Yazar "Demir, Hasan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe 3B Yazıcılarda Kullanılan Farklı Tip Ekstüderlerin ANSYS Programı ile Termal Analizlerinin Gerçekleştirilmesi(2022) Cosgun, Atıl Emre; Demir, HasanBu çalışmanın amacı, 3B yazıcılarda ticari olarak kullanılan J-Head ekstrüder ve Volcano ekstrüderlerin ANSYS sonlu elemanlar yazılımı ile modellerin kararlı hal termal analizlerini gerçekleştirmek, modellerin eksiklikleri ve birbirlerine göre üstünlüklerini belirlemektir. Modellerin tasarımsal farklılıkları ve geometrik özellikleri farklı termal davranışlar göstermesine neden olmaktadır. Başlangıç koşulları ve sınır şartları her iki model için aynı olması sağlanmış, böylelikle diğer değişkenlerin sabit olmasına bağlı olarak tasarımların termal analizleri ön plana çıkarılmıştır. Termal analiz ile modellerin tasarımlarının baskı malzemesinin füzyonu üzerindeki etkileri incelenmiştir. Analiz sonuçları, modellerin avantaj ve dezavantajlarını ortaya koymuş ve gelecekte yapılabilecek yeni tasarımlar için bilgi kaynağı oluşturmuştur.Öğe Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması(2018) Demir, Hasan; Erdoğmuş, Pakize; Kekeçoğlu, MeralBu çalışmada arı kanatları üzerindeki kavşak noktalarına göre arı türlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla beş farklı ilden alınan arı kanat resimleri üzerinde kavşak noktaları belirlenmiştir. Arı kanatları üzerinde kavşak noktalarının belirlenmesi işleminin minimum hata ile yapılması için yeni bir algoritma önerilmiştir. Kavşak noktaları kullanılarak 27 morfolojik özellik çıkarılmıştır. Bu özellikler normalize edilerek sınıflandırmada kullanılmıştır. Destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, K-Ortalama ve K en yakın komşuluk sınıflandırma yöntemi olarak kullanılmış, yapay sinir ağları ile sınıflandırma diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi sonuç vermiştir. Kavşak noktaları için önerilen algoritmanın sınıflandırma başarısını arttırdığı görülmüştürÖğe Makine öğrenmesi yöntemleri ile arı alt türlerinin sınıflandırılması(Düzce Üniversitesi, 2018) Demir, Hasan; Erdoğmuş, PakizeBu araştırmada arı kanatları üzerindeki kavşak noktalarına göre arı türlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Beş farklı il/ilçe 'den alınan arı kanat resimleri üzerinde kavşak noktaları belirlenmiştir. Arı kanatları üzerinde kavşak noktalarının belirlenmesi işleminin minimum hata ile yapılması ve standart bir kavşak noktası seçimi için kavşak noktası seçim algoritması önerilmiştir. Kavşak noktaları kullanılarak açı, uzunluk, indeks ve alan bilgileri içeren 27 morfolojik özellik çıkarılmıştır. Bu özellikler arasındaki sayısal farklılıkların giderilmesi ve iş yükünün azaltılması için verilere normalizasyon işlemi uygulanmıştır. Destek Vektör Makineleri (DVM), Yapay Sinir Ağları (YSA), K-Ortalama (K-Means) ve K-en Yakın Komşu (KNN) algoritmaları, sınıflandırma yöntemi olarak kullanılmıştır. Veri boyutunu azaltmak için Kaba Kuvvet Yöntemi (BFM) , İleri Sıralı Seçim (SFS) ve Lineer Discirimant Analiz (LDA) yöntemlerinden yararlanılmıştır. Arı alt türlerinin sınıflandırılmasında en yüksek başarı, K-Means yöntemi ile %50, DVM yöntemi ile % 71, KNN yönteminde ile %55,3 ve YSA ile %82,7 olarak gözlemlenmiştir. Kavşak noktaları için önerilen algoritmanın kullanıldığı ve kullanılmadığı durumlardaki başarı oranları, boyut indirgeme yöntemlerinin kullandığı ve kullanılmadığı durumlardaki başarı oranları incelenmiştir. Görüntüler üzerindeki kavşak noktalarının seçimi, özellik çıkarma ve verilerin sınıflandırılmasında MATLAB© programı kullanılmıştır.
