6 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 6 / 6
Öğe Artificial neural network approach for theprediction of thermal ınsulation properties of lightweight building materials for energy efficient buildings(İnönü Üniversitesi, 2016) Oktay, Hasan; Polat, Süleyman; Fidan, ŞehmusÖğe Prediction of the thermal conductivity of lightweight building materials utilizing backpropagation neural network method(Fırat Üniversitesi, 2015) Oktay, Hasan; Polat, Süleyman; Fidan, ŞehmusThe growing concern about energy consumption of heating and cooling of buildings has led to a demand for improved thermal performances of building materials. In this study, an experimental investigation is performed to predict the thermal insulation properties of wall and roof structures of which the mechanical properties are known, by using backpropagation artificial neural network (ANNs) method. The produced samples are cement based and have relatively high insulation properties for energy efficient buildings. In this regard, 102 new samples and their compositions are produced and their mechanical and thermal properties are tested in accordance with ASTM and EN standards. Then, comparisons have been made between the determined thermal conductivity of the newly produced structures, which are obtained from experimental method and ANN method that uses mechanical properties as input parameters. From the test results, since the percentage errors in the thermal conductivity values between experimental data and neural network prediction vary from - 1.09% to 6.4%, It can be concluded that the prediction of the artificial neural network has proceed in the correct manner.Öğe Experimental and articial neural network based studies on thermal conductivity of lightweight building materials(European Journal of Technique (EJT), 2017-04-01) Oktay, Hasan; Fidan, Şehmus; Sevim, Davut; Polat, SüleymanThe growing concern about energy consumption of heating and cooling of buildings has led to a demand for improved thermal performances of building materials. In this study, an experimental investigation is performed to predict the thermal insulation properties of wall structures of which the mechanical properties are known; by using Levenberg-Marquardt training algorithm based artificial neural network (ANNs) method for energy efficient buildings. The produced samples are cement based and have relatively high insulation properties for energy efficient buildings. In this regard, 102 new concrete samples and their compositions are produced and their mechanical and thermal properties are tested in accordance with ASTM and EN standards. Then, comparisons have been made between the experimental results and the ANN predicted results. It can be concluded that thermal performance of lightweight materials could be predicted with high accuracy using artificial neural network approach.Öğe Batman ili fotovoltaik güneş enerjisi potansiyelinin analiz ve değerlendirmesi(INESEC, 2017) Karakaya, Hakan; Fidan, Şehmus; Şen, İzzetin Enes; Gündoğdu, AhmetDünya nüfusunun giderek artması ve teknolojik gelişmelerin etkisiyle bugün enerji ihtiyacımız geçmiş yıllara göre ciddi bir şekilde artış göstermektedir. Çevre kirletici etkileriyle bilinen ve yenilenebilir enerji kaynakları arasında yer almayan kömür, petrol ve doğal gaz gibi kaynaklar yerine artık yenilenebilir enerji kaynağı olan güneş, rüzgâr, jeotermal, hidrolik, biokütle ve nükleer enerji kullanılmaktadır. Çevreye duyarlı, sürdürülebilir ve sınırsız kaynaklar arasında yer alan güneş enerjisi bugün birçok alanda kullanılmaktadır. Kol saatleri, hesap makineleri, uydular, trafik lambaları, ceptelefonu, şarj cihazları, bahçe aydınlatmaları, sıcak su üretim tarımsal sulama ve en önemlisi kırsal kesimlerde elektrik enerjisi ihtiyacını karşılamak için kullanılmaktadır. Güneş enerjisini doğrudan elektrik enerjisine dönüştüren fotovoltaik sistemler, fotoelektrik etki prensibine göre çalışır ve üzerine düşen fotonların yardımı ile gerilim üretirler. Yapısındaki yarıiletken malzemelerin sayısına, dizilimine göre küçükten büyüğe doğru hücre, modül, panel ve dizi şeklinde adlandırılır. Ülkemiz birçok avrupa ülkesine göre coğrafi konum itibarı ile yüksek güneşlenme ve güneş enerjisi üretim potansiyeline sahip olmasına rağmen güneş ışınım değeri bize göre daha az olan Almanya kadar kurulu güç kapasitesine sahip değildir. FotoVoltaik Güneş Enerjisi Santrali (FVGES) kurulumu noktasında devlet teşviki olmasına rağmen yeterli farkındalık olmaması ve kurulum maliyetlerinin yüksek olması gibi nedenlerden dolayı bu konu da ülkemiz henüz gelişim aşamasındadır. Tam bu nokta da bu çalışmada, Türkiye'nin değişik coğrafi bölgelerinin güneş ışınım değerlerinin incelenmesi, bunların karşılaştırılması ve yüksek güneşlenme süresine sahip olan Batman ilinin güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretebilme potansiyeli araştırılmıştır. Elde edilen verilerden hareketle Batman ilinin bulunduğu coğrafi konum itibarı ile avantajlı bir durumda olduğu, yüksek güneşlenme kapasitesine sahip olduğu, güneş enerjisi santral yatırımcıları için yatırım yapılabilir bir kent olduğu ayrıca fotovoltaik üretim sistemlerinin bölgede yaygınlaşması durumunda kaçak elektrik kullanımının ciddi oranda azaltılabileceği detaylı olarak açıklanmıştır.Öğe Determination of thermal ınsulation properties of lightweight building materials using artificial neural network for energy efficient buildings(Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 2015) Oktay, Hasan; Fidan, Şehmus; Polat, SüleymanÖğe Oyunun tasarım platformları: oyunun eğitim ve kültüre etkisi(Batman Üniversitesi, 2012-11) Fidan, Şehmus; Erekmekçi, MertBu çalışma, bilgisayar oyunlarının, öğrencilerin bilişsel, duyuşsal ve psikomotor gelişimi üzerindeki etkisini belirlemek, bilgisayar oyunları ve oyun geliştirme platformlarının bir kısmının özellikleri hakkında görüş oluşturmak, öğretimde bilgisayar oyunları kullanımı konusuna ışık tutmaktadır. Ayrıca öğretimde bilgisayar kullanımının kültürel ve felsefi algılar üzerindeki etkileri incelenmiştir.
