9 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 9 / 9
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 Hafif yapı malzemelerinin ısıl iletkenlik özelliklerinin yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi(Batman Üniversitesi, 2020-06-30) Fidan, Şehmus; Oktay, Hasan; Polat, SüleymanBinaların ısıtılması ve soğutulması için tüketilen enerjinin artmasıyla birlikte ısıl performansı yüksek olan bina malzemelerine olan ihtiyaç günden güne artmaktadır. Bina malzemelerinin ısıl performansı ise direk olarak malzemelerin termofiziksel özellikleri ile değişim göstermektedir. Bu çalışmada, binalarda enerji verimliliğini sağlamak için, uygun mekanik özellikler korunarak yüksek ısı yalıtım özelliğine sahip olan yeni yapı malzemeleri elde etmek amacıyla deneysel ve teorik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, sabit su-çimento oranında, normal agrega yerine hacimce %10, %20, %30, %40 ve %50 oranlarında pomza, genleştirilmiş perlit ve lastik agregaları kullanılarak çeşitli beton numuneleri hazırlanmıştır. 102 adet beton numunesi farklı bileşimlerde ve değişik malzemeler kullanılarak üretilmiştir. Tüm numunelerin mekanik testleri yapılmış, ısıl iletkenlik özellikleri sıcak disk yöntemi ile ASTM ve EN standartlarına uygun olarak belirlenmiştir. Üretilen numunelerden deneysel olarak elde edilen ısıl iletkenlik özelliği geliştirilen yapay sinir ağı çıkışlarıyla karşılaştırılmış ve sonuçlar incelenmiştir. Geliştirilen yapay sinir ağında sadece mekanik özellikler giriş olarak kullanılmış ve malzemelerin ısıl iletkenlik ile ilişkisi araştırılmıştır. Yapay sinir ağı girişi olarak beton tipi, agrega oranı, yoğunluk, basma dayanımı, porozite ve ısıl iletkenlik olarak belirlenmiştir. Çıktılar karşılaştırıldığında, bulunan sonuçların birbirleriyle uyumlu olduğu ve hafif betonlara ait ısıl iletkenlik değeri %-1.09 ile %6,4 arasında bir hata ile tahmin edilmesinin kabul edilebilir olduğu görülmüştür.Öğe An artificial neural network model to predict the thermal properties of concrete using different neurons and activation functions(Hindawi, 2019-04-01) Fidan, Şehmus; Oktay, Hasan; Polat, Süleyman; Öztürk, SarperGrowing concerns on energy consumption of buildings by heating and cooling applications have led to a demand for improved insulating performances of building materials. The establishment of thermal property for a building structure is the key performance indicator for energy efficiency, whereas high accuracy and precision tests are required for its determination which increases time and experimental costs. The main scope of this study is to develop a model based on artificial neural network (ANN) in order to predict the thermal properties of concrete through its mechanical characteristics. Initially, different concrete samples were prepared, and their both mechanical and thermal properties were tested in accordance with ASTM and EN standards. Then, the Levenberg-Marquardt algorithm was used for training the neural network in the single hidden layer using 5, 10, 15, 20, and 25 neurons, respectively. For each thermal property, various activation functions such as tangent sigmoid functions and triangular basis functions were used to examine the best solution performance. Moreover, a cross-validation technique was used to ensure good generalization and to avoid overtraining. ANN results showed that the best overall R2 performances for the prediction of thermal conductivity, specific heat, and thermal diffusivity were obtained as 0.996, 0.983, and 0.995 for tansig activation functions with 25, 25, and 20 neurons, respectively. The performance results showed that there was a great consistency between the predicted and tested results, demonstrating the feasibility and practicability of the proposed ANN models for predicting the thermal property of a concrete.Öğe Rüzgâr türbinlerinde tork ve kanat eğim açısı kontrolü(Batman Üniversitesi, 2021-06-30) Fidan, Şehmus; Çimen, HasanGeleneksel fosil yakıtlı enerji üretim santralleri çevre ve insan üzerinde büyük tahribatlara yol açmaktadır. Bu noktada yenilenebilir enerji kaynaklarının çevre üzerinde oluşacak tahribatları engellemede önemli bir rolü bulunmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları içinde popüler olan rüzgar türbinleri ve güneş panelleri ise ülkemizde artık birçok yerde bulunmakla birlikte halen yatırımlar sürmektedir. Belirtilen yenilenebilir enerji kaynakları içinde rüzgar türbinlerinin kullanımı artık vazgeçilmez bir noktaya gelmiştir. Özellikle devletler açısından geleceğe dönük enerji stratejileri içinde önemli bir noktada bulunan rüzgar türbinlerine yapılacak yatırımlar oldukça kritik görülmektedir. Bu çalışmada, asenkron generatörlü bir rüzgar türbininin kanat açısını ayarlayacak bir mekanizma önerilmiş ve tork kontrolü yapılmıştır. Değişken kanat açılı rüzgar türbinleri için, tasarım sonrasında elde edilen aerodinamik gücün değiştirilebilir tek parametresi performans katsayısıdır. Performans katsayısı, kanatların dikey eksende kendi etrafında çevrilmesiyle ayarlanmaktadır. Kanat açısı ayarlanarak, çeşitli rüzgar hızlarında optimum enerji elde edilebilir ve çıkış güç değişimleri azaltılabilir. Böylece çıkış gücü salınımları ve ayrıca yüksek hızlardaki mekaniksel yüklenmelerde azaltılabilmektedir. Kanat eğim açısını değiştirmek için hidrolik veya elektrik motorlu kanat hareket mekanizmaları kullanılmakla birlikte bu çalışmada sistem birinci dereceden bir transfer fonksiyonu olarak değerlendirilmiştir. Matlab/Simulink yazılımının kullanıldığı bu çalışmada kanatları kendi ekseninde çevirebilmek için iki farklı hareket mekanizması modeli kullanılmıştır. Yapılan benzetim sonucunda 3 hız seviyeli kanat eğim mekanizmasının, kanatların aktif kalma zamanını azalttığı ayrıca standart kanat eğim mekanizmasına göre anahtarlama sayısının düştüğü belirlenmiştir.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.
