15 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 15
Master Thesis Doğru Akım Motorlarının Doğrusal Karesel İzdüşümsel Denetimi(2017) Zuglam, Ismaıl; Doruk, Reşat ÖzgürBu araştırmanın amacı izdüşümsel kontrol yaklaşımından yola çıkarak doğru akım motorlareı için konum ve hız denetim yasaları geliştirmek ve elde edilen kapalı döngü denetleyicilerin bozucu etkilere karşı kararlılık ve performansını incelemektir. Kontrol algoritmalarında doğrusal karesel regülator ve kutup yerleştirme tekniği referans tam hal geri besleme denetleyici olarak tasarlanmakta ve çıktı geri beslemesi için tam hal uzayından çıktı uzayına dik izdüşüm alınmktadır. Elde edilen denetleyicilerin dış bozucu etki torklarına karşı performans ve kararlılık analizi teorik düzlemde girdiden-hale kararlılık yaklaşımıyla, sayısal düzlemde de rastgele sinyal olarak modelleme yapılarak benzetimler yoluyla yapılmaktadır. Hesaplama ortamı olarak MATLAB tercih edilmiştir.Master Thesis Simülasyon ve Gerçek Ortamda X-Band'da Düşük Radar Kesitli İHA'nın Modellenmesi(2025) Ünalır, Dizdar; Doruk, Reşat Özgür; Aydın, ElifBu tezde, düşük RKA değerli bir İHA hem simülasyon hem de gerçek ortamda modellenmiş ve ölçülmüş, ayrıca sonuçlar incelenerek model en düşük RKA değerlerine sahip olacak şekilde iyileştirilmiştir. Hesaplamalı yöntemler arasında en yaygın kullanılan RKA tahmin programlarından biri olan CST, düşük RKA değerli İHA'yı modellemek ve simülasyon ortamında ölçmek için kullanılmıştır. Önerilen RKA Azaltma tekniği, modelleme aşamaları ve düşük RKA değerli İHA'nın parçalarında dikkat edilmesi gereken hususlar tanımlanmış ve simülasyon ortamında belirtilmiştir. Tüm ölçümler 360 derecelik görünüş açısında (1 derece hassasiyette) ve X-Band'da hem dikey hem de yatay polarizasyonda alınmıştır. Düşük RKA değerli İHA simülasyon ortamında modellendikten ve düşük RKA değerleri kanıtlandıktan sonra, profesyonel bir 3 boyutlu yazıcı yardımıyla gerçek ortamda modellenmiştir. Gerçek ortamda, düşük RKA değerli İHA'nın saçılma alanı parametreleri Vektör Ağ Analizörü (VNA) ile ölçülmüş ve saçılma alanına dayalı bir formül kullanılarak RKA parametreleri hesaplanmıştır. Gerçek ortam testleri için, tüm ölçümler 360 derecelik görünüş açısında (10 derece hassasiyette) ve X-Band'da hem dikey hem de yatay polarizasyonda alınmıştır. Ölçülen ve hesaplanan gerçek ve simüle edilmiş ortam sonuçları karşılaştırılarak sonuçların birbirine benzer olduğu kanıtlanmıştır. Hem simülasyon hem de gerçek ortamdaki sonuçlar, önerilen RKA azaltma tekniğinin yardımıyla, İHA'daki RKA değerlerinin önemli ölçüde azaldığını göstermektedir. Son olarak, en düşük RKA değerleri, Düşük-RKA İHA incelenip yeniden geliştirilerek Geliştirilmiş İHA ile elde edilmiştir.Master Thesis Güç Sistemleri için Doğrusal Olmayan Senkron Jenaratör Denetleyicisi Tasarımı(2017) Al-akam, Mohammed Shakır Mahmood; Doruk, Reşat ÖzgürBu çalışma sonsuz bara bağlı ve küçük bir elektrik şebekesine bağlı senkron bir jenaratörün denetimi üzerinde durulacaktır. Bu noktada girdiden çıktıya geri beslemeye dayalı doğrusallaştırma yaklaşımı ile sistemler doğrusallaştırılmakta olup yük açısı ve sonuç voltajının denetimi yapılmaktadır. Yapılan çalışmaların performansı benzetimler yoluyla doğrulanmaktadır. Sonuçlar algoritmanın başarılı olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Yük açısı, sonuç voltajı, senkron jenaratör denetimi, girdi-çıktı doğrusallaştırmasıDoctoral Thesis Sinaptik Olarak Kuple Edilmiş Hodgkin-huxley Nöronlarının Geri Beslemeli Denetimi(2021) Zargoun, Abobakar; Doruk, Reşat ÖzgürBir çift özdeş Hodgkin-Huxley nöron modeli, bir boşluk kavşağı (elektriksel sinaps) vasıtasıyla kuple edilmektedir. Bu nöronlar, harici bir akım tarafından uyarılırlar. Sistem doğrusal olmayan bir elektrik devresi, sinaptik boşluk ise bir elektriksel iletkenlik olarak modellenmektedir. Sistemin tamamı doğrusal olmayan çok girişli, çok çıkışlı (MIMO) bir yapı olarak karşımıza çıkar. Çatallanma teorisini ve MATLAB tabanlı MATCONT adlı paket yazılım kullanılmak suretiyle çatallanmaya yol açan nöron parametrelerini izlenmekte olup söz konusu koşullar belirlenerek kayıt altına alınmaktadır. Bu çalışmada küple edilmiş Hodgkin-Huxley modelinin parametreler, ve sinaptik iletkenliğin seçilen farklı değerleri için ayrı ayrı incelemeler yapılmıştır. Sinaptik iletkenliğin ve nöronların parametrelerinin değişik değerleri için çatallanmalar MATCONT kullanılarak incelenmiştir. Daha sonra, çatallanma olgusundan kaynaklı olduğu zar potansiyeli salınımlarını söndürmek için ikinci dereceden arındırma süzgeci tabanlı denetleyiciler kullanılmıştır. Bu denetleyici mevcut çatallanmaları kontrollü elektrik akımı uygulayarak denetim altına almaktadır. Döngünün tamamlanabilmesi için süzgeç çıkışının bir kazanç ile işlenmesi gerekmektedir. Bunun için izdüşümsel denetim yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem tam durum geri beslemeli doğrusal karesel denetleyiciyi (LQR) süzgeç çıkışından geri besleme yaparak yaklaşık olarak elde etmeyi hedefler. Arındırma süzgeçleri yalnızca zar potansiyellerini işler ve izdüşümsel denetim süzgeç çıkışını bir kazanç yoluyla nörona bir akım enjeksiyonu olarak uygulanmasını sağlar.Master Thesis Lazer Kaynaklı Kırılma Spektroskopisiyle Farmasötik ve Mineral Numuneleri Üzerinde Pca Kombine Makine Öğrenme Tekniklerine Ön İşleme Yapılmasının Performans Değerlendirmesi(2023) Yazıcı, Göktuğ; Doruk, Reşat ÖzgürLazerle indüklenen kırılma spektroskopisi (LIBS), malzeme tanımlama ve analiz için kullanılan hızlı bir optik atomik emisyon spektroskopisidir. Yerinde analiz, titiz numune işlemenin kaldırılması ve değerlendirilmekte olan madde için mikro yıkıcı özelliklerin avantajlarına sahiptir. LIBS, malzemeyi belirli bir eşiğe uyarmak için kısa lazer ışını patlamaları kullanır ve bu plazma oluşumuyla sonuçlanır. Dalga boyu değeri ve yoğunluk genliğini içeren plazma özellikleri, deneyin malzemesi ve çevresinden etkilenir. Bu çalışmada LIBS kullanılarak ilaç ve mineral örneklerinin spektrum profilleri elde edilmiştir. Farmasötik numunelerin toplanması, her iki parasetamol bazlı ilacın, Aferin ve Parafon'un iki farklı konsantrasyonundan oluşur. Alüminyum (Al), Bizmut (Bi), Bakır (Cu), Demir (Fe), Manganez (Mn), NikelAlüminyum (NiAl), Kalay (Sn), Çinko (Zn) mineral verisetindeki numunelerdir. Numunelerin spektrum verileri, eksik değerlerin şekli koruyan parçalı kübik spline enterpolasyonu ile değiştirilmesi, çeyreklere dayalı aykırı değerlerin doldurulması, gürültüyü gidermek için spektrumların yumuşatılması ve hem dalga boyu hem devi yoğunluk eksenlerinin normalleştirilmesiyle veri ön işleme yöntemlerine tabi tutulmuştur. İstatistiksel bilgiler elde edilmiş, ve hem önceden işlenmiş hem de ham veri kümeleri temel bileşen analizine (PCA) tabi tutulmuştur. Makine öğrenimi modelleri, iki farklı eğitim testi bölümü kullanılarak oluşturulmuştur: %70 eğitim - %30 test ve %80 eğitim - %20 test. Modellerin aşırı uyumlanmasını önlemek için çapraz doğrulama kullanılmış olup, bu nedenle örnek boyutu minimumdur. Her iki bölümün de önceden işlenmiş ve ham veri kümelerinden elde edilen makine öğrenimi sonuçları karşılaştırılmıştır. Karar Ağaçları, Diskriminant, Naïve Bayes, Destek Vektör Makineleri (SVM), k-NN(k-En Yakın Komşu) Topluluk Öğrenmesi ve Sinir Ağı algoritmalarından oluşan; hem parasetamol bazlı farmasötik numunelerin hem de 8 farklı mineral numunelerin LIBS veri setlerine, ve bunların hem ön işlemeye tabi tutulmuş hem de ham veri setlerine, ön işlemenin etkisini gözlemlemek için uygulandığı ilk çalışmadır.Doctoral Thesis Dikgen Frekans-bölmeli Çoğullama Sisteminin Tepe Ortalama Güç Oranını Ton Enjeksiyonu ile Benzetimsel Tavlama Algoritması Kullanarak Düşürülmesi ve Bir Yazılım Tanımlı Radyo Sistemi Üzerinde Uygulaması(2016) Özyurt, Erdem; Aydın, Ramazan; Doruk, Reşat ÖzgürDikgen frekans-bölmeli çoğullama (OFDM) popüler bir geniş-bant çok taşıyıcılı haberleşme tekniğidir; semboller arası ve taşıyıcılar arası girişime karşı dirençlidir, bununla birlikte işaretin yüksek Tepe Ortalama Güç Oranı'na (PAPR) sahip olması nedeniyle doğrusal olmayan bozulmalar sonucu sistem verimini düşürmektedir. Bu çalışmada, farklı ton sayılarına sahip işaretlerin PAPR değerini düşürmek için benzetimsel tavlama optimizasyon algoritması ile ton enjeksiyonu tekniği kullanılmıştır ve gerekli olan iterasyon sayısını azaltmak için iç eşik değeri kullanılmıştır. Benzetim sonuçları diğer teknikler ile karşılaştırılmış ve önerilen tekniğin OFDM sistemlerinin PAPR değerlerini düşürmek için kullanılabileceği görülmüştür. Tasarlanan sistem Yazılım Tanımlı Radyo (SDR) üzerinde uygulanmış ve ölçümler sonucunda doğrusal olmayan etkilerin azaltıldığı gösterilmiştir.Master Thesis Tasarım ve Uygulama: Yabancı Uyartımlı Doğru Akım Makineleri için Analog ve Sayısal Denetleyici Sistemleri(2017) Al-gburı, Khalıd Shakır Hamad; Doruk, Reşat ÖzgürBu çalışmada, yabancı uyartımlı doğru akım motorları için oransal+tümleyici (PI) türü bir denetleyici sistemin tasarımı ve uygulanmasından bahsedilmektedir. Tasarım önce sürekli zamanda (s-düzleminde) yapıldıktan sonra sayısal tanım alanına (z-düzlemi) taşınacaktır. Her iki tanım alanında da kararlılık analizi yapılmaktadır. Tasarım süreci iki bölümden oluşmaktadır. Öncelikle alan alt sistemi kontrolü için PI türü bir denetleyici tasarlanmaktadır. Bu denetleyicinin doğrusal olmayan motor modelinin doğrusal gibi davranmasını sağlayacak düzeyde hızlı olması gerekmektedir. Bu sağlandıktan sonra ikinci adımda yine PI türü bir hız denetleyicisi tasarlanmaktadır. Her iki adımda da doğrusal denetleme teknikleri kullanılmaktadır. Kabul edilebilir düzeyde bir performans için değişik kazanç kombinasyonları denenmektedir. Tüm bu işlemler sürekli zamanda tamamlandıktan sonra sayısal alana geçebilmek için ayrık zamana dönüştürülecek ve kararlılıkları incelenecektir. Kapalı döngünün performansı benzetimlerle test edilmektedir. Benzetimler hem doğrusal alanda hem de motorun doğrusal olmayan tam modeli kullanılarak yapılacak olup tüm benzetimler ve hesaplamalar MATLAB ortamında yapılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan doğru akım motor modeli, alan denetleyicisi tasarımı, motor hızı denetleyicisi, PI denetleyicisi, PI ayarlaması, analog doğru akım motoru denetleyicisi, sayısal doğru akım motoru denetleyicisiMaster Thesis Elektrikli Güç Jeneratörlerinin Kontrolü ve Senkronizasyonu(2017) Al-shammarı, Zaıdoon Waleed Jawad; Doruk, Reşat ÖzgürBu çalışmada buhar türbini ile çalışan küçük senkronize alternatif akım jeneratörleri için doğrusal olmayan denetim yöntemleri geliştirilmektedir. Söz konusu denetimin amacı rotor açısı (ya da güç açısı) ve uçbirim (terminal) gerilimini istenen düzeyde tutmaktır. Bu amaçla geri adımlamalı denetim yöntemine başvurulmuştur. Bu metod, Lyapunov'un ikinci kararlılık yönteminin bir uzantısı olup modeldeki her durum değişkenini teker teker kararlaştırmayı amaçlar. Teorik olarak geliştirilen yaklaşımlar, iki değişik probleme uygulanmaktadır. Bunlardan birincisi tek bir üretecin rotor açısı ve uçbirim geriliminin kontrol edilmesi diğeri ise birden çok üretecin bir ana üretecin rotor açısı ve uçbirim gerilimini takip etmesini sağlamaktır. İkinci problemde tüm üreteçlerin aynı olduğu varsayılmıştır. Bu nedenle her bir üreteç için aynı denetleç tasarımları kullanılabilmektedir. Çalışmanın performansını inceleyebilmek için benzetimler yapılmış ve sonuçlar göstermiştir ki ister tek üreteç olsun ister senkronizasyon amaçlı olsun tasarımlar oldukça başarılı olarak görevlerini yerine getirmektedirler. Çoklu üreteçlerin birbirini takibinde çok az bir gecikme söz konusu olmakla beraber bu uygulama açısından herhangi bir sorun teşkil etmemektedir.Doctoral Thesis Farklı Derin Öğrenme Teknikleri ve Meta-sezgisel Algoritmalara Dayalı Tıbbi Veri Kümesi Sınıflandırması(2023) Kadhım, Yezı Alı; Mıshra, Alok; Doruk, Reşat ÖzgürTıp, bilgisayar bilimindeki ilerlemenin önemli ilerleme kaydettiği alanlardan biridir. Bilgisayarların Tıpta kullanımı kesinliği artırır ve veri işlemeyi ve teşhisi hızlandırır. Şu anda, derin öğrenme algoritmalarının önemli bir rol oynadığı çeşitli bilgisayar destekli teşhis sistemleri bulunmaktadır. Daha hassas ve daha hızlı sistemlere ihtiyaç vardır. Bilgisayar destekli teşhis (CAD), yıllar içinde teşhis tahmini için etkili ve doğru bir yöntem olduğunu kanıtlamıştır. Bu çalışma, teşhisi olabildiğince doğru bir şekilde gerçekleştirmek amacıyla otomatik bir CAD sisteminin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Derin öğrenme yöntemleri, tıbbi görüntü veri kümeleri üzerinde etkileyici sonuçlar üretebilmiştir. Bu tezde, iki farklı tıbbi veri kümesinden COVID-19, ve birkaç tıbbi veri seti tespitini kapsayacak şekilde en uygun özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla beyin tümörü. Birkaç önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağı (CNN) AlexNet, GoogleNet, ResNet 50 ve DenseNet 201'in ilk kombinasyonu, üç tür Meta-Sezgisel Algoritma Karınca Kolonisi Optimizasyon algoritması (ACO), Particle Swarm Optimization algoritması (PSO), ve Genetik Algoritma (GA). İkinci kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlayan yenilikçi bir yöntem olan üç tür Meta-Sezgisel Algoritma ACO, PSO ve GA ile Otomatik kodlayıcıydı. Doğru bir teşhis gerçekleştirmek için meta-sezgisel algoritmalar ve denetimli makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması. Özellik çıkarımı için önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya otomatik kodlayıcı kullanılırken, özellik seçimi ACO veya PSO veya GA kullanılarak gerçekleştirilir. Karınca kolonisi optimizasyonu, veri miktarını azaltırken en iyi optimum özelliklerin aranmasına yardımcı olur. Son olarak, tanı tahmini (sınıflandırma), öğrenilebilir sınıflandırıcılar kullanılarak gerçekleştirilir. Özelliklerin çıkarılması ve seçilmesi için yeni çerçeve, derin öğrenme, otomatik kodlayıcı ve ACO'ya dayanmaktadır. Önerilen kombinasyonun performansı, iki tıbbi görüntü veri seti kullanılarak karar ağacı (DT), destek vektör makinesi (SVM), k-en yakın komşular (KNN), topluluk, Naive Bayes ve diskriminant gibi sınıflandırıcılarla değerlendirilir: göğüs röntgeni (COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığının tahmini için CXR) ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI). Doğruluk, önerilen yaklaşımın performansını mevcut son teknoloji yöntemlerle karşılaştırmak için ana ölçü olarak kullanılır. Önerilen sistem, sırasıyla COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığını teşhis etmede diğer tüm yöntemleri geride bırakarak ortalama %99,61 ve %99,18 doğruluk elde ediyor. Elde edilen sonuçlara dayanarak, doktorların veya radyologların önerilen yaklaşımı COVID-19 hastalarının ve spesifik beyin tümörü olan hastaların teşhisinde güvenle kullanabilecekleri söylenebilir. Ayrıca bu tezde, farklı derin öğrenme tekniklerinin meta-sezgisel algoritma ile bir kombinasyonu, evrişimli sinir ağı veya otomatik kodlayıcı derin öğrenme yöntemlerinin her biri, iki farklı tıbbi veri setinden etkili özellikleri çıkarmak için uygulandı. Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (PSO) tarafından elde edilen optimal özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla, yenilikçi bir yöntem olarak kabul edilen bu kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlamaktadır. Kovid-19 veri seti, CNN-PSO-SVM kombinasyonu ile en yüksek doğruluğun %99,76 olduğunu ve ortak beyin tümörü veri seti için en yüksek doğruluk olarak %99,51'lik doğruluğun, otomatik kodlayıcı-PSO-KNN kombinasyon yöntemiyle elde edildiğini buldu. . Derin öğrenme yönteminin PSO özellik seçim algoritması ile kombinasyon modelinin, ACO algoritması ile aynı yönteme göre çok daha uzun zaman aldığını ve aynı zamanda PSO'nun doğruluğunun ACO doğruluğuna yakın olduğunu fark ettik.Doctoral Thesis 3B Medikal Görüntü İşleme İçin Derin Öğrenme Model Mimarisinin Geliştirmesi ve Analizi(2025) Yılmaz, Vadi Su; Doruk, Reşat Özgür; Tora, HakanGünümüzde medikal görüntü segmentasyonuna yönelik geliştirilen derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk sunmalarına rağmen; aşırı hesaplama maliyeti, karmaşık yapılar ve donanım bağımlılığı nedeniyle pratik kullanımda çeşitli sınırlılıklar barın-dırmaktadır. Bu doğrultuda, kullanıcı dostu, düşük donanım gereksinimiyle çalışabi-len, sade ancak derin yapıda, sınırlı veri setlerinde de etkili sonuçlar verebilen, genellenebilir ve güçlü mimarilere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu tezde, herhangi bir fine-tuning veya dışsal optimizasyona ( pruning, quantization, attention vb.) ihtiyaç duymadan, yalnızca yapısal mimari iyileştirmelerle yüksek doğruluk elde eden donanım dostu bir 3B CNN modeli geliştirilmiştir. Model mimarisi kapsamlı biçimde ele alınmış; katman derinliği, filtre boyutu, kanal sayısı, aktivasyon ve normalizasyon sıralaması gibi birçok parametre sistematik olarak analiz edilmiştir. Farklı çekirdek boyutlarına sahip konvolüsyon filtreleri hem paralel yollarla aynı blok içinde, hem de ardışık katmanlar arasında dağıtılarak farklı mimari konfigürasyonlarla yapılandırılmıştır. Bu yapılarda tek ve çok katmanlı, simetrik ve asimetrik tasarımlar denenmiştir. Ayrıca model tasarımı sürecinde NAS (Neural Architecture Search) yöntemi uygulanmış; elde edilen mimari varyantlar performans açısından değerlendirilmiştir. Geliştirilen model, klasik U-Net'e kıyasla eğitim süresini 2.5 ila 10 kat arasında kısaltmış, FLOPs değerini yaklaşık yarı yarıya düşürmüş ve benzer Dice Benzerlik Katsayısı (DSC) ile segmentasyon doğruluğunu korumayı başarmıştır. Ayrıca yapılan analizlerde, FLOPs'un gerçek zamanlı performansı belirlemede tek başına yeterli bir ölçüt olmadığı ortaya konmuştur. Bu tez kapsamında yürütülen çalışmalar, yalnızca mimari düzeyde gerçekleştirilen iyileştirmelerle yüksek doğruluk ve donanım verimliliğine ulaşılabileceğini göstermekte; geliştirilen yapının sade fakat derin mimarisi-yle genellenebilirliği, sınırlı veri setlerinde başarımı ve hangi mimari parametrelerin modele belirgin katkı sağladığı detaylı biçimde ortaya konmuştur.