Osmaniye Korkut Ata University Academic Repository
Not a member yet
5726 research outputs found
Sort by
Determination of the Relationship between Financial Ratios of Sector Indices in Borsa İstanbul
No full textThis study analyses the relationships among financial ratios of sector indices in Borsa Istanbul. Panel data analyses were conducted using quarterly data from 2000 to 2023, evaluating 17 indices. Key financial ratios, including operating profit margin, net profit margin, and return on assets, were analysed in this study. The findings reveal significant relationships among the variables, with a notably positive relationship between net profit margin and return on assets. The results contribute to a better understanding of the dynamics among financial ratios and provide valuable insights for investors in making strategic decisions
Investigation of microstructure and mechanical properties of nano hydroxyapatite and nano alumina reinforced biodegradable Mg2Zn1Mn alloy produced by powder metallurgy method
Get PDFSon yıllarda biyobozunur malzemeler, geçici biyomedikal uygulamalarda kullanıldıktan sonra vücut tarafından emilebilme özellikleri sayesinde önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Bu malzemeler, özellikle implant uygulamalarında ikinci bir cerrahi müdahaleyi gereksiz kılarak hasta konforunu artırmakta ve tedavi sürecini kolaylaştırmaktadır. Magnezyum ve alaşımları ise, uygun mekanik özellikleri, biyouyumlulukları ve fizyolojik ortamda kontrollü bir şekilde bozunabilmeleri nedeniyle biyobozunur malzeme adayları arasında öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, Mg2Zn1Mn magnezyum alaşımı, toplamda %10 oranına kadar nano hidroksiapatit (HA) ve alümina (Al2O3) parçacıkları ile karma (hibrit) takviye edilerek toz metalürjisi yöntemiyle nanokompozit formunda üretilmiştir. Üretim sürecinde, tozlar önce 30 dakika süreyle üç boyutlu karıştırıcıda harmanlanmış, ardından 5 saat boyunca 300 dev/dk hızla atritör değirmende mekanik alaşımlama uygulanmıştır. Elde edilen toz karışımı, 600 MPa basınç altında soğuk preslenmiş ve 560 °C'de 1 saat süreyle geleneksel sinterleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Üretilen nanokompozit numunelere yönelik olarak mikroyapı analiziyle birlikte mikrosertlik, nano sertlik ve basma dayanımı testleri gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, takviye fazı oranının artışıyla birlikte içyapıda homojenlik sağlandığını ve mekanik özelliklerin anlamlı ölçüde iyileştiğini ortaya koymuştur. En yüksek mikrosertlik, nano sertlik ve elastik modül değerleri, %10 takviye içeren MCA10 numunesinde sırasıyla 74,8 VSD0,05, 1,15 GPa ve 21,57 GPa olarak ölçülmüş; bu değerler referans alaşıma kıyasla yaklaşık olarak %51, %62 ve %188 oranında artış göstermiştir. Basma testi sonuçlarına göre ise en yüksek basma dayanımı, 201,1 MPa ile MCA6 numunesinde elde edilmiştir.In recent years, biodegradable materials have attracted significant attention due to their ability to be resorbed by the body following temporary biomedical applications. These materials offer substantial advantages in implant applications by eliminating the need for secondary surgical procedures and enhancing patient comfort. Among them, magnesium and its alloys stand out as promising biodegradable materials owing to their favorable mechanical properties, biocompatibility, and controlled degradation behavior in physiological environments. In this study, Mg2Zn1Mn magnesium alloy was reinforced with a total of up to 10 wt.% hybrid nano-sized hydroxyapatite (HA) and alumina (Al2O3) particles and produced using the powder metallurgy method. Initially, the powders were blended for 30 minutes using a 3D mixer, followed by mechanical alloying in an attritor mill at 300 rpm for 5 hours. The resulting powder mixture was then cold compacted at 600 MPa and sintered at 560 °C for 1 hour using conventional sintering techniques. The produced nanocomposite samples were subjected to microstructural characterization along with microhardness, nanoindentation, and compressive strength tests. Experimental results demonstrated that increasing the reinforcement content led to improved microstructural homogeneity and significantly enhanced mechanical properties. The highest values of microhardness, nanohardness, and elastic modulus were observed in the MCA10 sample, with values of 74.8 HV0.05, 1.15 GPa, and 21.57 GPa, respectively, corresponding to increases of approximately 51%, 62%, and 188% compared to the base alloy. The highest compressive strength was recorded in the MCA6 sample, reaching 201.1 MPa
An application on electric vehicle demand forecasti·ng
No full textBu tez çalışmasında, elektrikli otomobil talebinin tahminine yönelik olarak Ocak 2016 – Nisan 2024 dönemine ait veriler kullanılmıştır. Analiz sürecinde yapay sinir ağları (YSA) ve Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) olmak üzere iki farklı yöntem uygulanmıştır. Elde edilen performans sonuçlarına göre, R uygulaması ile yapay sinir ağı modeli oldukça yüksek bir başarı sergilemiş; modelin determinasyon katsayısı (R²) 0.959 ortalama mutlak hata (MAE) değeri ise 0.0105 olarak hesaplanmıştır. Eviews ortamında gerçekleştirilen ARIMA sonucunda ise modelin R² değeri 0.923, MAE değeri 0.1966 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar, her iki yöntemin de güçlü öngörü yeteneğine sahip olduğunu gösterse de, YSA'nın hata oranı açısından daha üstün bir performans sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu nedenle R'da uygulanan YSA'nın Eviews'da uygulanan zaman serilerine göre daha uygun bir seçenek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışma, talep tahmininde hem zaman serileri analizi hem de YSA yöntemlerini bir arada ele alarak literatüre önemli bir katkı sunmaktadır. Elde edilen bulgular, benzer problemlerin çözümünde kullanılabilecek yöntemsel bir altyapı sağlayarak, gelecekte yapılacak çalışmalara yön gösterecek niteliktedir. Ayrıca, geleneksel ve yapay zekâ tabanlı modellerin karşılaştırılması yoluyla, model seçimi ve tahmin doğruluğu gibi kritik konularda araştırmacılara yol gösterici bir kaynak olması hedeflenmektedir. Bu yönüyle çalışma, ileride geliştirilecek yöntem ve uygulamalara temel teşkil edebilecek bir referans niteliği taşımaktadır.In this thesis, data from the period of January 2016 to April 2024 were used to forecast the demand for electric vehicles. During the analysis process, two different methods were applied: Artificial Neural Networks (ANN) and the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. According to the obtained performance results, the ANN model implemented in R demonstrated a remarkably high level of accuracy, with a coefficient of determination (R²) of 0.959 and a mean absolute error (MAE) of 0.0105. On the other hand, the ARIMA model implemented in the EViews environment yielded an R² value of 0.923 and an MAE value of 0.1966. These results indicate that although both methods possess strong forecasting capabilities, the artificial neural network outperforms the ARIMA model in terms of error rates. Therefore, it is concluded that the ANN method implemented in R is a more suitable option compared to the time series analysis conducted in EViews. This study contributes significantly to the literature by examining both time series analysis and artificial neural network methods in demand forecasting. The findings provide a methodological framework that can be utilized in solving similar problems and offer guidance for future research in this field. Additionally, by comparing traditional and AI-based models, the study aims to serve as a reference for researchers in critical areas such as model selection and forecasting accuracy. In this respect, the study holds the potential to serve as a foundational reference for the development of new methods and applications in future researc
A comprehensive review on YOLO versions for object detection
No full textThe need for methods used for object detection has gained increasing momentum in recent years. Starting with traditional image processing techniques, this process has been facilitated by the addition of deep learning. Object detection is currently used in areas such as autonomous vehicles, disease diagnosis, robotic vision and industry. The types of systems that are predicted to be needed more and more in the age of developing technology are also increasing. In particular, YOLO (You Only Look Once), which is mostly preferred in real-time object detection, is preferred because it achieves high accuracy in a short time. This paper analyses the main versions of the YOLO algorithm since its first release. The paper systematically analyses the architectural differences between the versions of the YOLO algorithm, the strengths and weaknesses of the models and their contribution to performance. At the same time, in most of the previous studies on YOLO, a comprehensive comparison of the YOLOv9-v11 models is not presented and new architectural features are not evaluated. This review provides an in-depth analysis of the main versions from YOLOv1 to YOLOv11, including recent innovations such as NMS-free, Oriented Bounding Boxes (OBB), GELAN and PGI. This work is intended to be a useful guide for researchers and developers interested in the field. © 2025 The Author
Development of boron nitride added anode materials on wearable fabrics for lithium ion batteries
Get PDFGiyilebilir teknolojiler, son yıllarda önemli bir gelişim göstermektedir. Bu çalışma, bor nitrür (BN) katkılı anot malzemelerinin giyilebilir teknolojilerde kullanımını ve verimliliğini artırmayı, ayrıca dentrit oluşumunu engellemeyi amaçlamaktadır. Lityum iyon pillerde, anot bölgelerinde oluşan dentritler, performans düşüşü ve güvenlik riskleri yaratabilir. Bu çalışmada, BN gibi yüksek termal kararlılığa sahip malzemelerle bu sorunlar aşılmaya çalışılmıştır. Tekstil malzemelerinin iletkenliği, karbon siyahı, Süper P ve grafit ile artırılmış, BN/grafit karışımıyla anotlar oluşturulup kumaşlara entegre edilmiştir. Bu entegrasyon, giyilebilir elektronikler için güvenli ve verimli enerji depolama çözümleri sunma potansiyeline sahiptir. Key Words: Li-ion Battery, Energy Storage, Wearable Technology, Anode, Boron NitrideWearable technologies have shown significant development in recent years. This study aims to enhance the efficiency of BN-doped anode materials for wearable technologies and prevent dendrite formation. In lithium-ion batteries, dendrites formed at the anode regions can cause performance degradation and safety risks. In this study, materials with high thermal stability, such as BN, are used to address these issues. The conductivity of textile materials has been enhanced by coating them with carbon black, Super P, and graphite, and anodes have been created by blending BN/graphite mixtures and integrated into fabrics. This integration has the potential to provide safe and efficient energy storage solutions for wearable electronics Key Words: Li-ion Battery, Energy Storage, Wearable Technology, Anode, Boron Nitrid
Microstructural, mechanical, wear and corrosion properties of Mg3Zn/ TiB2-CNT nanocomposites
No full textLight magnesium nanocomposites, offering great weight savings, have a great potential to be utilized in aerospace and automotive industries. They have also been attracted much attention to be evaluated as biomaterial recently owing to their in vitro biodegradability and biocompatibility properties. In the present research, the Mg3Zn/TiB2-CNT nanocomposites were successfully manufactured using mechanical alloying, cold compaction at 600 MPa and finally sintering at 560 degrees C for 1 h. Their microstructural, mechanical, wear and corrosion properties were investigated extensively for comparison with the Mg3Zn alloy. It was found that the microhardness of the Mg3Zn nanocomposites increased directly with the hybrid reinforcement ratio. In parallel to the hardness, an addition of 15 vol % TiB2-CNT reinforcement to the Mg3Zn alloy allowed to the improvement of the compressive strength by of 46.3 % at a reasonable ductility level of similar to 7.8 % compared to the Mg3Zn alloy. The crystallite size, decreasing with an augmentation in the reinforcement content steadily, was obtained to be smaller than 100 nm for the bulk Mg3Zn nanocomposites. Moreover, the wear loss of Mg3Zn alloy reduced by similar to 45 % upon the incorporation of 15 % hybrid reinforcement due to the occurrence of a stable tribolayer between the working couple. An additional benefit of the incorporation of hybrid reinforcement into Mg3Zn alloy was also obtained in the progress of corrosion resistance significantly. The corrosion rate was recorded to be 1462.6 mpy for Mg3Zn but it decreased to 276 mpy upon the incorporation of 10 % hybrid reinforcement into the alloy.Scientific Research Projects Unit of Osmaniye Korkut Ata University [OKUBAP-2023-PT2-019]; Osmaniye Korkut Ata UniversityThis study was financially supported by the Scientific Research Projects Unit of Osmaniye Korkut Ata University under the grant OKUBAP-2023-PT2-019. The authors are thankful to Osmaniye Korkut Ata University for funding their research
Prediction of Independent Audit Firm Switching By Using Machine Learning Methods: The Case of Türkiye
No full textBu çalışmanın amacı, Türkiye'de Borsa İstanbul Yıldız Pazar’da (BIST Yıldız Pazar) işlem gören işletmelerin bağımsız denetim firması değişikliğini, finansal oranlar ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak tahmin etmektir. Bu kapsamda, 2019-2021 döneminde Borsa İstanbul Yıldız Pazar’da işlem gören 158 işletmeye ait 13 finansal veri kümesi girdi değişkenleri olarak kullanılmıştır. Öncelikle Mutual Information (MI) yöntemi kullanılarak girdi değişkenlerinin önem değerleri bulunmuştur. Daha sonra girdi değişkenleri önem sırasına göre gruplandırılarak veriyi en doğru şekilde temsil eden alt küme seçilmiştir. Makine öğrenmesi algoritmaları arasında Destek Vektör Makinesi, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Naive Bayes, K-En Yakın Komşu ve XGBoost yöntemleri grup seçiminde kullanılmıştır. Yöntemlerin başlangıç parametrelerini optimize etmek için GridSearchCV tekniği uygulanmıştır. Yapılan deneyler sonucunda XGBoost algoritmasının %88,4 doğruluk değeri ile bağımsız denetim şirketi değişikliğini tahminlemede en başarılı yöntem olduğu bulunmuştur. Yöntem için 13 finansal veri setinden seçilen 8 niteliğin kullanılması yeterli olmuştur. Öte yandan Aktif Kârlılık Oranı (ROA) en önemli nitelik olarak belirlenmiştir.This study aimed to predict independent audit firm switching of the companies traded in Borsa Istanbul Star Market (BIST STARS) in Türkiye by using financial ratios and machine learning algorithms. In this context, 13 financial datasets of 158 companies traded in BIST STARS in the 2019-2021 period were used as input variables. First, the significance values of the input variables were found by using the Mutual Information (MI) method. Then, input variables were grouped sequentially in order of importance to select the most accurate subset representing the data. Among the machine learning algorithms, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes,K-Nearest Neighbors, and XGBoost algorithm methods were used for group selection. GridSearchCV technique was applied to optimize the initial parameters of the methods. As a result of the experiments, the XGBoost algorithm was found to be the most successful method in predicting the change of independent audit firm with an accuracy value of 88.4%. It was sufficient for the method to use 8 attributes selected from 13 financial datasets. On the other hand, the Return on Assets (ROA) was determined as the most important attribute
INEXTENSIBLE FLOWS OF CURVES WITH QUASI-FRAME IN 3-DIMENSIONAL GALILEAN SPACE G3
No full textIn this study we research inextensible flows of curves in 3-dimensional Galilean space G3 with a new aspect. For this research we use a new adapted frame which called quasi-frame in 3-dimensional Galilean space G3. From this perspective, inextensible curve flows are examined with the help of this frame then important characterizations and results are obtained. © 2025, Bayram Sahin. All rights reserved
Hat-genişliği parametresinin 3B yazdırılmış PLA parçaların çekme mukavemeti, yüzey profili ve yazdırma süresi üzerindeki etkisi
No full textThis study investigates the effect of line-width values on the properties of 3D (three dimensional) printed PLA (polylactic acid) parts. 3D printing of parts was carried out by using low-cost cartesian type FFF (fused filament fabrication) desktop 3D printer. Brass nozzle with a diameter of 0.6 mm was used to print PLA parts. Parts having line-width values of 0.6 mm to 1.2 mm were printed and the effect of line-width values on the mechanical properties and printing time was investigated. Mechanical properties of 3D printed parts were determined by using tensile testing device (Zwick/Roell, Z250). Microstructures of 3D printed samples were investigated by using optical microscope (Leica, DM 2500). Printing time for each part was recorded during 3D printing process. Surface profiles of parts were investigated by using surface roughness tester (Mitutoyo SJ-210). Microstructural investigations showed that the voids were formed between adjacent deposited lines and the void content decreased from 5.89% to 5.13% with increasing line-width value up to 1.0 mm. Surface roughness parameter of Ra increased from 5.11±0.21 µm to 9.29±1.12 µm with increasing line-width. Tensile strength of 3D printed specimens showed a slight decrease with increasing line-width due to the presence of voids between adjacent u-turn sections. The tensile strength values were determined as 58.52±1.93 MPa and 46.54±1.18 MPa for specimens printed with line-width values of 0.6 mm and 1.2 mm respectively. SEM images of tensile fracture surface demonstrated that the main failure mechanism of the printed specimens was the rupture of deposited lines instead of fracture of inter-line bonding.Bu çalışma, hat-genişliği değerlerinin 3B (üç boyutlu) yazdırılmış PLA (polilaktik asit) parçalarının özellikleri üzerindeki etkisini incelemektedir. Parçaların 3B yazdırma, düşük maliyetli kartezyen tip FFF (eriyik filament üretimi) masaüstü 3B yazıcı kullanılarak gerçekleştirildi. PLA parçaları yazdırmak için 0,6 mm çapında pirinç nozul kullanıldı. 0,6 mm ile 1,2 mm arasında hat genişliği değerlerine sahip parçalar basıldı ve hat genişliği değerlerinin mekanik özellikler ve yazdırma süresi üzerindeki etkisi incelendi. 3B yazdırılmış parçaların mekanik özellikleri, çekme test cihazı (Zwick/Roell, Z250) kullanılarak belirlendi. 3B yazdırılmış numunelerin mikro yapıları optik mikroskop (Leica, DM 2500) kullanılarak incelendi. 3D yazdırma işlemi sırasında her parça için yazdırma süresi kaydedildi. Parçaların yüzey profilleri yüzey pürüzlülük test cihazı (Mitutoyo SJ-210) kullanılarak incelendi. Mikroyapısal incelemeler, boşlukların bitişik depozitlenmiş hatlar arasında oluştuğunu ve boşluk içeriğinin 1,0 mm'ye kadar artan hat genişliği değeriyle %5,89'dan %5,13'e düştüğünü gösterdi. Yüzey pürüzlülük parametresi Ra, artan hat genişliğiyle 5.11±0.21 µm’den 9.29±1.12 µm'ye yükseldi. 3B yazdırılmış numunelerin çekme mukavemeti, bitişik u-dönüşü bölümleri arasındaki boşlukların varlığı nedeniyle artan hat genişliğiyle azalma gösterdi. Çekme mukavemeti değerleri, 0,6 mm ve 1,2 mm hat genişliği değerleriyle yazdırılmış numuneler için sırasıyla 58.52±1.93 MPa ve 46.54±1.18 MPa olarak belirlendi. Çekme kırılma yüzeyinin SEM görüntüleri, yazdırılmış numunelerin ana hasar mekanizmasının, hatlar arası bağların kırılması yerine depozitlenmiş hatların kopması olduğunu gösterdi
Economic analysis of a combined heat-power plant system in an industrial facility
Get PDFGünümüzde, artan enerji talebi, sınırlı ve çevreye zararlı fosil yakıtların yerine daha verimli ve sürdürülebilir çözümleri gerekli kılmakta; bu bağlamda elektrik ve ısıyı eşzamanlı üreterek yüksek verimlilik sağlayan birleşik ısı ve güç teknolojileri yenilikçi bir alternatif olarak öne çıkmaktadır. Kojenerasyon, elektrik ve ısının eşzamanlı üretimini sağlayarak birincil enerji kaynaklarının kullanımında %85–95'e varan toplam verimlilik sunmaktadır. Geleneksel santrallerde yalnızca %35–45 oranında elektrik üretilebilirken, geri kalan enerji atık ısı olarak kaybedilmektedir. Ayrıca merkezi santrallerde ısının ve elektriğin uzak mesafelere iletimi ve taşınmasında kayıplara neden olmaktadır. Buna karşılık, kojenerasyon tesislerinde enerji üretim ve tüketim noktalarının aynı yerde bulunması toplam verimliliği katkı sağlamaktadır. Bu sayede konvansiyonel yakıt kullanımına bağlı sera gazı emisyonları düşürülürken, enerji arz ve güvenliği sağlanmakta ve ekonomik açıdan sürdürülebilirlik güçlendirilmektedir. Bu tez çalışmasında, bir kimyasal tesisin enerji tüketimi incelenerek, doğal gaz motorlu kojenerasyon sisteminin ekonomik uygulanabilirliği incelenmiştir. Çalışmada, tesisin bir yıllık elektrik ve doğalgaz tüketim verileri temel alınmış, sistemin enerji üretim kapasitesi ve tasarruf potansiyeli hesaplanmıştır. Ekonomik değerlendirmeler kapsamında yatırımın geri ödeme süresi, Net Bugünkü Değer (NBD) ve fayda-maliyet (F/M) analizi yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan analizlere göre, kojenerasyon sisteminin yatırım maliyetlerini karşılayacak tasarruflar sağlayacağı ve proje ömrü boyunca ekonomik açıdan olumlu bir getiri sağlayacağı sonucuna varılmıştır. Sistemin, yatırımın geri ödeme süresi 2,72 yıl, proje ömrü boyunca öngörülen Net Bugünkü Değer (NBD) 1.762.552,65 €, ve Fayda-maliyet analizi sonucunda ise yatırımın F/M oranı 1,19 olarak elde edilmiştir.Nowadays, the increasing energy demand necessitates more efficient and sustainable solutions instead of limited and environmentally harmful fossil fuels; in this context, combined heat and power technologies, which simultaneously generate electricity and heat with high efficiency, emerge as an innovative alternative. Cogeneration provides total efficiencies of up to 85–95% in the use of primary energy sources by enabling the simultaneous production of electricity and heat. While only 35–45% of electricity can be produced in conventional power plants, the remaining energy is lost as waste heat. Moreover, in central power plants, the transmission and distribution of heat and electricity over long distances result in additional losses. In contrast, cogeneration plants, where energy production and consumption points are co-located, contribute to overall efficiency. In this way, greenhouse gas emissions due to conventional fuel use are reduced, energy supply and security are ensured, and economic sustainability is strengthened. In this thesis, the economic feasibility of a natural gas engine cogeneration system was investigated by examining the energy consumption of a chemical plant. In the study, the plant's annual electricity and natural gas consumption data were used as a basis, and the system's energy production capacity and savings potential were calculated. For the economic evaluation, the methods of payback period, Net Present Value (NPV), and benefit-cost (B/C) analysis were applied. According to the analysis, it was concluded that the cogeneration system will provide savings that will cover the investment costs and will provide a positive economic return throughout the project life. The system's investment payback period was calculated as 2.72 years, the Net Present Value (NPV) projected throughout the project life was 1,762,552.65 €, and the P/M ratio of the investment was calculated as 1.19 as a result of the benefit-cost analysis