OpenMETU (Middle East Technical University)
Not a member yet
110280 research outputs found
Sort by
Machine learning based prediction of long-term energy consumption and overheating under climate change impacts using urban building energy modeling
No full textQUANTIFICATION OF COHESIVE PROPERTIES IN BIOINSPIRED INTERFACES OF 3D-PRINTED HETEROGENEOUS MATERIALS
No full textThis study employs a Cohesive Zone Model to quantitatively evaluate the evolution of interfacial fracture parameters across various interface architectures. Employing the Material Extrusion (ME) type 3D printing method, sutural interfaces characterized by the interpenetration of soft and hard polymers are fabricated. The experimental framework employs a model material system comprising Polylactic Acid (PLA) as the hard phase and Thermoplastic Polyurethane (TPU) as the soft phase. Modulating a critical parameter in the ME process enables the variation of the interpenetration length of protrusions at the interface, thereby achieving a spectrum of interfacial strength and toughness. Cohesive traction-separation curves are directly derived through the double edge notch tension (DENT) test. The shape of these curves exhibits significant dependence on interface morphology, transitioning from a triangular to a trapezoidal shape as the interpenetration length increases. The numerically obtained traction-separation curves accurately reproduce the experimentally obtained counterparts. Hence, the proposed method demonstrates efficacy in successfully extracting cohesive parameters of bioinspired interfaces across a broad range of interface strength and toughness. This methodology holds promise as a characterization technique for 3D printed bioinspired interfaces in multimaterial polymer composites
Lipid Oxidation in Food Systems: Mechanisms, Influencing Factors, and Antioxidant Approaches
No full textImprovement in the performance of solvent extraction operation using solutions spray system
No full textThe solvent extraction (SX) method is a widely used hydrometallurgical technique for extracting metals from leach solutions. SX helps in the recovery and selective separation of rare earth elements (REEs), which is not possible in the case of physical separation techniques. However, traditional SX processes face challenges such as limited mass transfer between immiscible liquids and slow mixing and separation kinetics. To address these issues, a new solution spray system was developed to enhance mass transfer during extraction while also reducing mixing and separation times. This system generates uniform micro-droplets in the mixing column, creating a well-mixed emulsion of the two immiscible phases and improving mass transfer efficiency. Additionally, its redesigned settling section enhances phase separation, consistently producing a high-quality final product that is fully separated from the raffinate. The newly-designed solutions spray system and the conventional mixer-settler system were analyzed in extracting La, Nd, and Eu from the chloride solution using organic solvent DEHPA. It was found that the maximum extractions were 95.03%, 99.36%, and 99.98% for La, Nd, and Eu respectively from a feed solution having 2.0 pH with 0.303 M DEHPA, using solutions spray system. On the other hand. The maximum extractions were 98.60% for Eu, 89.25% for Nd, and 73.68% for Eu in the case of mixer-settler system. The solutions spray system showed better performance because of the production of mono-sized micro droplets of the feed streams. Furthermore, the separation was also efficient for the solutions spray system. McCabe Thiele diagrams were also plotted to see the theoretical counter-current stages for extraction and stripping stage
Dil testlerinde tanısal potansiyelin geliştirilmesi: Veriye dayalı q-matrisi iyileştirmesi aracılığıyla bir bilişsel tanısal modelleme çalışması
No full textIndividualised language instruction and learning require assessments that show which sub-skills an individual learner possesses and lacks. Cognitive diagnostic models (CDMs) can offer such feedback, but their validity depends upon an accurately specified Q-matrix associating items to latent attributes. Q-matrices constructed solely by subject-matter experts can be susceptible to bias, and inconsistent granularity potentially leading to inaccurate parameter estimation, examinee classification, and diagnostic inferences. This dissertation sought to develop an empirically informed Q-matrix construction procedure for L2 test development and employ CDMs for longitudinal development tracing of L2 sub-skills. A proposed data-driven, iterative Q-matrix refinement procedure under the G-DINA framework integrates CTT/IRT analyses for data preprocessing, exploratory factor structure discovery, and discrimination-index–driven refinement to inform expert judgements for Q-matrix construction. Its performance is evaluated against two methods in four simulations representing different noisy assessment conditions and scenarios. Substantively, a longitudinal case study design is used to compare theBireyselleştirilmiş dil öğretimi ve öğrenimi, bir öğrencinin hangi alt becerilere sahip olduğunu ve hangilerinden yoksun olduğunu gösteren değerlendirmeler gerektirmektedir. Bilişsel tanısal modeller (BTM) bu tür geri bildirimler sunabilse de bu modellerin geçerliliği, maddeleri örtük özelliklerle ilişkilendiren ve doğru bir şekilde oluşturulmuş olan Q-matrisine bağlıdır. Yalnızca alan uzmanlarına dayanarak oluşturulan Q-matrisleri yanlılığa açık olabilmekte ve tutarsız ayrıntı düzeyi, potansiyel olarak hatalı parametre tahmini ve dolayısıyla hatalı sınıflandırmalara ve tanısal çıkarımlara yol açabilmektedir. Bu tez çalışması, yabancı dil sınavı geliştirme süreçleri için veriye dayalı bir Q-matrisi oluşturma prosedürü geliştirmeyi ve yabancı dil alt becerilerinin boylamsal gelişimini izlemek amacıyla BTM'leri kullanmayı amaçlamıştır. G-DINA çerçevesi altında önerilen Q-matrisi iyileştirme prosedürü, Q-matrisinin oluşturulmasında uzman kararlarını bilgilendirmek amacıyla veri ön işleme için Klasik Test Teorisi/Madde Tepki Kuramı analizlerinin entegre kullanımı, keşfedici faktör yapısının ortaya çıkarılmasını ve ayırt edicilik indeksine dayalı iyileştirmeyi kullanmaktadır. Bu prosedürün performansı, farklı değerlendirmePh.D. - Doctoral Progra
Batı Anadolu Karmaşık Çok Yönlü Genişlemeli Bölgesinde KD-GB – KKB-GGD Yönelimli Genişlemeli Tektonizmanın Miyosen Sonrası Evrimi (Gediz-Alaşehir Grabeni, Batı Türkiye)
No full textKB-GD yöneliminde olan Gediz-Alaşehir Grabeni (GAG), kuzeyde
Kuzey Anadolu Fay kuşağı, güneydoğuda Doğu Anadolu Fay kuşağı
arasında güneybatıya kaçan Anadolu Levhası üzerinde yeralan Batı
Anadolu Genişleme bölgesinde gelişmiştir.
GAG ın batı kenarını kontrol eden Manisa fayının oluşum döneminde
gelişmiş fay kalsit fiberlarından alınan yaşların kümelenme aralığı
(clustering) 2.43±0.12 ile 1.56±0.12 My ve oluşum derinliği
ise 600-1000m aralığında bulunmuştur. Bu değerler gözönüne
alındığında Gediz çöküntüsünün, Manisa fayı üzerinde ki minimum
yükselme hızı 0.28-0.66 mm/yıl olarak önerilmiştir. GAG’ın
bugün ki konfigurasyonunu alması da muhtemelen bu yaş zaman
aralığında olacaktır.
Fay düzlemleri kayma analizleri neticesinde, Batı Anadolu
bölgesinde Geç Miyosen sonrası sürekli çok yönlü genişleme rejimi
egemen olduğu ve sigma1 - sigma 3 ilişkilerine göre bölgesel
olarak saatin tersi yöneliminde 30⁰ lik bir rotasyon önerilmektedir.
Egemen KKD-GGB yönelimli genişleme rejimi Geç Eosen sonrası
– Geç Miyosen öncesi gelişmiş olan KB-GD sıkışmalı rejim
yapılarını üzerler. Geç Miyosen den günümüze gelişen genişleme
sistemi kuzey de Kuzey Anadolu makaslama zonu ile güneyde
Güney Ege Dalma batma kuşağı arasında gelişir.
Batı Anadolu’da, fay düzlemi kayma verilerinin analizleri, PliyoKuvaterner genişleme rejimi dönemi içinde Erken Pliyosen de
‘kısa süreli ters bileşenli yanal atımlı deformasyonun’ geliştiğine
dair ölçümler vardır. Bu durum, pivotal faylanma veya ani eğim/
doğrultu değişimleri neticesinde gelişebilmektedir. Lakin, bu
yapılar bütünsel olarak bakıldığında, levha içi tektonik blok
sınırlarında rotasyon neticesinde de geliştiği söylenebilir. Dolayısı
ile her bir levha içinde tektonik blok sınırları dikkatlice ayrı ayrı
tanımlanabilmesi ve ortaya konması önemlidir. Anadolu levhasının
batıya-güneybatıya, saatin tersi istikametinde gelişen rotasyonel
kaçışı döneminde, levha içinde sürekliliği olan faylar boyunca
kuzey blokları düşer. Muhtemelen, bu noktalarda blok sınırlarını
oluşturan fayların pivotal hareketler neticesinde Efes, Manisa,
Simav, Kütahya (?) and Eskişehir fayları örneklerinde görüldüğü
gibi kuzeybatı uçlarında sağ yanal deformasyonlar gözlenmektedir.
Bunun yanı sıra, kıtasal kabukta gelişen rotasyonal hareketlerin
ötesinde, özellikle GAG kuzeybatı kenarında ki Alt Miyosen
birimleri içinde gelişmiş sıkışmalı yapılar (ters ve yanal atımlı
faylar) ve Akşehir’in kuzeydoğusunda Orta Eosen birimlerinin
aniden sonlanması muhtemelen derinde ki yanal atımlı makaslama
fayın varlığını destekler (İzmir-Balıkesir yırtılma fayı).
Anahtar Kelimeler: Batı anadolu genişleme tektoniği, gedizalaşehir grabeni, yüksek açılı manisa normal fayı, 5.4M
Comprehensive optical characterization of InSe layered crystals: linear and nonlinear response via spectroscopic ellipsometry
No full textLayered indium selenide (InSe) crystals were thoroughly examined using spectroscopic ellipsometry and optical transmission techniques to explore their linear and nonlinear optical behavior. The absorption edge analysis yielded direct band gap energy of 1.22 eV and Urbach energy of 19.7 meV, indicating the degree of structural disorder and electron-phonon coupling in the material. The dielectric function components, refractive index and extinction coefficient were modeled over a wide spectral range, and critical point transitions were extracted through second-derivative analysis of the dielectric spectra. Furthermore, the energy-dependent optical and electrical conductivities revealed prominent features corresponding to interband transitions. Nonlinear optical parameters, first- and third-order susceptibilities, were derived from the refractive index dispersion using established analytical relations. The findings confirm that InSe exhibits strong and tunable optical responses, emphasizing its potential in optoelectronic and photonic device applications
A physics-aware neural network for effective refractive index prediction of photonic waveguides
No full textHolistic precision wellness: Paving the way for next-generation precision medicine (ngPM) with AI, biomedical informatics, and clinical medicine
Get PDFA “quiet revolution” in medicine has been taking place over the past two decades. There are two converging dynamic forces that have propelled precision medicine to the limelight, garnering wide public attention. The first driver is the realization that populations within a disease area can be stratified, thus developing therapies tailored to their specific needs, and the capability to identify these populations by analyzing large, diverse datasets. The second driver is technology advances in multi-omics approaches and applications (i.e., molecularly informed medicine) enabling a more comprehensive portrait of disease biology. This promises to not only accelerate the development of precision medicine processes but also presents challenges for healthcare professionals and health systems that are struggling to interconnect and integrate disparate data sources into a cohesive clinical strategy to the benefit of their patients. We coin here the term next-generation precision medicine (ngPM), which is bound to become conventional in the clinics sooner or later. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in healthcare have transformative potential and are a strategic response to today's challenges and tomorrow's opportunities. The chief challenges here are how well precision medicine (PM) permeates primary care to become a standard of care and drive toward precision wellness or precision lifestyle (ngPM), while ensuring access to care is feasible, streamlined, and routine. We present here a perspective that would harness the power of ngPM for precision wellness
İki Yönlü Gecikmeli Ağlar Üzerinden Gerçek Zamanlı Çıkarım/Tahmin için Hedef-Odaklı İletişim
No full textThe rise of artificial intelligence (AI) has played a key role in enabling technologies such as industrial robotics and self-driving vehicles. However, these intelligent models often rely on data collected remotely, requiring the network to deliver the relevant data in a timely fashion. Motivated by this, this thesis studies a setting where an intelligent model infers the real-time value of a target signal using data samples transmitted from a remote source. The scheduler decides on i) the age of the samples to be transmitted, ii) the transmission times, and iii) the length of each packet (i.e., the number of samples contained in each transmission). The dependence of inference quality on the Age of Information (AoI) for a given packet length is modeled by a general relationship. Previous work assumed i.i.d. transmission delays with immediate feedback or were restricted to the case where inference performance degrades as the input data ages. In contrast, our formulation captures non-monotonic age dependence and covers Markovian delay processes on both the forward and feedback links. We model this problem as an infinite-horizon average-cost Semi-Markov Decision Process. First, we derive a closed-form solution that decides on (i) and (ii) for a constant packet length whose value is separately optimized. Then, we propose an index-based threshold policy for the variable packet length case, significantly reducing the computational complexity of the dynamic programming solution. Simulation results demonstrate that our goal-oriented scheduler reduces inference error by up to a factor of six compared to age-based scheduling with unit-length packets.Yapay zekâ alanındaki gelişmeler, endüstriyel robotik ve otonom araçlar gibi teknolojilerin hayata geçirilmesinde önemli bir rol oynamıştır. Ancak bu akıllı modeller, genellikle uzaktan toplanan verilere ihtiyaç duymakta olup, doğru verilerin zamanında iletilmesini sağlayabilecek bir ağ altyapısı gerektirir. Bu motivasyondan yola çıkarak, bu tezde akıllı bir modelin, bir hedef sinyalin gerçek zamanlı değerini uzaktaki bir kaynaktan iletilen veri örnekleriyle tahmin ettiği bir senaryo ele alınmaktadır. Bu sistemde çizelgeleyici (scheduler), i) iletilecek örneklerin yaşını, ii) iletim zamanlarını ve iii) her paketin uzunluğunu (yani her pakette kaç örnek bulunduğunu) belirler. Belirli bir paket uzunluğu için tahmin kalitesinin Bilgi Yaşı’na (Age of Information - AoI) olan bağımlılığı genel bir ilişkiyle modellenmiştir. Önceki çalışmalar ya i.i.d. (bağımsız ve özdeş dağılımlı) iletim gecikmeleri ve anlık geri besleme varsayımında bulunmuş, ya da yalnızca verinin yaşlandıkça çıkarım/tahmin performansının kötüleştiği sınırlı durumları ele almıştır. Buna karşılık, bizim formülasyonumuz performansın yaşa bağlılığı açısından monoton olmayan durumları da kapsamakta ve hem ileri hem de geri besleme bağlantılarında Markov gecikme süreçlerini dikkate almaktadır. Bu problem, sonsuz ufuklu ortalama maliyetli bir Yarı-Markov Karar Süreci (Semi-Markov Decision Process) olarak modellenmiştir. İlk olarak, sabit paket uzunluğu için (i) ve (ii)’yi belirleyen kapalı formda bir çözüm elde ediyor ve bu sabit uzunluk değerini ayrıca optimize ediyoruz. Daha sonra, değişken paket uzunluğu durumunda, dinamik programlama çözümünün hesaplama karmaşıklığını önemli ölçüde azaltan endeks tabanlı bir eşik politikası öneriyoruz. Simülasyon sonuçları, hedef odaklı zamanlayıcımızın, birim uzunluklu paketlerle yaş tabanlı zamanlamaya kıyasla çıkarım hatasını altı kata kadar azaltabildiğini göstermektedir.M.S. - Master of Scienc