz kalabilir ve kullanıcıları için daha yüksek maliyetlere neden olabilir. Seyahat süresi güvenilirliği, bir yolun belirli bir bağlantısının veya bölümünün farklı günün saatlerinde alınan sürelerinin tutarlılığını ölçen bir ölçüttür ve sürücülerin beklenmedik gecikmeleri telafi etmek için ayırmaları gereken ekstra zaman şeklinde ifade edilir. Seyahat süresi güvenilirliği, sadece ulaşım sağlayıcıları için değil, günlük işe gidip gelme ihtiyaçları için sistemlere güvenen yolcular için de önemli bir ölçüttür. Sık sık yaşanan gecikmeler, günlük iş veya diğer etkinliklere geç kalınmasına neden olabilen bir durumdur ve insanlar için rahatsızlık ve hayal kırıklığına neden olabilir. Tek bir olay önemli bir sorun olmayabilir, ancak böyle durumlar sık sık ve beklenmedik bir şekilde meydana gelirse, varış noktasına ulaşmak için gereken süre hakkında belirsizlik söz konusu olabilmektedir. Bu belirsizlik, etkilenen kişilerin çocuklarını okula taşımaları veya zamanında yetişmeleri gereken sosyo-kültürel bir etkinliğe katılmaları gerektiği durumlarda daha da önemli olumsuzluklara neden olabilmektedir. Bu durumlarda, insanlar daha erken yola çıkmayı veya trafikten kaçınmak için alternatif yollar bulmayı düşünmek zorunda kalabilmekte, böylece varacakları yere zamanında varacaklarından emin olabilmektedirler. Aslında, gideceğiniz yere güvenilir bir zaman diliminde ulaşmak için kullandığınız ulaşım sistemine güvenemeyebilirsiniz. Ulaşım sistemlerinin güvenilirliğinin eksikliği, insanların sağlığı, işleri, aile ilişkileri, tüketici mallarının maliyeti, acil müdahale süreleri vb. gibi birçok konuda olumsuz etkiler yaratır. Bu nedenle, seyahat süresi güvenilirliği önemlidir. Bu doğrultuda, güvenilir olmayan seyahat süresinin etkilerinin analiz edilmesi ve olumsuz etkilerinin minimize edilmesi oldukça önemlidir. Karayolu kullanıcıları, toplum taşıma hizmeti sağlayıcıları, taşıyıcılar ve yolcular, seyahat süresindeki farklılıkları hem günlük bazda hem de aynı gün içinde anlamak için ortak bir ilgiye sahiptirler. Seyahat süresindeki değişkenlik, aynı gün içinde aynı başlangıç ve varış noktaları arasındaki seyahat süresinde farklı zamanlarda oluşan değişiklikleri ortaya çıkarabilir. Genellikle, yoğun olmayan saatlerde seyahat süresi, yoğun saatlere göre daha kısadır, bu da aynı gün içinde seyahat süresinde belirgin bir farklılık yaratır. Bu çalışmada, Bağdat şehrinde üç güzergâh seçilmiştir. Bu güzergahlar ana arter ve toplayıcı yollar olup, trafiğin iyi koşullarda olduğu ve tüm trafik durumu özelliklerini karşıladığı düşünülmüştür. Seçilen güzergahlar Bayaa-Bab Al-Madaam dora otoyolu (Route1), Bayaa-Bab Al-Madaam alawee caddesi (Route2) ve Bayaa-Bab Al-Moadam al mansur yolu (Route3) olarak belirlenmiştir. Bağdat şehrinin sinyalli kavşaklarında ve önemli kentsel caddelerinde özellikle sabah ve akşam saatlerinde en yoğun trafik sıkışıklığının görülmesi yaygındır. Başkent Bağdat'ta araç sayısındaki dramatik artış ve yol ağı kapasitesindeki pek az iyileşme, gecikmelerin artmasına ve seyahat süresi güvenilirliğini etkileyen hizmet seviyesinin azalmasına neden olarak sistem kullanıcılarının rahatsızlığına yol açmaktadır. İncelenen güzergahlardaki çoğu kavşaktaki trafik akışı polis tarafından kontrol edilmektedir. Bu nedenle, bu kavşaklarda tahmini kontrol gecikmesini hesaplamak için geliştirilen denklemlerin sonuçları, örneğin karayolu kapasite el kitabında olduğu gibi, gerçek koşullardan uzaktır. Bu nedenle, trafik yoğunluğunun oldukça yüksek olduğu üç arteriyel kentsel yolda, seyahat süresinin tahmin edilmesi önemlidir. Zira, Bayaa - Bab Al-Mutham (otoban güzergahı), Bayaa kavşağı - Bab Al-Mutham (şehir merkezi güzergahı) ve Bayaa - Bab Al-Mutham (Al-Mansoor güzergahı) seçilen güzergahlar, Bağdat şehrindeki yol kullanıcıları için gündelik yaşam kalitelerinde önem arz etmektedir. Trafik sıkışıklığı, belirli bir zamanda yol üzerinde aşırı sayıda aracın bulunması nedeniyle meydana gelir ve "serbest akış" veya hız seviyelerinin normalden daha yavaş olmasıyla sonuçlanır. Trafik sıkışıklıkları sırasında, yüksek araç sayısından dolayı yoldaki uzun kuyruklar nedeniyle araçlar dur-kalk durumuna girerler. Bu durum, araçların sayısı yolun tasarım kapasitesinden daha fazla olması durumunda, yolu kullanan araçların aşırı gecikmeler yaşamasına neden olur. Ayrıca, bu çalışma içeriğinde belirlenen rotalar yoğun kentsel ve ticari alanlara sahip olup, birçok restoran ve alışveriş merkezi bulundurmaktadırlar. Rotalar boyunca düzensiz park alanları, restoran ve mağaza girişleri ile farklı inşaat alanlarının bulunması, darboğaz ve şok dalgası durumlarına neden olmaktadır. Bahsedildiği gibi güzergahlar, her iki yönde şehir ulaşım ağı için mevcut olan yoğun trafik hareketini temsil ettiği için seçilmişlerdir. Öte yandan, bu güzergahlarda, seyahat sürelerinin, haftanın günlerine göre farklı seyahat süreleriyle başlangıç noktasından bitiş noktasına kadar değişkenlik gösteren, yüksek gecikmelere neden olan birçok kavşak bulunmaktadır. Bu güzergahlar boyunca toplanan veriler, her bir bağlantının uzunluğu, şerit sayısı, genişlikleri gibi geometrik yapılarının yanı sıra test aracının hareketinden elde edilen hız verilerini içeren verilerdir. Veriler, belirli yollarda GPS'li test aracı kullanılarak toplanmıştır. Sabah ve akşam saatlerinde Kuzey ve Güney yönlerinde gerçekleştirilen 50 çalışmadan elde edilen GPS saha verileri, kullanılmadan önce düzenlenerek, istatistiksel analiz için Sosyal Bilimler İstatistik Paketi (SPSS) programı kullanılmıştır. Gerekli noktaların koordinatları, bir GPS cihazı aracılığıyla kaydedilir. Bu çalışmada, seyahat süresinin güvenilirliğini değerlendirmek için BPR seyahat süresi fonksiyonu benimsenmiştir. BPR bağlantı performans fonksiyonu, ulaşım ağlarındaki bağlantı seyahat süresini tahmin etmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Seyahat süresi, kuyruk bekleme süresi ve araç gecikmesi gibi belirli ölçütlere dayalı olarak, taşıma sisteminin performansını değerlendirmeyi amaçlayan çalışmada, üç güzergahın da bu anlamda seyahat süresi güvenilirlikleri değerlendirilmiştir. Bu çalışmada, seyahat süresinin güvenilirliğini değerlendirmek için Vissim simülasyon programı kullanılmıştır. Kavşaklar bir koridor ile birbirine bağlanmış, trafik hacmi ve yolun uzunluğu girilerek yolun sonuna varmak için ne kadar zaman gerektiği hesaplanmıştır. Daha sonra trafik hacmi her adımda, iterasyonda, %10 kadar arttırılmış ve her seferinde program tüm bağlantılar için birleşik seyahat süresini hesaplamıştır. Ek olarak, yolun tasarlanan hızı ve şerit sayısı gibi sabit özellikler de dikkate alınmıştır. Bu yollardaki artan trafik hacminin etkisini simüle etmek için de yine PTV Vissim programı kullanılmıştır. Bu program, yol ağının sanal bir modelinin oluşturulmasını içerir ve farklı trafik koşullarında yolların nasıl performans göstereceğini değerlendirmek için kullanılır. TTI, PTI ve BI dahil olmak üzere üç farklı ölçümün her biri üç farklı rota için Vissim simülasyon yazılımı kullanmadan önce ve sonrası için raporlanmıştır. Ayrıca, bu değerlendirmenin Vissim simülasyonlarından elde edilen sonuçları, SPSS kullanarak yapılan istatistiksel analizden elde edilen ortalama seyahat süresi ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, öncelikli olarak gerçek durum da Route1, Route2 ve Route3 için ortalama seyahat süreleri sırasıyla 43, 34 ve 36 dakika olarak GPS aracı üzerinden belirlenmiştir. Öte yandan, simülasyon durumunda ortalama seyahat süreleri Route1, Rout2 ve Route3 için sırasıyla 57, 39 ve 46 dakika olarak elde edilmiştir. Ayrıca, her bir güzergâh için gözlemlenen verilerde ve Vissim simülasyonunda Buffer Index (BI) değerleri analiz edilmiştir. BI yüzde olarak ifade edilir ve planlanan seyahat süresinin zamanında varışı sağlamak için gereken ek süreyi temsil eder. Genel olarak, daha düşük bir BI, belirli bir rotada daha güvenilir bir seyahat süresini gösterirken, daha yüksek bir BI, seyahat eden kişilerin zamanında varışı sağlamak için daha fazla tampon süresi planlamaları gerekebileceğini önerir. Her bir güzergâh için BI farklıdır ve bazı güzergahların diğerlerinden daha yüksek BI'ı vardır. Örneğin, gözlemlenen verilere göre, gerçek durumda üç rota için BI sonuçları, Route1, Route2 ve Route3 için sırasıyla %22, %12 ve %14 olarak elde edilmiştir. Simülasyon durumunda ise Route1, Route2 ve Route3 için sırasıyla %7, %8 ve %9 sonuçları elde edilmiştir. Bu sonuçlar, Route1'in yoğun dönemde daha güvenilir hale geldiğini gösterirken, gerçek durumdaki en iyi değerler Route2 için ve simülasyon durumundaki en iyi değerler ise Route1 için elde edilmiştir. Ayrıca, gerçek durumda 95. yüzdelik seyahat süresinde ekstra gecikme değerleri, Route1, Route2 ve Route3 için sırasıyla %52, %38 ve %41 olarak gözlemlenirken, simülasyon durumunda gecikmeler Route1 için %67, Route2 için %42 ve Route3 için %50 artmıştır. Rotalar için TTI değerlerini simülasyondan önce ve sonra karşılaştırarak, üç rota için de trafik hacmi arttıkça TTI'de bir artış olduğu tespit edilmiştir. Bu, trafik sıkışıklığının ve seyahat süresi değişkenliğinin arttığını göstererek, hacim artışının seyahat süresi güvenilirliği üzerinde olumsuz bir etkisi olduğunu ifade etmektedir. Güzergahlar üzerindeki PTI değerleri, simülasyon öncesi ve sonrası için farklı bir eğilim göstermektedir. Route1i Route2 ve Route3 için, Vissim kullanılarak yapılan simülasyon sonuçlarına göre trafik hacmi arttıkça PTI'da da artış görülmektedir. Bu da seyahat süresinde artış olduğunu göstermektedir. Genel olarak, bu senaryonun PTI üzerindeki etkisi, özellikle belirli güzergâh özelliklerine (her bir bağlantının uzunluğu, hız sınırı ve kesişim) bağlı olarak değişebilir ve simülasyon seyahat süresi bu anlamda güvenilirliğini etkileyen tüm faktörleri temsil etmeyebilir. Bu çalışmada incelenen üç güzergâh, kullanıcılara sunulan tüm hizmetleri ve kavşakları içermektedir. Son yıllarda artan ekonomik faaliyetler ve yaşam kalitesinin iyileşmesi, seyahat süresinin değerini artırdığından, istikrar ulaşım için önemli bir konu haline gelmiştir. Bu nedenle, beklenmedik bir gecikme herhangi bir yol kullanıcısı için büyük kayıplara neden olabilir. En önemli hedef, araçlar arasındaki etkileşim sürecinden kaynaklanabilecek potansiyel riskleri azaltmak için gerekli tüm güvenlik faktörlerini sağlamak ve geçen tüm yolculuklar için uygun bir zaman dilimi ve daha az gecikme ile seyahat kolaylığı sağlamaktır. Güzergahlar ve bağlantılar için güvenilirliği sağlamak adına dikkate alınması gereken birkaç husus vardır; ağdaki linklerin uzunluğu, hız sınırı ve şebekede bulunan şerit sayısı, araçların birbirleriyle etkileşim noktaları, yol tasarım hızının belirlenmesi ve kavşakların kontrol stratejileri, kavşaklarda bulunan hareket yönlerinin karşılıklı kesişimleri, en yüksek hacimli trafik akım yönlerinin tespiti vb. Sağlam ve güvenilir bir ulaşım sistemi, erişilebilirliği ve ekonomik büyümeyi teşvik ederek insan ve malların güvenli ve verimli bir şekilde hareket etmesine imkân vereceği için herhangi bir bölgenin veya ülkenin ekonomisi için önemli bir rol oynayacaktır. Ayrıca, depremler, sel felaketleri, kasırgalar ve diğer felaketler gibi doğal afetler sırasında da etkilenen bölge ve nüfus için en önemli yaşam hattı fonksiyonunu görecektir.; Transportation is an important aspect of the daily life allowing people to participate in human activities and to obtain basic needs. The rise in population has resulted in an escalation in transportation requirements, leading to an augmented volume of traffic on the roads. Consequently, mobility-related predicaments, such as congestion, have become more prevalent, particularly in city centers where human activities are concentrated. With that sense, transportation networks are to be planned properly to control urban traffic to mitigate mobility problems related to transportation travel time. Travel time reliability refers to the level of assurance and consistency with which travel times can be predicted on a given transportation system. A reliable transportation system offers a certain level of guarantee that one can reach their intended destination within a reasonable timeframe. A transportation system that lacks reliability is susceptible to unforeseen delays, resulting in higher expenses for its users. Travel time reliability is a metric that evaluates the consistency of time taken to traverse a particular link or segment of a road during various hours of the day, quantified in terms of additional time (buffer) that drivers must allocate to compensate for unexpected delays. Travel time reliability is a crucial measure not only for transportation providers but also for passengers who rely on the system for their daily commuting needs. In this study data collection process began when the test vehicle was equipped with GPS (moving vehicle technology) to collect data on specified paths. The Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) program was utilized to analyze GPS field data collected from 50 running trials conducted in both the South and North directions during morning and evening hours. The aim was to assess the impact of increased traffic volume on flow behavior of the vehicles and reliability in three selected routes. In the first case, the average travel time for all links in three paths was obtained from the real time GPS vehicle data. After that traffic volumes on each path were estimated using the BPR equation. Following, a simulation was conducted using the PTV Vissim program to increase traffic volumes by 10% for each iteration up to 10 times, and the average travel times for all increments were calculated. The purpose was to compare the simulation results with the initial and realistic case to determine the traffic structure and reliability after the proposed changes. The results of the buffer time index for three routes (real case), Route1, Route2, and Route3, were obtained as 22%, 12%, and 14%, respectively. In the simulation case, the results for Route1, Route2, and Route3 were obtained as 7%, 8%, and 9%, respectively. These results showed that the reliability got better for Route1 during the peak period, and the best values in real case was for Route2, and in simulation case for Route1. Extra delay in the real case over the free flow travel time was observed on Route1, Route2, and Route3 in terms of the 95th percentile travel time for the real case, which were 52%, 38%, and 41%, respectively. While in the simulation case, the delays increased to 67%, 42%, and 50% for Route1, Route2, and Route3 after the last iteration, respectively.
06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.
2023-01-01T00:00:00Z