Tematik alan
Elektronik, haberleşme ve bilişim
Yıllara göre
Tüm yıllarBir döneme tıklayarak yazıları o yıllarla sınırlayın.
Sık geçen konular
-
Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA) ile Tasarlanmış Afet Uyarı Sistemleri ve Öncelikli Araçların Afet Sonrası Geçişlerinin Kolaylaştırılması Tasarımı
Afetler, doğal yollarla veya insan eliyle gerçekleşebilen ve tehlike yaratan olaylardır. Doğal afetler, doğadaki canlıları ve yapıları ciddi şekilde etkileyebilir. Ülkeler, oluşabilecek zararları azaltmak için yatırımlar yaparak afet öncesi önlemler alabilir ve kayıpları en aza indirebilir. Afet öncesi, sırası veya sonrasında kullanılacak erken uyarı sistemleri, önlemlerin hızlı alınmasını kolaylaştırır. Geçmişte farklı teknolojiler kullanılmış olsa da bağlantı kopuklukları ve bilgi iletimindeki gecikmeler Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA) kullanımını artırmıştır. Bu çalışmada, farklı afet türleri için tasarlanmış teknolojiler incelenmiş ve kavramsal bir model önerilmiştir. Önerilen modelde, IR sensörlerle acil geçiş araçlarının kavşaklardaki mesafesi takip edilerek trafik ışıkları otomatik yönetilmektedir. Bu sistem, afet sonrası veya normal durumlarda acil araç geçişlerini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Çalışma bir fikir ve tasarım niteliğindedir; henüz gerçek ortamda uygulanmamıştır. Gelecekte simülasyon ve prototip çalışmalarıyla test edilebilir
-
Stub Yapılı Kuplaj Tabanlı Mikrodalga Sensör ile Motor Yağı Kullanım Ömrü Tespiti
Bu çalışmada, motor yağı kullanım ömrünün mikrodalga frekans bölgesinde tahribatsız ve yüksek hassasiyetle izlenebilmesi amacıyla kuplaj hattı destekli, stub yapılı kompakt bir sensör tasarlanmış ve deneysel olarak doğrulanmıştır. AD 255C taban malzemesi üzerine inşa edilen 120 × 30 mm² boyutlarındaki sensör, çeyrek dalga empedans uyumlamasına göre optimize edilerek elektromanyetik alanın numune ile etkileşimi artırılmıştır. Tasarımın performansı, 0 km ile 21.100 km aralığındaki motor yağı numuneleri kullanılarak S21 iletim parametresi üzerinden analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, yağın kullanım kilometresi arttıkça dielektrik sabitindeki değişime bağlı olarak rezonans frekansında kayma sergilediğini kanıtlamıştır. Hava ortamında 5.48 GHz olan rezonans frekansı; kullanılmamış motor yağında 5.20 GHz’e, 15.500 km’de 5.18 GHz’e ve 21.100 km’de 5.12 GHz seviyesine gerilemiştir. Toplamda 360 MHz’lik bir frekans kayması elde edilmiştir. Önerilen S21 tabanlı yaklaşım, literatürdeki yansıma temelli sistemlerden farklı bir ölçüm altyapısı sunarak, motor yağı kullanım durumunun belirlenmesine yönelik bakım uygulamaları için pratik bir yaklaşım ortaya koymaktadır.
-
Extracting Sparse Periodic Fault Signatures from Noisy Signals in Rolling Element Bearings
This study develops a hybrid stochastic–robust optimization framework for industrial energy management under photovoltaic generation and electricity price uncertainty. The proposed two-stage model integrates scenario-based scheduling, robust operational adjustments, battery storage dynamics, and carbon emission costs. Its effectiveness is evaluated using a grid-connected industrial microgrid and compared with deterministic, stochastic, and robust optimization approaches. The hybrid model achieves a daily operating cost of $1,173.9, with 86.4% photovoltaic utilization and 751.8 kg of carbon emissions. Sensitivity analyses demonstrate that adjustable risk preferences improve protection against unfavorable operating conditions, while increased battery capacity supports renewable energy integration. These findings indicate that the proposed framework offers a flexible approach to balancing economic efficiency, operational resilience, and environmental performance in industrial energy systems.
-
Machine Learning for Physiological-Data-Based Driver Monitoring Systems: A Comparative Review and Experimental Case Study on Classification and Regression Approaches
Trafik kazaları, küresel çapta büyük kayıplara yol açan ciddi bir sorundur ve temelinde yorgunluk, dikkat kaybı ile uyku hali gibi insani faktörler yatar. Erken dönem ADAS sistemleri dış tehditleri ve araç dinamiklerini izleyerek daha çok reaktif (tepkisel) önlemlere odaklanırken, günümüzde proaktif (önleyici) Sürücü İzleme Sistemlerine (SİS) doğru temel bir paradigma değişimi yaşanmaktadır. Bu modern sistemler, kritik bir durum henüz ortaya çıkmadan riskleri tahmin edip önleyebilmek adına doğrudan sürücünün vücudundan alınan fizyolojik verileri kullanır. Bu çalışma, makine öğrenmesi (MÖ) modellerinin sürücü fizyolojik verilerini analiz etmede nasıl kullanıldığını incelemekte; sınıflandırma ve regresyon yaklaşımlarını karşılaştırmalı olarak ele alan kapsamlı bir literatür derlemesi sunmaktadır. Çalışmada temel fizyolojik ve davranışsal metrikler incelenmiş, çeşitli MÖ modellerinin uygulama alanları ve etkinlikleri analiz edilmiş; ayrıca veri değişkenliği, gerçek zamanlı işleme zorlukları ve sensör kısıtlamaları gibi kritik sorunlar tartışılmıştır. Derleme sonucunda, derin öğrenme yöntemlerinin artan gücü ve bu sistemlerin gerçek dünya koşullarında sağlam, genellenebilir bir şekilde çalışabilmesi için çok modlu sensör füzyonunun taşıdığı stratejik önem açıkça vurgulanmaktadır
-
Giriş Gecikmeli Robot Manipülatörlerinin Görev Uzayında Denetimi: Kendi Kendini Uyarlayan Bulanık Mantık Tabanlı Bir Yaklaşım
Bu çalışmada, denetim girişi bilinen ve sabit bir gecikmeye uğrayan 𝑛𝑛-bağlantılı robot manipülatörler için, doğrudan görev uzayında çalışan kendi kendini uyarlayan bulanık mantık tabanlı bir denetleyici geliştirilmektedir. Manipülatör dinamiklerinin bilinmediği varsayılmaktadır. Tüm belirsizlik, çıkış ağırlıkları ile üyelik fonksiyonlarının merkez ve genişlikleri projeksiyon operatörlü e-modifikasyon yasalarıyla çevrimiçi güncellenen bir bulanık ağ tarafından yaklaştırılmaktadır. Gecikme bilindiğinden, telafi terimi gerçek geçmiş denetim değerlerinin üstel ağırlıklı integraliyle kurulmaktadır. Böylece gecikmeli giriş, hata dinamiklerinden gecikme uyumsuzluğu terimi doğurmadan çıkarılmaktadır. İzleme hatasının yarı-global düzgün nihai sınırlı (SGUUB) olduğu, Lyapunov–Krasovskii terimleriyle genişletilmiş bileşik bir fonksiyonel ile kanıtlanmaktadır. Ayrıca kazanç seçimi için açık bir rehber, yapıcı bir doğrusal olmayan sönümleme alternatifi ve 10–175 ms gecikme aralığını kapsayan sayısal bir çalışma sunulmaktadır. Sıfır ağırlıkla ve hiçbir dinamik model bilgisi kullanılmadan başlayan bulanık sistem, ideal ileri beslemeyi çevrimiçi kurmakta ve 10 mm’lik başlangıç hatası 0.31–2.43 mm bandına inmektedir. Gecikme telafi teriminin 50 ms, bulanık mantık tabanlı ileri beslemenin ise 100 ms ve üzerindeki gecikmelerde kararlılık için gerekli olduğu gösterilmektedir.
-
LLM-as-a-Judge for Multilingual Question Answering Evaluation: An Experimental Study on an English–Turkish Bilingual SQuAD Dataset
Bu çalışma, büyük dil modellerinin İngilizce ve Türkçe sorucevap değerlendirmesinde otomatik değerlendirici olarak kullanılabilirliğini karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Bu kapsamda, beş farklı büyük dil modelinin kısmi insan anotasyonu ve kural tabanlı vekil skorlardan oluşan karma referans puanlama yapısıyla uyumu, sınıflandırma başarımı, diller arası tutarlılığı ve prompt duyarlılığı analiz edilmiştir. Paralel İngilizce–Türkçe SQuAD veri kümesinden seçilen 100 örnek için doğru, kısmen doğru ve yanlış olmak üzere üç farklı aday yanıt oluşturulmuş, bu yanıtlar basit ve rubrik tabanlı iki prompt stratejisiyle değerlendirilmiştir. Model çıktıları Spearman sıra korelasyonu, doğruluk, makro-F1, Cohen’in kappa katsayısı ve Wilcoxon işaretli sıralar testi kullanılarak incelenmiştir. Bulgular, tüm modellerin karma referans puanlarıyla yüksek düzeyde sıra korelasyonu gösterdiğini ortaya koymuştur. GPT-4o-mini İngilizcede en yüksek korelasyonu üretirken, Türkçe değerlendirmede Claude Sonnet 4.6 ve GPT-5.4-mini en yüksek korelasyonu paylaşmış;birleşik İngilizce–Türkçe sonuçlarda ise Claude Sonnet 4.6 en yüksek korelasyonu göstermiştir. Claude Sonnet 4.6, sınıflandırma başarımı ve prompt kararlılığı açısından en dengeli model olarak öne çıkmıştır. Sonuçlar, LLM-as-aJudge yaklaşımının Türkçe soru-cevap değerlendirmesi için umut verici olduğunu ancak model seçimi, dil etkisi, prompt tasarımı ve puan kalibrasyonunun birlikte ele alınması gerektiğini göstermektedir.
-
Zeytin Ağaçlarının Otomatik Tespiti, Dijital Kimliklendirilmesi ve Akıllı Takibi
İzmir Belevi'deki zeytin arazilerinde dron ve uydu görüntüleriyle YOLOv8 tabanlı model kullanılarak zeytin ağaçlarının otomatik tespiti, konumlandırılması ve QR kodlarla dijital kimliklendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışma, üretimden tüketime izlenebilirlik zincirinin kurulmasına yönelik bir pilot uygulama sunmaktadır.
-
Az Örnekli Öğrenme Yöntemiyle Ağaçlık Alan Bölütlemesi
Çalışma, yüksek çözünürlüklü hava görüntülerinde ağaçlık alanların bölütlenmesi için prototip ağları tabanlı bir az örnekli öğrenme yaklaşımı önermekte ve sekiz farklı öznitelik omurgasını LandCover.ai veri kümesi üzerinde karşılaştırmaktadır. Sonuçlar, dönüştürücü tabanlı mimarinin dondurulmuş koşulda en yüksek başarımı sağladığını, sadece beş etiketli örnekle anlamlı bölütleme performansı elde edilebildiğini göstermektedir.
-
A Novel Deep Learning Algorithm: Hybrid Layer Collaboration-based Forward-Forward Network (HiLaCob-FF)
Çalışma, Hinton'ın geri yayılıma alternatif ileri-ileri (forward-forward) algoritmasına dayanan, katmanlar arası küresel iyilik (goodness) etkileşimi ve yeni bir swish tabanlı kayıp fonksiyonu kullanan HiLaCob-FF adlı hibrit bir derin öğrenme algoritması önermektedir. MNIST, Fashion MNIST ve CIFAR-10 veri setlerinde yapılan deneyler, önerilen algoritmanın eğitim kaybını ve hata oranını Hinton ve SymBa yöntemlerine kıyasla iyileştirdiğini göstermektedir.
-
HashDrone: Otonom İHA Sürü Ağları için Hafif Blokzincir Tabanlı Veri Bütünlüğü Doğrulama Mimarisi
Çalışma, otonom İHA sürü ağlarında sensör verilerinin bütünlüğünü sağlamak için SHA-256 tabanlı hafif bir blokzincir mimarisi olan HashDrone'u önermekte, merkezi mimarilerin güvenlik açıklarına karşı kaynak açısından verimli ve dağıtık bir doğrulama yöntemi sunmaktadır. Benzetim sonuçları, önerilen yöntemin veri manipülasyonuna karşı yüksek duyarlılıkla ve düşük gecikmeyle çalıştığını göstermektedir.
-
Scanning Capabilities of Nessus, Qualys and OpenVAS Vulnerability Scanner Tools for Vulnerable Operating Systems and Web Applications
Bu çalışmada Nessus, Qualys ve OpenVAS zafiyet tarama araçları, işletim sistemi ve web uygulaması güvenlik zafiyetlerini tespit etme kabiliyetleri açısından karşılaştırılmıştır; Metasploitable II ve Kevgir sistemleri üzerinde yapılan testlerde Nessus'un en fazla zafiyeti tespit ettiği, Qualys ve OpenVAS'ın ise farklı raporlama ve kapsam özellikleri sunduğu ortaya konmuştur.
-
Adaptif Testlerde Öğrenci Yanıt Sürelerinin Zaman Serisi Kümelemesi: Akademik Başari İle İlişkilerinin İncelenmesi / Time Series Clustering of Student Response Times in Adaptive Tests: Exploring Their
Çalışma, bilgisayarlı uyarlanabilir testlerde öğrenci yanıt sürelerini analiz etmek için önerilen DETECT zaman serisi kümeleme algoritmasını K-ortalama ve hiyerarşik kümeleme yöntemleriyle karşılaştırarak akademik başarıyla ilişkisini incelemektedir. 150 öğrenciden elde edilen veriler üzerinde yapılan istatistiksel testler, klasik yöntemlerin performansa göre anlamlı gruplar oluşturduğunu, DETECT'in ise zamansal davranış kalıplarına odaklanarak farklı bir bakış açısı sunduğunu göstermiştir.
-
Elektrik İletim ve Dağıtım Hatlarındaki İzolatör Tespiti ve Sınıflandırılması / Detection and Classification of Insulators in Electrical Transmission and Distribution Lines
Çalışma, elektrik iletim ve dağıtım hatlarındaki izolatör hasarlarının (kırık, atlama vb.) tespiti için YOLO (v5, v10, v11) ve Faster R-CNN (R50-FPN, R50-C4, R101-FPN, X101) tabanlı derin öğrenme modellerini mAP, hassasiyet ve F1-skoru gibi metriklerle karşılaştırmaktadır. Sonuçlara göre YOLOv5-X en yüksek mAP ve hızlı yakınsama ile gerçek zamanlı uygulamalarda öne çıkarken, R50-C4 düşük yanlış negatif oranıyla hassasiyet gerektiren görevlerde avantaj sağlamaktadır.
-
Milimetre Dalga Uygulamaları için Çok Bantlı Mikroşerit Yama Anten Tasarımı ve Analizi / Design and Analysis of a Multiband Microstrip Patch Antenna for Millimeter Wave Applications
Çalışma, 5G milimetre dalga uygulamaları için kaplumbağa şeklinde özgün geometriye sahip, çok bantlı ve kompakt bir mikroşerit yama antenin tasarımını ve CST yazılımı ile yapılan nümerik analizini sunmaktadır. Anten, 26-42 GHz aralığında altı farklı merkez frekansta çalışarak yüksek kazanç, düşük S11 ve uygun VSWR değerleri elde etmiştir.
-
Entegre Şarj Fonksiyonlu Çok Fazlı Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor Tasarımı ve Optimizasyonu/Design and Optimization of a Multi-Phase Permanent Magnet Synchronous Motor with Integrated Charging Funct
Çalışmada hafif elektrikli araçlar için entegre şarj özelliğine sahip 6 fazlı sürekli mıknatıslı senkron motor (PMSM) tasarımı analitik ön boyutlandırma ve sonlu elemanlar analizleriyle geliştirilmiş, farklı rotor topolojileri WLTC sürüş çevriminde çok amaçlı optimizasyona tabi tutulmuştur. Double-V gömülü mıknatıslı yapının moment dalgalılığını önemli ölçüde azalttığı ve yüksek verim sağladığı gösterilmiştir.
-
Değişken İletkenlikli MXene Dipol Antenlerin Performans Analizi ve Eşdeğer Devre Modellemesi / Modeling and Performance Analysis of MXene-Based Dipole Antennas under Variable Conductivity
Çalışma, değişken elektriksel iletkenliğe sahip MXene tabanlı dipol antenlerin rezonans davranışını modellemek için sistematik bir eşdeğer devre modeli (RLC ağı) önermekte ve bu modeli CST Microwave Studio tam dalga simülasyonlarıyla karşılaştırarak doğrulamaktadır. Sonuçlar, reaktif bileşenlerin anten geometrisine, ışıma verimliliğinin ise iletkenliğe bağlı ohmik dirence bağlı olduğunu göstermektedir.
-
Aktif Süspansiyon Sistemleri Kontrolünde Ters Optimal Kontrol Yaklaşımı / Inverse Optimal Control Approach for Active Suspension System Control
Çalışmada aktif süspansiyon sistemleri için ters optimal kontrol (TOK) tabanlı yeni bir kontrolör tasarımı önerilmekte ve çeyrek araç modeli üzerinde DKR ile karşılaştırılarak yüzde aşım, yerleşme zamanı ve hata performans ölçütleri açısından üstünlüğü gösterilmektedir.
-
Nanoşebekede Yapay Zeka Tabanlı Enerji Yönetim Sistemi Tasarımı / Artificial Intelligence-Based Energy Management System Design in Nanogrid
Makale, nanoşebekelerde yapay zeka tabanlı bir enerji yönetim sisteminin tasarımını ve MATLAB/Simulink ortamında simülasyonunu sunmakta, yapay sinir ağı tabanlı yük tahmini ile enerji akış optimizasyonunu tek bir karar mekanizmasında birleştirerek klasik yöntemlerle karşılaştırmaktadır.
-
Maymun Çiçeği Hastalığının Cilt Lezyon Görüntüleri Üzerinden Yapay Zekâ Algoritmaları İle Sınıflandırılması / Artificial Intelligence–Based Classification of Monkeypox Disease from Skin Lesion Images
Çalışma, maymun çiçeği hastalığının cilt lezyon görüntülerinden tespiti için sekiz derin öğrenme modelini karşılaştırmakta ve DenseNet169, DenseNet201 ile Xception modellerinin özelliklerini birleştiren yığınlama temelli bir topluluk öğrenmesi modeli önermektedir; geliştirilen model test veri setinde %99.30 doğruluk elde etmiş ve Grad-CAM ile sınıflandırma kararları görselleştirilmiştir.
-
Field Implementation and Operational Impacts of High-Strength Smart Panels in Electric Distribution Networks
Elektrik dağıtım şebekelerinde izinsiz müdahale ve kayıt dışı enerji kullanımını azaltmak için geliştirilen, kompozit gövde ve poliürea kaplamayla güçlendirilmiş, sensör ve kilit sistemleriyle donatılmış yüksek mukavemetli akıllı panoların (YMAP) tasarımı ve saha uygulaması ele alınmaktadır. Pilot bölgede SCADA ile entegre edilen prototip panoların sabotajları caydırma ve enerji sürekliliğini artırmadaki etkinliği değerlendirilmiştir.
-
Yarı-Otomatik Etiketleme Ve Segformer Tabanlı Bölütleme İle QAP Diyagramına Dayalı Kayaç Türü Sınıflandırması/Semi-Automatic Labeling and Segformer-Based Segmentation for Rock Type Classification Base
Çalışma, magmatik kayaçların mikroskobik ince kesit görüntülerinden mineral bileşimlerinin süperpiksel tabanlı etiketleme ve SegFormer mimarisi ile otomatik bölütlenmesini ve QAP diyagramı üzerinden kayaç türü sınıflandırılmasını önermektedir. Karşılaştırmalı deneylerde SegFormer modeli %94.56 doğruluk ve %73.78 ortalama IoU ile klasik derin öğrenme mimarilerine göre daha yüksek başarım göstermiştir.
-
Sentinel-2 Multispektral Zaman Serileri Kullanarak 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş Depremi 17 Sonrası Tarımda Değişim Tespiti
Çalışmada, 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremleri sonrası Hatay'ın Kumlu ilçesindeki bir tarım bölgesinde Sentinel-2 uydu görüntüleri ve NDVI tabanlı k-ortalamalar++ kümeleme yöntemi kullanılarak 2022-2024 yılları arasındaki tarımsal ekim değişimleri tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar resmi tarım verileriyle karşılaştırılarak yöntemin geçerliliği doğrulanmıştır.
-
Kritik Altyapıların Savunmasında Yeni Nesil Yöntemler: Siber Saldırıların Tespitinde 31 Yapay Zekâ Uygulamaları
Bu derleme makale, kritik altyapıların yönetiminde kullanılan SCADA sistemlerinin yapısını, güvenlik zafiyetlerini ve maruz kaldığı siber saldırı türlerini incelemekte, bu saldırıların yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleriyle tespit edilmesine ilişkin literatürü karşılaştırmalı olarak değerlendirmektedir. Bulgular, makine öğrenmesi algoritmalarının siber saldırı tespitinde daha yaygın kullanıldığını ve geliştirilecek yapay zekâ tabanlı sistemlerin SCADA güvenliğini güçlendirebileceğini ortaya koymaktadır.
-
Single-Image HDR Reconstruction with Attention-Driven Autoencoder
Çalışmada, tek bir düşük dinamik aralıklı (LDR) görüntüden yüksek dinamik aralıklı (HDR) sahne yeniden oluşturmak için U-Net benzeri bir otomatik kodlayıcı mimarisine beş farklı dikkat mekanizmasının (Spatial, Channel, Bottleneck, SE, Self-Attention) ayrı ayrı entegre edildiği HDR-AttNet modeli önerilmektedir. DrTMO veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, Spatial Attention varyantının SSIM, PSNR ve LPIPS metriklerinde en iyi performansı gösterdiğini ortaya koymaktadır.
-
Farklı Topoloji̇ler Altında Robotik Kablosuz Sensör Ağlarında Sınırlı Kapasiteli Bataryalı Bir İHA Aracılığıyla Verimlilik ve Enerji Farkında Veri Toplama
Makale, sınırlı batarya kapasiteli bir İHA aracılığıyla robotik kablosuz sensör ağlarında küme başı robotlardan veri toplamayı ele alarak, farklı topolojiler altında enerji verimliliğini artıran En Yakın Komşu tabanlı yeni bir algoritma önermektedir. Önerilen yöntem, genetik algoritma tabanlı yaklaşımlara kıyasla toplam ortak maliyeti azaltırken çok daha hızlı çalışmaktadır.
-
Grup Seyreklik ve Düşük Dereceli Modellerin Uzlaştırılmasıyla Çarpımsal Gürültünün Giderilmesi
Bu araştırma makalesi, sentetik açıklıklı radar, sonar, ultrason ve lazer görüntüleme sistemlerinde görülen çarpımsal benek gürültüsünün giderilmesi için homomorfik dönüşüm ile grup seyreklik ve düşük ranklı modellerin entegrasyonuna dayanan yeni bir yöntem önermektedir. Sentetik ve gerçek görüntüler üzerinde yapılan deneyler önerilen yöntemin etkinliğini göstermektedir.
-
Kısmi Rezonanslı İndüksiyonlu Ocaklarda Çalışma Limitleri
Ev tipi endüksiyonlu ocaklarda kullanılan tek anahtarlı kısmi rezonanslı (SSQR) inverter topolojisinde yarı iletken anahtarların maruz kaldığı aşırı akım ve aşırı gerilim değerleri, devre parametreleri temelinde önerilen bir hesaplama yöntemiyle analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar simülasyon ve deneysel çalışmalarla doğrulanmıştır.
-
Elektrikli Araç Şarj İstasyonlarında Yasal Metroloji
Yazı, elektrikli araç şarj istasyonlarında adil ticaret ve doğru vergilendirme için yasal metroloji kavramını, Almanya (Eichrecht), Kaliforniya (NIST) ve OIML G22 gibi uluslararası örnekleri inceliyor; Türkiye'deki TSE K 643 standardına ve piyasadaki denetim eksikliğine değinerek kademeli bir regülasyon geçiş süreci öneriyor.
-
VNA İçin Belirsizlik Hesaplama Yöntemlerinin İncelenmesi / Investigation of Uncertainty Calculation Methods for VNA
Makale, VNA ölçümlerinde kullanılan Ripple ve Rigorous belirsizlik hesaplama yöntemlerini bileşenleri ve izlenebilirlik zincirleri açısından açıklayarak iki kapılı pasif bir devre elemanının yansıma ve iletim katsayısı ölçümlerine ait sonuçları karşılaştırmaktadır. Çalışma, kalibrasyon ve test laboratuvarlarına VNA belirsizlik hesaplaması konusunda Türkçe bir rehber sunmayı amaçlamaktadır.
-
Yüksek Hızlı AC Sürücülerde Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ile Topoloji ve Anahtar Seçimi Uygulanması-Semiconductor Switch Selection in the High Speed Drives Using Multi-Criteria Decision Making M
Yüksek hızlı bir AC motor sürücüsü için topoloji ve yarı iletken anahtar seçiminde güç kaybı, anahtarlama hızı, hacim ve fiyat ölçütleri kullanılarak TOPSIS ve AHP çok ölçütlü karar verme yöntemleri uygulanmış; her iki yöntemde de iki seviyeli SiC-MOSFET tabanlı sürücünün üç seviyeli IGBT tabanlı T-NPC'ye göre daha uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır.