Yazar "Erkaymaz, Okan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    The artificial neural network model to estimate the photovoltaic modul efficiency for all regions of the Turkey
    (Elsevier Science Sa, 2014) Ceylan, İlhan; Gedik, Engin; Erkaymaz, Okan; Gürel, Ali Etem
    Artificial neural network (ANN) is a useful tool that using estimates behavior of the most of engineering applications. In the present study, ANN model has been used to estimate the temperature, efficiency and power of the Photovoltaic module according to outlet air temperature and solar radiation. An experimental system consisted photovoltaic module, heating and cooling sub systems, proportional integral derivative (PID) control unit was designed and built. Tests were realized at the outdoors for the constant ambient air temperatures of photovoltaic module. To preserve ambient air temperature at the determined constant values as 10, 20, 30 and 40 degrees C, cooling and heating subsystems which connected PID control unit were used in the test apparatus. Ambient air temperature, solar radiation, back surface of the photovoltaic module temperature was measured in the experiments. Obtained data were used to estimate the photovoltaic module temperature, efficiency and power with using ANN approach for all 7 region of the Turkey. The study dealing with this paper not only will beneficial for the limited region but also in all region of Turkey which will be thought established of photovoltaic panels by the manufacturer, researchers and etc. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Flaş ERG Sinyallerinin İşlemesinde Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü ve Sürekli Dalgacık Dönüşümü Tekniklerinin Karşılaştırılması
    (2020) Arslan, Rukiye Uzun; Yapıcı, İrem Şenyer; Erkaymaz, Okan
    Flaş Elektroretinogram sinyalleri gözün retina tabakasının flaş bir ışık ile uyarılması sonucu ortaya çıkanelektriksel potansiyellerdir. Bu sinyale ait iki temel bileşeni olan ‘a’ ve ‘b’ dalgaları retina tabakasınındeğerlendirilmesinde önem arz etmektedir. Bunun için farklı sinyal işleme tekniklerinden yararlanılmaktadır.Yapılan bu çalışmada sağlıklı bireylerden kaydedilen flaş Elektroretinogram sinyallerinin rod, maksimumkombine ve kon yanıtları kullanılarak Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü ve Sürekli Dalgacık Dönüşümüyöntemleriyle sinyallerin ‘a’ ve ‘b’ dalgaları analizi edilmiştir. Bu doğrultuda dalgaların lokasyonlarının tespitedilmesinde hangi yöntemin daha başarılı olduğu irdelenmiştir. Gerçekleştirilen analizler sonucunda her üçyanıtta da dalgaların analizi için Sürekli Dalgacık Dönüşümünün daha başarılı bir yöntem olduğu tespitedilmiştir. Bunun yanı sıra Sürekli Dalgacık Dönüşümünde rod ve kon yanıtları için Coiflet, Gauss, Meksikaşapka ve Morlet dalgacıklarının, maksimum kombine yanıtı için ise Morlet dalgacığının kullanılması halindedalgaların lokasyonlarının daha doğru bir şekilde tespit edebileceği saptanmıştır.
  • Küçük Resim
    Öğe
    The prediction of photovoltaic module temperature with artificial neural networks
    (Elsevier Ltd, 2014) Ceylan, İlhan; Erkaymaz, Okan; Gedik, Engin; Gürel, Ali Etem
    In this study, photovoltaic module temperature has been predicted according to outlet air temperature and solar radiation. For this investigation, photovoltaic module temperatures have been determined in the experimental system for 10, 20, 30, and 40 °C ambient air temperature and different solar radiations. This experimental study was made in open air and solar radiation was measured and then this measured data was used for the training of ANN. Photovoltaic module temperatures have been predicted according to solar radiation and outside air temperature for the Aegean region in Turkey. Electrical efficiency and power was also calculated depending on the predicted module temperature. Kutahya, U§ak and Afyon are the most suitable cities in terms of electrical efficiency and power product in the Aegean region in Turkey.