https://hdl.handle.net/20.500.12619/97009 2026-04-14T20:14:58Z 2026-04-14T20:14:58Z Kırat, Özlem https://hdl.handle.net/20.500.12619/97145 2022-01-28T08:43:02Z 2020-01-01T00:00:00Z

Pade yaklaşımları Kırat, Özlem Pade yaklaşımı, ifadesindeki gibi iki polinomun birbirine oranı olarak ifade edilir. Pay ve paydadaki polinomun katsayıları şeklinde Taylor açılım katsayıları kullanılarak belirlenen bir kesir yaklaşımıdır. Pade yaklaşımı genellikle Taylor serisinin yakınsamadığı yerlerde işe yaramaya devam edebilir. Taylor serileri sınırlandırıldığında polinom değeri için yakınsak olmamaktadır. Bunun için yaklaşımdaki polinomun derecelerine göre Lagrange fonksiyonu üzerinde uygulamalar yapılmıştır ve farklı polinom fonksiyonların Pade oluşumları incelenmiştir. Pade yaklaşımı ile verilen diferansiyel denklemin mertebesine göre yaklaşılan serinin kuvvet açılımı hem sınırlanabilir hem de yakınsak hale getirilebilir. Bu durum adi ve tekil noktalarda seri açılımını bulurken daha çok kullanılır. Noktanın adi yada düzgün tekil nokta olması durumu incelenir. İndisel denklemden elde edilen ve köklerinin farklı kök yada katlı kök olma durumlarına göre diferansiyel denklemlerin Pade genel çözümleri incelenir.; Keywords: Pade approximation, Indial Equation, Ordinary and Singular Point, Taylor expansion coefficients. The Pade approximation is expressed as the ratio of two polynomials to each other as in In this study, some Pade applications in different polynomial types were investigated. The coefficients of the polynomial in the numerator and denominator are a fraction approach determined by using the Taylor expansion coefficients in the form of . The Pade approach can often continue to work where the Taylor series does not converge. Taylor series is not convergent for the value of the polynomial when confined. For this purpose, applications on Lagrange function were made according to the degree of polynomial in the approach and Pade creation of different polynomial functions were examined. The force expansion of the series approached according to the order of the differential equation given by Pade approach can be limited and convergent. This situation is more commonly used when finding series expansion in ordinary and singular points. Whether the point is a name or a regular singular point is examined. Pade general solutions of differential equations are examined according to the different root or folded root of the and roots obtained from the indices equation. 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.

2020-01-01T00:00:00Z Güneş, Çiğdem https://hdl.handle.net/20.500.12619/97144 2022-01-28T08:43:02Z 2020-01-01T00:00:00Z

P-[N,N- biss(2-chloroethyl), amino] benzaldehyde-4-phenlthosemicarbazon molekülünün geometrik spektroskobik veelektronik özelliklerini teorik incelenmesi Güneş, Çiğdem Gaussian 09W ve GaussianView 5 paket programı yardımıyla B3LYP ve PBEPBE yöntemleri ile 6-311++G(d,p) temel seti kullanılarak p[N,N-bis (2-chloroethyl)amino]benzaldehyde-4-fenil tiyosemikarbazon (CEAB-4 PTSC)molekülü optimize edilerek en kararlı durumda bağ uzunluğu ve bağ açısı gibi yapısal parametreler hesaplandı. Daha sonra IR spektrumu çizildi ve titreşim işaretlemeleri yapıldı. 1H ve 13C NMR değerleri elde edildi ve titreşim spektrumu incelemesiyle yapı çözümlemesi yapılmaya çalışıldı. Elde edilen veriler deneysel sonuçlarla karşılaştırıldı. Molekülün doğrusal olmayan optik özelliklerine (NLO) bakıldı ve doğal bağ orbital (NBO) analizi yapıldı. Optik parametreler incelendi; With the help of Gaussian 09W and Gaussian View 5 package program, structural parameters of p [N,N-bis (2-chloroethyl) amino] benzaldehyde -4- phenyl thiosemicarbazonemolecule in the most steady state such as bond length and bond angle have been calculated through performed geometric optimization and by using B3LYP and PBEPBE methods and 6-311 ++ G (d, p) basic set. Then vibrational spectrum has been constructed and detailed assignments of vibrational modes have been carried out. 13C and 1H NMR chemical shifts have been calculated and the structural analysis have been investigated with the help of the vibrational spectrum. The obtained data have been compared with experimental results. Nonlinear optical properties (NLO) of the molecule have been observed and natural bond orbital (NBO) analysis have been performed. Optical parameters have been examined. 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.

2020-01-01T00:00:00Z El Bekri, Safa https://hdl.handle.net/20.500.12619/97143 2022-01-28T08:43:01Z 2020-01-01T00:00:00Z

Ölçülen kimyasal gazların makina ögrenmesi ile sınıflandırması El Bekri, Safa Bu tez çalışmasında amaçı endüstri 4.0'ın temel konularından olan gömülü sistem yazılım ve donanımlarını kullanarak elde edilen sensör verilerini makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırmak ve sürdürülebilir üretim için gerekli otomasyonun sağlanması için alt yapı oluşturmaktır. Günümüzde endüstride kullanılan tüm aygıtlar akıllı hale geliyor ve üretim sürecinin tüm seviyelerinde üretilen dijital veriler ürün kalitesini, esnekliğini ve fonksiyonelliğini artırmak için kullanılmaktadır. Üretim tesislerinden gelen veri sensörlerle toplanmaktadır. Büyük veri tifadesi ile bahsedilen bu verilerin insan kullanıcıların değerlendire bilmesi mümkün değildir. Bu veriyi makine öğrenmesi algoritmaları ile değerlendirmek, anlamlandırmak ve sürdürülebilir üretim için kullanmak ancak mümkün olabilir. Bu çalışmada endüstride gerek insan hayatını doğrudan etkilemesi ile gerek ise birçok ürünün üretiminde ortaya çıkması veya kullanmasından dolayı gazlar ın algılanması ve sınıflandırılması üzerinde durulmuştur. Gaz sensörleri, insan sağlığını ve özelliklerini tehdit eden yanıcı, yakıcı ve toksik gazları tespit etmek için endüstride ve yangınla mücadelede yaygın olarak kullanılmaktadır. Önce ardunia ile b gaz verilerini toplama ve makine öğrenmesi ile sınıflandırılması üzerine çalışılmıştır. Gazlar ile ilgili yeterince veri elde edilemediği için altı farklı uçucu organik gaz için bir veri kümesi veri seti indirilerek onun üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Bu veri setinde; Amonyak, Asetaldehit, Aseton, Etilen, Etanol ve Toluen gazları bulunmaktadır.Üç yıllık bir süre boyunca, 16 metal oksit gaz sensörü kullanılarak elde edilmiştir. Bu veriler 13910 ölçüm ve 129 özellik içerir.Çalışmamızda bu verileri sınıflandırmak için çok sayıda makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Bunlar; k-en yakın komşular, Destek vektör makinesi, Rastgele orman ve Lojistik regresyon dur. Verileri sınıflandırmak için bu makine öğrenme algoritmaları Weka programında gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda k-en yakın komşular algoritmasının en iyi sonucu verdiğini ve sınıflandırma başarısı% 99,48dır.; In this thesis, the purpose of this study is to classify the sensor data obtained by using embedded system software and hardware, which is one of the fundamental issues of industry 4.0, with machine learning algorithms and to create the infrastructure for the necessary automation for sustainable production. Today, all devices used in the industry become smart and digital data produced at all levels of the production process is used to increase product quality, flexibility and functionality. Data from production facilities are collected with sensors. It is not possible for human data to be evaluated by these data, which are mentioned with the definition of big data. It is only possible to evaluate this data with machine learning algorithms, to make sense of it and to use it for sustainable production. In this study, the perception and classification of gases are emphasized in the industry both because it directly affects the human life and because it occurs or uses many products. Gas sensors are widely used in industry and fire fighting to detect flammable, combustible and toxic gases that threaten human health and properties. Firstly, it was studied on collecting b gas data with Ardunia and classifying it with machine learning. Since sufficient data about gases could not be obtained, a dataset dataset was downloaded for six different volatile organic gases and studies were carried out on it. In this dataset; There are ammonia, acetaldehyde, acetone, ethylene, ethanol and toluene gases. It was obtained over a three-year period using 16 metal oxide gas sensors. These data contain 13910 measurements and 129 features. In our study, many machine learning algorithms were used to classify this data. These; k-nearest neighbors, Support vector machine, Random forest and Logistic regression stop. These machine learning algorithms were implemented in the Weka program to classify the data. As a result of the studies, the k-nearest neighbors algorithm gives the best result and the classification success is 99,48%. 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.

2020-01-01T00:00:00Z Özer, Ahsen https://hdl.handle.net/20.500.12619/97142 2022-01-28T08:43:01Z 2020-01-01T00:00:00Z

Öğütülmüş zeytin çekirdeği kullanılarak metil viyolet adsorpsiyonunun incelenmesi Özer, Ahsen Boyar madde giderim proseslerinin gün geçtikçe önemi artmaktadr. Boyar maddelerden kaynaklanan atık su kirliliği, gelişen teknoloji ve endüstriyel boyar madde ihtiyacının artması ve boyar maddelerin toksisitesinin artması nedeniyle ciddi sorun oluşturmaktadır. Diğer boyar madde giderim yöntemleri ile karıştırıldığında adsorpsiyon; kolay kullanımı, çevre dostu olması, toksik kirleticilere karşı duyarsızlığı, konsantre boya atıklarını işleme yeteneği, kullanılmış adsorbanın tekrar kullanılabilirliği, zararlı yan ürün oluşturmaması, yüksek verim ve düşük maliyetli olması nedeniyle etkili bir yöntemdir. Eğer doğru ve maliyet açısından uygun bir adsorban madde bulunursa daha verimli sonuçlar elde edilebilir. Bu çalışmada, boyar madde gideriminde adsorpsiyon yöntemi tercih edilmiş, doğal, maliyeti ucuz, kolay bulunabilen, öğütülerek toz haline getirilmiş zeytin çekirdekleri, metil viyolet gideriminde adsorban olarak kullanılmıştır. Adsorpsiyon çalışmalarında; pH, adsorban dozu, temas süresi, başlangıç konsantrasyonu ve ortam sıcaklığının adsorpsiyon üzerine etkisi incelenmiştir. Optimum şartlar; pH 7, temas süresi 90 dk, adsorban dozu 0,25 mg/L ve sıcaklık 27 oC olarak belirlenmiştir. Ortam sıcaklığının arttırılması sonucu adsorpsiyon veriminin azaldığı yani adsorpsiyon prosesinin ekzotermik olduğu gözlemlenmiştir. Bulunan sonuçlara göre adsorpsiyonun Langmuir denge izoterm modeline ve Pseudo 2.derece eşitliğine uyduğu belirlenmiştir. Çalışmalar sonucunda adsorpsiyon veriminin %96 olduğu hesaplanmıştır. Çalışmada doğal adsorban olarak kullanılan öğütülmüş zeytin çekirdeği tozunun kolay temin edilmesi ve aynı zamanda düşük maliyetli olması nedeniyle adsorpsiyon işleminde yüksek verim elde edilmesi büyük önem taşımaktadır.; The importance of dye removal processes is increasing day by day. Wastewater pollution from dyestuffs poses a serious problem due to the developing technology and the need for industrial dyestuffs and increased toxicity of dyestuffs. Adsorption when mixed with other dye removal methods; is an effective method due to its ease of use, environmental friendliness, insensitivity to toxic pollutants, ability to process concentrated paint waste, reusability of used adsorbent, no harmful by-product, high efficiency, and low cost. More efficient results can be obtained if an accurate and cost-effective adsorbent substance is found. In this study, adsorption method is preferred for dye removal, natural, inexpensive, easily available, ground powdered olive stones are used as adsorbent for dyeing methyl violet. In adsorption studies; The effects of pH, adsorbent dose, contact time, initial concentration and temperature on adsorption were investigated. Optimum conditions; are pH 7, contact time 90 minutes, adsorbent dose 0.25 mg / L and temperature 27 oC. It has been observed that the adsorption efficiency decreases as a result of increasing the temperature, that is, the adsorption process is exothermic. According to the results, it was determined that the adsorption fits the Langmuir equilibrium isotherm model and Pseudo 2nd degree equation. As a result of the studies, it was calculated that the adsorption efficiency is 96%. In the study, it is very important to obtain high efficiency in the adsorption process since the grinded olive seed powder used as natural adsorbent can be obtained easily and with low cost. 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.

2020-01-01T00:00:00Z