Istanbul Technical University
Ulusal Üniversitelerarası Açık Erişim Sistemi - İstanbul Teknik ÜniversitesiNot a member yet
67356 research outputs found
Sort by
Blöf temelli kart oyunlarında büyük dil modeline ait performans değerlendirilmesi: Karşılaştırmalı bir çalışma
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025The aim of this study is to investigate and compare the decision-making performance of multiple agent strategies in a modified bluff-based card game under imperfect information. The study is focused on whether a large language model (LLM) that is prompted through in-context learning (ICL), can generate effective action recommendations when comparisons are made to other agents that use traditional rule-based strategies and reinforcement learning in a game where deception plays a critical role. The central hypothesis is that successful bluff or challenge actions can be adaptively recommended by reasoning-driven agents using LLM by interpreting structured sets of information despite having no training on game-specific reward signals. Our research question is "Can LLM-driven strategy suggest optimal actions by making predictions and inferences about opponents in a bluff-based card game?" This study is expected to contribute to growing research on the application of LLMs in real-time decision-making domains by analyzing the performance of the agents in terms of the success rate of actions and wins. To do that, the model's ability to reason over game states, player histories, and probabilistic cues to select actions in a bluff-based setting is focused on in the evaluation. The game environment is a modified version of the traditional Bluff (also known as Cheat or BS) card game. The modified version of the Bluff game uses a special 24-card deck which consists of 6 suits and 4 cards and is played by three players (agents). At the start of the game, cards are evenly distributed among all players, the first player is chosen randomly and turns continue in a clockwise direction in each game. Cards are kept hidden by players from others during the game. A fixed table rank is used throughout the game. During the gameplay, two actions can be performed by players: challenge and move. When a move is made by players, cards are piled face down in the middle and a certain amount of cards with the table rank and rank value is claimed to be played. This feature allows opponents to be bluffed by players. A bluff move is defined as one in which at least one card does not match the declared rank, while a truthful move is one in which all cards match the declared rank. To simplify the action selection, the challenge phase is limited to one player, as the challenge action may only be performed by the next-moving player. Therefore, the previous move may be challenged by a player if it is believed that it does not match the required rank. If the last played move is a bluff, then all cards in the pile are taken by the previous player; otherwise, all cards in the pile are taken by the player who performs the challenge. The first player who discards all the cards in their hand is defined as the winner of the game. The game is proceeded in turns until one player wins. To create a game simulation framework, the gameplay and rules are first modeled mathematically by using set notation based on our game design. Then, the frequency of action selections along with their corresponding outcomes is derived, and dynamic reward-penalty for each action and game conclusion is defined. Next, the game is modeled which is played by five different agents. Actions are selected by each agent based on its internal strategy logic, and rewards are distributed based on the success of bluffs and challenges. In this methodology, five distinct agents are implemented: Random Agent: This agent selects actions uniformly at random without considering game context. Serves as a performance baseline. State Dependent Agent: This agent uses handcrafted rules based on the current state, such as pile size, card distribution. The agent with minimal logic and contextual awareness as calculating the probability of occurrence of the matching cards in the opponent's hand is modeled. Bayesian Agent: Employs hierarchical priors from historical game data and current game state to evaluate best action for bluffing and challenging. Adapts action preferences based on prior success rates. DQN Agent: A deep reinforcement learning model trained to maximize long-term reward. It maps observed states to derive optimal actions using Q-learning, updating its policy across turns in episodes. To support reinforcement learning, we defined both episode-level rewards (e.g., winning or losing the game) and turn-based rewards for each action type (move and challenge) to guide the learning process of the agent effectively. We design two different learning configurations as Baseline-Oriented Training which is competing against baseline agents to learn stable behavior in known scenarios and self-play training which provides learning by playing against versions of itself to promote generalization and adaptability. LLM Agent: A GPT-based language model (GPT-4o) receives a structured prompt describing the rules and instructions, current state, past behaviors, and probabilistic game summaries such as winning rate. In addition, a simple chain of thoughts by instructions and strategy guidelines to analyze opponent behaviors, predict possible outcomes of possible action scenarios and evaluate risk-reward to select an action is design and implemented. It reasons step-by-step internally but outputs only the final action. To ensure fair evaluation of the LLM agent, an opponent filtering mechanism is implemented, where the LLM is only tested against a selected pool of agents with varied but stable behaviors. This prevents high variance due to opponent unpredictability and allows consistent measurement of reasoning-based performance. The conducted simulation results are analyzed by strategy type, focusing on bluff/challenge success, consistency, and win rate. Action success rates and cumulative performance are included in the metrics. The analysis is conducted by comparing static (Random, State-dependent, Bayesian), learning-based (DQN), and reasoning-based (LLM) agents to determine how performance in uncertain, deceptive environments is influenced by adaptive decision-making. By comparing action decisions of the LLM agent with those of the other strategies, the effectiveness of LLM-driven recommendations is evaluated in the study. The simulation framework is contributed to for understanding how LLMs perform in strategic decision-making tasks where uncertainty and deception are key components.M.Sc
Fotoakustik görüntüleme yaklaşımlarını kullanarak eozinofiller ve t hücrelerinde bağışıklık modülatörlerinin in siliko ve in vitro moleküler genetik değerlendirmesi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025The immune system is a network of specialized cells and chemicals with distinct functions that have different roles in fighting infection. It protects the host from pathogenic invaders and provides memory of the infection to defend the host against future encounters. The ability of immune cells may extend beyond host defense to include growth, tissue homeostasis, and repair mechanisms. In recent decades, it has been demonstrated that the origin of inflammation determines the immune response and that the immune system plays a role in maintenance, renewal, and sterile inflammation. There are two kinds of responses to non-self: innate responses that can be developed regardless of exposure an adaptive responses that can develop more rapidly with repeated exposures. Anatomical and physiological barriers such as lysozyme in tears, mucosal secretions, gastric pH, and skin constitute the primary defense. When these barriers are compromised, innate immunity is activated to maintain tissue homeostasis and defend against infections, cancer, and toxins. It is rapid, non-specific. The cells of the Innate immunity are eosinophils, basophils, mast cells, monocytes, dendritic cells, neutrophils, and macrophages. They release chemokines and cytokines, remove pathogens by phagocytosis. Eosinophils are multifunctional granulocytes responding to mostly parasitic infections and allergies. They originate in the bone marrow from homeopoietic stem cells in response to IL-5 and GM-CSF. After maturation, they enter bloodstream and tissues via IL-5 and eotaxin signaling. On the other hand, the adaptive immune system includes B and T cells where. T cells mature in the thymus and B cells in the bone marrow, and produce antibodies. Upon maturation, they migrate to secondary lymphoid tissues to capture antigens and initiate responses primed by innate immune signals. T cells are categorized into naive, memory, and regulatory subsets. Upon activation, they produce IL-2 andthey differentiate into effector cells enhancing the clearance via cytokines and cytotoxic mediators. Pattern recognition receptors (PRRs) sense molecular patterns associated with pathogens, apoptotic cells, and senescent cells. They link innate and adaptive immunity by producing non-specific protective mediators. PRRs are grouped by domain homology into TLRs, NLRs, RLRs, and CLRs. They recognize PAMPs and DAMPs, distinguish sterile and non-sterile inflammation. Although associated with innate immunity, PRRs are also expressed by T and B cells, suggesting a functional overlap. NLRP3 is the most studied inflammasome-related PRR, first identified via mutations causing cryopyrin-associated syndromes. It contains NACHT, LRR, and PYD domains, enabling ASC recruitment and caspase-1 activation, leading to pro-IL-1β processing. NLRP3 is unique in being activated by diverse agonists including pathogens, toxins, environmental factors, and DAMPs. The use of advanced imaging techniques to visualize biological processes has become a key focus in this field. Photoacoustic (PA) imaging is a hybrid biomedical imaging technique based on the thermo-acoustic effect generated by laser stimulation. It integrates the benefits of optical and ultrasonic imaging. Consequently, PA imaging is applicable to both pre-clinical research and clinical medicine for the diagnosis of cancer, microcirculation irregularities, and evaluation of therapy efficacy. This thesis presents two-part exploration of innate and adaptive immunity. It begins with a closer look at eosinophil-like cells in the context of PRRs and continues with the functional impact of Montelukast on T cells using both molecular and PA imaging approaches. In the first chapter, the goal was to compare the basal expression of pattern recognition receptors (PRRs)—including both membrane-bound and cytosolic types—in human eosinophil-like cell lines (EoL-1 and HL-60) to human primary eosinophils (HPEs), using publicly available in silico databases. Given the limitations of working with primary eosinophils, determining cell lines that are most closely mimicking primary cells' receptor profiles was a necessary first step toward adopting the most suitable in vitro models. These findings were intended to support future mechanistic studies on eosinophil-driven immunity. The second chapter of this thesis, focuses on the how Montelukast (MNT), a leukotriene receptor antagonist commonly prescribed for asthma, influences inflammatory signaling in Jurkat T cells. To serve this purpose, T cell like Jurkat cells cells were treated with MNT for 48 hours, either alone or in combination with cell activator (C.A). Expression levels of several key immune-related genes and proteins, including CYSLTR1, NLRP3, ASC, IL-1β, IL-10, and signaling molecules such as Akt and ERK, were measured using molecular assays including RT-qPCR, immunoblotting, ELISA, and immunocytochemistry (ICC). In addition to molecular approaches, photoacoustic (PA) imaging was used to examine how MNT treatment affected Jurkat cells changed optical signal characteristics. This combined strategy widened our view on the molecular changes induced by Montelukast in T cells, while also testing the potential of PA imaging as a non-invasive approach for detecting drug-driven immune modulation. In the first chapter, basal expression of PRRs' mRNA levels of human eosinophils were analyzed in silico and comparative profiles of EoL-1 and HL-60 cell lines with HPEs were determined. The analysis showed that levels of TLR2 and NLRP3 mRNA were significantly higher in both cell lines than in HPE (p<0.01), whereas NLRP12, LGP2 and Dectin-1 receptors mRNA levels were higher in HPE than in both cell lines (p<0.01). In addition, TLR6, MDA5, NOD2, NLRP1, CLEC4A were detected to be expressed at higher basal levels in EoL-1 and/or HL-60 than in PE. Although TLR3, TLR8 and TLR9 expressions were not detected in PE, these receptors were expressed in cell lines. TLR5 expression was unique to HPE. MDL-1 (CLEC5A) levels were significantly higher in HL-60 cells as compared to HPE, while CLEC4A expression was higher in EoL-1 cells than in HPE. These data suggested that EoL-1 and HL-60 cells are suitable in vitro models for certain PRRs, however, studying these receptors in cell lines may be challenging, particularly for those such as LGP2, NLRP12 and Dectin-1, which have high expression levels in HPE. In the second chapter, effects of MNT on molecular inflammatory responses in Jurkat T cell line were evaluated at 48 hour post-stimulation. CYSLTR1 mRNA levels were significantly upregulated after 10-⁵ M MNT treatment when compared to control group (~2.5-fold, p < 0.0001). NLRP3 expression was also upregulated by C.A. treatment (p <0.01), and this response was further elevated in the MNT+ C.A. group as compared to control and only-C.A. (p < 0.01). These results showed that MNT may induce inflammation via NLRP3. When ASC adaptor protein was measured by immunoblotting, it was significantly downregulated in both C.A. and MNT+ C.A. groups (p <0.05). We then mesured IL-1β release by ELISA and showed that there was no significant difference between the treatment and control groups (ns). However, , intracellular IL-1β expression was detected to be increased in the C.A. group (p <0.001) and reached the highest level in the MNT+ C.A. group (p <0.01) by immunocytochemical analysis.. We also determine the signal transduction pathways that are potentially involved in the MNT responses. Initially, we investiagted AKT protein, which was decreased in the C.A. group (p <0.05) and no significant difference was observed in p-AKT level. However, the p-AKT/AKT ratio increased in the C.A. group (p <0.01) and this increase was maintained in the MNT+ C.A. group (ns). Phosphorylated ERK ½ (p-ERK1/2) level increased in the C.A. group (p < 0.05) and reached the highest levels in the MNT+ C.A. group (p < 0.01).. In addition we examine the anti-inflamatory response. For this, IL-10 production was analyzed and expectedly, IL10 was not significantly differentially expressed after treatment. As for the photoacoustic imaging results, PA signal amplitude was significantly decreased in the MNT-treated groups- both single treatment and in combination with C.A. when compared to the control and C.A. groups. The mean amplitude value was 2523.22 in the control group, 2283.59 in the C.A. group, 755.66 in the MNT group, and 1088.19 in the MNT+ C.A. group. This suggests that MNT effects on the cells was measured as a reduced photoacoustic signal. In conclusion, the first chapter provided an in silico comparison of PRR expression profiles between eosinophil-like cell lines and HPEs, presenting practical insights into selecting more reliable and suitable models for future in vitro studies on eosinophil-driven immune mechanisms. The second chapter investigated the effects of MNT on inflammatory signaling in Jurkat T cells, revealing changes in cytokine expression, inflammasome-related proteins, and intracellular signaling pathways. The inclusion of photoacoustic imaging enabled the detection of biophysical changes at the cellular level during treatment. By integrating computational, molecular, and imaging-based approaches, this study presents a multi-way exploration of immune responses. Future research may be extented to primary human T cells and other drugs that requires the determination of side effects for different therapeutic interventions.Bağışıklık sistemi, enfeksiyonlarla kendine özgü şekilde mücadele edebilmek için farklı işlevlere sahip özelleşmiş hücreler ve kimyasallardan oluşan bir ağdır. İnsan vücudunu patojenik istilalardan koruyan ve konağı gelecekteki karşılaşmalara karşı savunmak için enfeksiyonlara ait özgül bir hafıza oluşturan, oldukça gelişmiş ve düzenlenmiş bir sistemdir. Bununla birlikte, bağışıklık hücrelerinin işlev ve kapasiteleri yalnızca konak savunmasıyla sınırlı kalmayıp; büyüme, doku homeostazı ve onarım mekanizmalarını da kapsayabilir. Son yıllarda, enflamasyonun kaynağının herhangi bir antijene karşı immün yanıtın şekillenmesinde belirleyici olduğu ve bağışıklık sisteminin yalnızca enfeksiyöz koşullarda değil, steril doku hasarlarında da önemli bir rol üstlendiği gösterilmiştir. İstilacı mikroorganizmalara karşı esasen iki tür bağışıklık yanıtı bulunmaktadır. Doğuştan gelen bağışıklık, enfeksiyon etkenine maruz kalma sıklığından bağımsız olarak tutarlı bir şekilde ortaya çıkarken, adaptif bağışıklık tepkileri belirli patojenlerle tekrar eden karşılaşmalarla gelişir. Gelişmiş immün yanıtlar öncesinde, anatomik ve fizyolojik bariyerler enfeksiyonlara karşı temel birincil savunmayı oluşturur. Bu bariyerler; gözyaşındaki bakteriyolitik lizozim, mukozal salgılar, gastrik asit ve deri gibi yapılar aracılığıyla sağlanır. Fiziksel bariyerlerin aşılması durumunda, konak savunmasının bir sonraki basamağı olan doğuştan gelen bağışıklık sistemi aktive olur. Doğuştan gelen bağışıklık süreçleri, hücresel bütünlüğün, organizmal denge durumunun ve tüm canlı türlerinin hayatta kalmasının sürdürülmesi için kritik öneme sahiptir. Ayrıca, adaptif bağışıklık aktivasyonundan önce, enfeksiyonlar, kanser hücreleri ve toksik maddelere karşı birincil savunma mekanizmasını oluşturur. Bu sistem genel olarak hızlı, non-spesifik, adaptif olmayan ve immün hafızadan yoksun yanıtlarla karakterizedir. Bu yanıtı gerçekleştiren hücreler arasında eozinofiller, bazofiller, mast hücreleri, monositler, dendritik hücreler, nötrofiller ve makrofajlar yer alır. Bu hücreler, çeşitli kemokin ve sitokinler salgılayarak bağışıklık yanıtını düzenler ve ardından fagositoz yoluyla patojenleri ortadan kaldırırlar. Doğuştan gelen bağışıklık hücrelerinden biri olan eozinofiller, çok işlevli granülositik lökositlerdir ve viral, bakteriyel, paraziter enfeksiyonların yanı sıra alerjik reaksiyonlara karşı da yanıt oluşturabilirler. İnterlökin-5 (IL-5) ve granülosit-makrofaj koloni uyarıcı faktör (GM-CSF) gibi spesifik sitokinlerin etkisiyle kemik iliğindeki pluripotent progenitörlerden türevlenirler. Olgunlaştıktan sonra, IL-5 ile eotaksin ailesi kemokinleri arasındaki sinerjik sinyalleşme sayesinde periferik dolaşıma geçerek dokulara göç ederler. Adaptif bağışıklık sistemi, timusta olgunlaşan T lenfositleri ile kemik iliğinden köken alan ve farklılaştıktan sonra antikor üretebilen B lenfositlerinin çeşitli alt popülasyonlarından oluşur. Bu hücreler primer lenfoid organlarda olgunlaştıktan sonra, antijenleri tanıma görevini üstlendikleri sekonder lenfoid organlara göç ederler. Adaptif bağışıklık yanıtları bu bölgelerde başlar ve sıklıkla doğuştan gelen sistemden gelen sinyallerle yönlendirilir. Bu sinyaller, dolaşımdaki patojenlerden doğrudan ya da ikincil lenfoid organlara göç eden antijen sunan hücreler (APC'ler) aracılığıyla dolaylı biçimde iletilebilir. T lenfositleri, bağışıklık yanıtının düzenlenmesinde kilit rol oynar ve naif T hücreleri, hafıza T hücreleri ve düzenleyici T hücrelerini içeren periferik alt popülasyonlara ayrılır. Bu hücreler, antijenler ve kostimülatör sinyallerle karşılaştıklarında IL-2 üretir, çoğalır ve efektör hücrelere farklılaşırlar. Ardından sitokin ve sitotoksik aracıların salınımıyla patojen temizliğine katkı sağlarlar. T hücresi toleransının bozulması, alerjen spesifik Th hücrelerinin IL-2 üretimi ile karakterize alerjik tablolarla sonuçlanabilir. Kalıp tanıma reseptörleri (PRR'ler), patojenlerin, apoptotik konak hücrelerin ve yaşlanmış hasarlı hücrelerin yüzeylerinde bulunan özgül moleküler yapıları tanıyabilir. PRR'ler, dendritik hücrelerin ardından, doğuştan gelen bağışıklık ile adaptif bağışıklık arasında moleküler bağlantıyı oluşturan önemli yapılardır. Antienfeksiyöz, antitümöral ve diğer immün koruyucu mediatörlerin üretimini başlatabilirler. PRR'ler çoğunlukla protein alanı homolojilerine göre şu alt gruplara ayrılır: 1) Toll-benzeri reseptörler (TLR'ler), 2) NOD-benzeri reseptörler (NLR'ler), 3) Retinoik asitle indüklenebilir gen-I benzeri reseptörler (RLR'ler), 4) C-tipi lektin reseptörleri (CLR'ler). Bu reseptörler, patojen ilişkili moleküler kalıplar (PAMP'ler) ve hasar ilişkili moleküler kalıplar (DAMP'ler) gibi özgül örüntüleri tanır ve bu sayede hem steril hem de steril olmayan inflamasyonu algılar. PRR'lerin doğuştan gelen bağışıklıkla ilişkili olduğu bilinmesine rağmen, daha sonra T ve B hücrelerinin de PRR ekspresyonu yapabildiği ortaya konmuş ve bu durum doğuştan gelen ve adaptif bağışıklık arasında işlevsel bir örtüşmenin varlığını göstermiştir. NLRP3, bilinen inflamozom kompleksleri arasında en kapsamlı şekilde çalışılmış PRR'dir. Buna rağmen, işleyişine dair bazı önemli mekanizmalar hâlâ netlik kazanmamıştır. NLRP3 ilk olarak, otoinflamatuar nitelikteki kriyopirin ilişkili periyodik sendromlarla ilişkili bir gen mutasyonunun yol açtığı fonksiyon kazanımı sonucu tanımlanmıştır. NLRP3, merkezi NACHT alanı, C-terminal LRR ve N-terminal PYD alanlarına sahiptir. Bu yapılar, adaptör protein ASC'nin PYD-PYD etkileşimi aracılığıyla komplekse katılımını ve böylece prokaspaz-1'in aktive olarak pro-IL-1β'yı olgunlaştırmasını sağlar. Diğer inflamozomların aksine, NLRP3 inflamozomu patojenler, toksinler, çevresel faktörler ve endojen DAMP'ler gibi yapısal olarak oldukça farklı uyarıcılar tarafından aktive edilebilir. Moleküler düzeydeki bu biyolojik süreçlerin görselleştirilmesi amacıyla yenilikçi görüntüleme tekniklerinin kullanımı da son yıllarda araştırma alanında önem kazanmıştır. Bu bağlamda, fotoakustik (PA) görüntüleme, lazerle indüklenen termo-akustik etkiye dayalı, optik ve ultrasonik görüntüleme avantajlarını bir araya getiren hibrit bir biyomedikal görüntüleme yöntemidir. Klinik öncesi çalışmalardan klinik tıbbi uygulamalara kadar kanser, mikrosirkülasyon bozuklukları ve tedavi yanıtlarının değerlendirilmesinde kullanılmaktadır. Bu tez çalışması, doğuştan gelen bağışıklık yanıtından başlayarak Montelukast'ın T hücrelerinde oluşturduğu etkilerle sonlanan iki ana bölümlü bir araştırma sürecini kapsamaktadır. İlk bölümde amaç, kamuya açık in silico veri tabanları aracılığıyla insan eozinofil benzeri hücre hatları (EoL-1 ve HL-60) ile birincil eozinofillerde hem membran bağlı hem de sitozolik örüntü tanıma reseptörlerinin bazal ekspresyonlarını karşılaştırmaktır. Primer eozinofillerle çalışmanın teknik sınırlamaları nedeniyle, bu analiz hücre hattı seçiminde referans oluşturmayı amaçlamıştır. İkinci bölümde ise, yaygın olarak astım tedavisinde kullanılan lökotrien reseptör antagonisti Montelukast'ın, Jurkat T hücrelerinde inflamatuvar sinyalizasyon üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Hücreler, Montelukast'a tek başına ya da hücre aktivatörü (C.A.) ile birlikte 48 saat maruz bırakılmıştır. CYSLTR1, NLRP3, ASC, IL-1β, IL-10, Akt ve ERK gibi gen ve proteinlerin ekspresyon seviyeleri RT-qPCR, Western blot, ELISA ve immünositokimya ile analiz edilmiştir. Hücresel düzeydeki değişimlerin optik sinyal karakteristiklerini değerlendirmek amacıyla PA görüntüleme de kullanılmıştır. İlk bölümde, eozinofil PRR'lerinin mRNA seviyeleri in silico olarak analiz edilmiş ve EoL-1 ile HL-60 hücre hatlarının insan primer eozinofilleri (HPE) ile karşılaştırmalı profilleri sunulmuştur. TLR2 ve NLRP3'ün her iki hücre hattında HPE'ye göre anlamlı düzeyde yüksek olduğu (p<0.01), NLRP12, LGP2 ve Dectin-1'in ise PE'de daha yüksek olduğu belirlenmiştir (p<0.01). TLR6, MDA5, NOD2, NLRP1 ve CLEC4A gibi bazı PRR'lerin bazal düzeyde hücre hatlarında HPE'ye kıyasla daha yüksek ekspresyon gösterdiği gözlenmiştir. İkinci bölümde, 10⁻⁵ M MNT uygulaması sonrası CYSLTR1 mRNA seviyesi kontrol grubuna kıyasla yaklaşık 2,5 kat artmıştır (p<0.0001). NLRP3 ekspresyonu C.A. ile artmış (p<0.01) ve C.A.+MNT grubunda en yüksek seviyeye ulaşmıştır. ASC seviyesi bu gruplarda azalmıştır (p<0.05). IL-1β salınımı ELISA ile anlamlı fark göstermese de, hücre içi ekspresyon C.A. grubunda artmış (p<0.001) ve C.A.+MNT grubunda en yüksek düzeye ulaşmıştır (p<0.01). p-AKT/AKT oranı C.A. grubunda artmış (p<0.01), p-ERK1/2 ise MNT+C.A. grubunda en yüksek seviyeye çıkmıştır (p<0.01). PA görüntüleme sonuçlarında, MNT uygulanan gruplarda PA sinyal genliği anlamlı şekilde azalmıştır; ortalama amplitüd kontrol grubunda 2523,22 iken MNT+C.A grubunda 1088,19'dur. Sonuç olarak, bu tez çalışmasının ilk bölümünde, in silico analizlerle PRR profilleri karşılaştırılarak eozinofil temelli bağışıklık araştırmaları için en uygun in vitro modeller belirlenmiştir. İkinci bölümde, Montelukast'ın aktive edilmiş Jurkat T hücrelerinde inflamatuvar sinyalizasyonu nasıl etkilediği moleküler ve görüntüleme düzeyinde ortaya konmuştur. PA görüntülemenin bu süreçteki kullanımı, bağışıklık modülasyonunu noninvazif biçimde izleme potansiyelini göstermiştir. Çalışma; hesaplamalı, moleküler ve görüntüleme tabanlı yaklaşımların bütünleştirilmesiyle bağışıklık araştırmaları için çok boyutlu bir platform sunmaktadır. Gelecekteki çalışmalar, hastalık modelleri altında PRR ilişkili mekanizmaları doğrulamak ve immün hücre yanıtlarını dinamik biçimde görüntülemek için bu stratejiyi daha da ileriye taşıyabilir.M.Sc
Derin öğrenme ile afet yönetiminin geliştirilmesi: Uydu görüntüleri kullanılarak bina hasar tespiti
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025In the face of increasingly frequent and severe natural disasters, the need for rapid, accurate, and scalable damage assessment tools has become more critical than ever. This study explores the integration of artificial intelligence (AI), specifically deep learning models, into the post-disaster response process to improve situational awareness and facilitate effective decision-making. Focusing on the case of Antakya, a city in Turkey severely impacted by the catastrophic February 6, 2023 earthquakes, the study presents a comprehensive framework that leverages satellite imagery and AI-driven segmentation to detect and analyze building damage. The primary goal of this research is to develop a deep learning-based pipeline capable of automatically identifying buildings in satellite imagery and assessing damage. A customized U-Net architecture was implemented due to its proven performance in semantic segmentation tasks. The model was trained on a curated subset of the xBD dataset, consisting of over 5,000 high-resolution satellite images labeled with building footprints and damage levels. Additional building footprint masks were generated using OpenCV and shapely operations on JSON annotations, with all images resized to 256x256 pixels and normalized for consistency. Visual evaluation played a significant role in validating the quality of segmentation outputs. Eight representative validation examples were analyzed, each showing the original satellite image, the ground truth mask, and the model's predicted binary mask. These visuals confirmed the model's ability to accurately detect most building structures, especially those with clear edges and uniform textures. Challenges remained in areas with heavy vegetation, shadows, or highly irregular building shapes, which occasionally led to false negatives or incomplete segmentation. To assess generalization beyond the training dataset, the model was tested on five pairs of pre- and post-disaster satellite images of Antakya, independently acquired using Google Earth Pro. These images were not part of the original training or validation data, offering an authentic test of the model's real-world applicability. Results demonstrated the model's robustness in detecting building footprints even in domains with different visual characteristics. The predicted masks and overlaid polygons on real-world imagery aligned well with visible structures, and heatmaps generated from the predictions successfully highlighted areas of dense or missing construction, providing visual insights into structural loss. The study also introduced building density heatmaps for both pre- and post-earthquake conditions in Antakya. These heatmaps offered an interpretable spatial visualization of predicted building footprints, highlighting the contrast in structural integrity before and after the disaster. A comparative analysis across five regions (Ant1–Ant5) revealed noticeable declines in building density, especially in urban cores, thereby validating the model's ability to capture large-scale damage patterns. Overall, the presented thesis confirms that AI-powered segmentation models such as U-Net can be effectively deployed for post-disaster damage mapping. While limitations exist, including dependency on high-quality imagery and the risk of under-segmentation in complex zones, the proposed system offers a scalable and efficient solution for disaster response. By automating the assessment process, the framework reduces response time and enhances decision-making in critical scenarios. The findings of this study contribute to the growing body of work advocating for the use of AI in humanitarian operations and establish a foundation for future improvements, including the integration of multi-modal data and advanced model architectures. This thesis ultimately demonstrates the transformative potential of AI in disaster management, emphasizing its ability to support faster, more informed, and more equitable emergency responses in the wake of large-scale catastrophes.Doğal afetlerin sıklığı ve şiddeti küresel ölçekte artarken, afet sonrası müdahalelerde hızlı, doğru ve ölçeklenebilir hasar tespit araçlarına duyulan ihtiyaç her zamankinden daha hayati hale gelmiştir. Bu tez çalışması, yapay zekânın (YZ) afet yönetiminde nasıl dönüştürücü bir rol oynayabileceğini araştırmakta ve özellikle derin öğrenme tekniklerinin, uydu görüntüleri üzerinden bina hasarlarını tespit etmek amacıyla nasıl kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Sunulan tez çalışması, 6 Şubat 2023 tarihinde Türkiye'nin güneydoğusunda meydana gelen ve büyük yıkıma neden olan Kahramanmaraş merkezli depremlerden ciddi şekilde etkilenen Antakya şehri üzerinde odaklanmıştır. Bu bölge, afet sonrası analizler için oldukça karmaşık ve çeşitli yapısal örüntülere sahip olduğundan, derin öğrenme tabanlı sistemlerin başarısını değerlendirmek için ideal bir örnek teşkil etmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak binaların otomatik olarak tespiti ve hasar durumlarının analiz edilmesini sağlayan derin öğrenme tabanlı bir sistem geliştirmektir. Bu amaç doğrultusunda, semantik segmentasyon görevlerinde yaygın olarak kullanılan ve başarılı sonuçlar verdiği bilinen U-Net mimarisi uygulanmıştır. Modelin eğitimi, xBD (Extreme Building Damage) veri setinden özenle seçilen 5.000'den fazla görüntü üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu veri seti, her biri binaların konumları ve hasar durumları ile etiketlenmiş çok sayıda yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsünü içermektedir. Veri setinde bulunan poligon biçimindeki bina etiketleri, JSON formatında sunulmuş olup, OpenCV ve Shapely gibi Python kütüphaneleri kullanılarak ikili (binary) maske formatına dönüştürülmüştür. Bu dönüşüm sürecinde her bir binanın içi 1 değeriyle, dışı ise 0 değeriyle temsil edilmiştir. Ardından, tüm görüntüler model giriş boyutlarına uygun şekilde 256x256 piksele yeniden boyutlandırılmış ve [0, 1] aralığında normalize edilmiştir. Eğitim sürecinde kullanılan özel PyTorch Dataset sınıfı sayesinde, her görüntü ve karşılık gelen maskesi senkronize bir şekilde modele sunulmuştur. Model, eğitim sırasında 10 epoch boyunca Adam optimizasyon algoritması ve BCELoss fonksiyonu ile eğitilmiştir. Eğitim ve doğrulama veri kümeleri rastgele %80 - %20 oranında ayrılmıştır. Eğitim sürecinde modelin öğrenme kapasitesi hem kayıp değerlerinin (loss) düşüşü hem de doğrulama setindeki başarımı ile izlenmiştir. Ortalama eğitim kaybı (training loss) sürekli olarak azalmış ve doğrulama seti üzerinde ortalama F1-Skoru 0,67, IoU değeri ise yaklaşık 0,48 olarak ölçülmüştür. Bu, modelin bina segmentasyonu konusunda başarılı bir genelleme yeteneği gösterdiğini ortaya koymuştur. Modelin çıktıları yalnızca sayısal metriklerle değil, aynı zamanda görsel değerlendirme ile de incelenmiştir. Sekiz farklı doğrulama örneği seçilerek her biri üç panelden oluşan görsellerle analiz edilmiştir: modelin tahmin ettiği bina poligonlarının uydu görüntüsü üzerine bindirildiği görsel, gerçek bina maskesi (ground truth) ve modelin ürettiği tahmini maske. Bu karşılaştırmalar, modelin özellikle düzenli, net kenarlı ve açık renkli binaları başarıyla tespit ettiğini göstermiştir. Öte yandan, ağaçlık alanlar, gölgeli yapılar ve düzensiz bina şekilleri gibi karmaşık durumlarda model zaman zaman hatalı tahminlerde bulunmuştur. Modelin eğitim veri seti dışında nasıl performans gösterdiğini görmek amacıyla, Antakya şehrine ait beş farklı bölgeden (Ant1–Ant5) elde edilen öncesi ve sonrası görüntüler Google Earth Pro kullanılarak bağımsız biçimde toplanmıştır. Bu görüntüler üzerinde modelin tahmin ettiği bina maskeleri ve oluşturulan poligonlar, gerçek görüntülerle oldukça yüksek uyum göstermiştir. Bu durum, modelin eğitim verisinin dışında kalan alanlarda da etkin biçimde çalışabildiğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, modelin tahmin çıktılarından elde edilen bina yoğunluğu haritaları (heatmap) hem deprem öncesi hem de sonrası durumlar için oluşturulmuştur. Bu ısı haritaları, kentsel dokunun mekânsal değişimini analiz etmek için güçlü bir araç sağlamış, özellikle şehir merkezlerinde bina yoğunluğunun azaldığını görsel olarak ortaya koymuştur. Bu analizler, modelin yalnızca bireysel bina tespiti değil, aynı zamanda büyük ölçekli yapısal kayıpların haritalanmasında da kullanılabileceğini göstermiştir. Modelin başarılarının yanında bazı sınırlılıkları da göz ardı edilmemelidir. Segmentasyon kalitesinin yüksek olması için kullanılan uydu görüntülerinin çözünürlüğü ve kalitesi büyük önem taşımaktadır. Ayrıca, yoğun bitki örtüsü, gölge ve karmaşık mimari desenler, modelin doğruluğunu olumsuz etkileyebilmektedir. Yine de genel olarak modelin doğruluk, hassasiyet ve genelleme yeteneği oldukça başarılıdır. Bu çalışmanın literatürdeki benzer araştırmalarla karşılaştırılmasında, U-Net mimarisinin sadeliği, eğitim süresinin kısalığı ve hesaplama verimliliği ön plana çıkmaktadır. Mevcut model, kaynak sınırlaması olan durumlarda dahi uygulanabilir bir yapı sunmaktadır. Ayrıca, modelin ölçeklenebilirliği, farklı coğrafyalarda ve diğer afet türlerinde de benzer yaklaşımların uygulanabileceğini göstermektedir. Bu veriler, modelin yüksek hassasiyetle çalıştığını, ancak bazı bölgelerde eksik tespitlere neden olabilecek sınırlamaların da olduğunu ortaya koymaktadır. Özellikle Microsoft veri setinin bütüncül ve güvenilir bir kaynak olması göz önünde bulundurulduğunda, elde edilen sonuçlar tatmin edici olarak değerlendirilmektedir. Sonuç olarak, sunulan tez çalışması yapay zekâ destekli derin öğrenme modellerinin afet sonrası hasar tespitinde uygulanabilirliğini kapsamlı bir şekilde ortaya koymaktadır. Geliştirilen sistem, karar vericilere hızlı ve güvenilir bilgi sunarak müdahale süreçlerini iyileştirme potansiyeline sahiptir. Aynı zamanda çok modelli verilerin (örneğin; drone görüntüleri, harita katmanları) entegrasyonu ve gelişmiş ağ mimarilerinin (örneğin; U-Net++ veya Transformer tabanlı segmentasyon modelleri) dahil edilmesiyle bu sistemlerin daha da güçlü hâle getirilebileceği değerlendirilmektedir. Bu kapsamlı çalışma yalnızca teknik bir modelleme değil, aynı zamanda afet sonrası karar alma süreçlerinde kullanılabilecek bütüncül bir sistemin temelini oluşturmaktadır. Elde edilen çıktılar, acil durum yönetimi ekipleri, yerel yönetimler ve insani yardım kuruluşları için oldukça değerli olup, müdahale sürecinin ilk saatlerinde hızlı bir şekilde hasar durumu hakkında bilgi edinmeyi mümkün kılmaktadır. Bu da, "altın saatler" olarak adlandırılan kritik zaman diliminde kaynakların etkin dağıtımını ve önceliklendirilmesini desteklemektedir. Geliştirilen sistemin gelecekte afet yönetimi karar destek platformlarına entegre edilmesi, sahadan gelen diğer veri kaynaklarıyla (örneğin sosyal medya analizleri, sensör verileri, mobil uygulama bildirimleri) birlikte kullanılarak çok katmanlı bir analiz ortamı yaratabilir. Böylece afetlere müdahale süreci daha dinamik, esnek ve veriye dayalı hâle getirilebilir. Bu bağlamda, çalışma yalnızca teknik bir uygulama değil, aynı zamanda afet yönetimi süreçlerinin dijital dönüşümüne katkı sağlayan stratejik bir öneri niteliği taşımaktadır. Hem Türkiye özelinde hem de küresel ölçekte afet yönetimi politikalarının daha etkili hâle getirilmesi için yapay zekâ teknolojilerinin aktif şekilde entegre edilmesi gerektiği bu tezde açıkça vurgulanmıştır.M.Sc
Özgün bir otoklav köpürtme reaktörünün tasarlanması, geliştirilmesi ve biyoplastiklerin boncuk köpüklendirilmesi deneyleri ile doğrulanması
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Sustainable polymers have gained worldwide importance as they have started to become viable alternatives for petroleum-based plastics. This is mainly due to their potential to overcome environmental detriments such as plastic pollution, carbon emissions, and the possible depletion of natural resources. Türkiye, having very limited fossil fuel resources, and increasing use of plastics, is even more exposed to negative economic and environmental consequences of using plastics. As an agriculture country, Türkiye will benefit much more from any progress in the bioplastics field, and possible gradual replacement of petroleum-based plastics with bioplastics. Polylactic acid (PLA) is a sustainable plastic because it can be produced efficiently from various agricultural products, and has rapid biodegradation properties. PLA has suitable mechanical properties for foam production and has long attracted the attention of both academics and industry. On the other hand, bioplastic foams that can compete economically and technically with petroleum-based foams on an industrial scale have not yet been produced. Research on this subject is being conducted at our university, as well as in many major universities around the world. Extensive testing of bioplastic samples under controlled laboratory environments and with varying production methods is needed before industrial processes that enable large-scale foam production from bioplastics can be designed. İTÜ, as one of the leading universities in academic research on the subject of sustainable polymers, has been planning to equip its Sustainable Green Plastics Laboratory (SGPL) with a laboratory-scale batch foaming reactor. The main aim of this project is to develop an autoclave batch foaming reactor to be used for bioplastic foaming research at İTÜ. The project started with a general literature survey on the subject, and continued with the design of the autoclave body using CAD software, design of a special workbench dedicated to the autoclave, materials selection and procurement, production of individual parts, assembly of the autoclave foam production device and the workbench. Design and procurement of an autoclave insulation sleeve, arrangement of the reactor setup to work with existing temperature control device, syringe pump etc., optimizing the reactor setup for ergonomics and preparation of health and safety documentation were also within the scope of this project. Finally, operational testing of the device in SGPL with PLA samples and supercritical carbon dioxide as blowing agent was carried out using different temperatures, pressures and foaming times. After successfull operational tests, the autoclave foaming device which is unique in Türkiye, has been added to ITU infrastructure facilities to be used in different research projects after this thesis project, and is expected to benefit researchers significantly by facilitating their testing work.Sürdürülebilir polimerler, petrol bazlı plastikler için bir alternatif haline gelmeye başlamalarıyla birlikte dünya genelinde büyük önem kazanmışlardır. Bu ilgi özellikle plastik kirliliği, karbon salınımları ve doğal kaynakların tükenme riski gibi çevresel sorunlara potansiyel çözüm arayışlarından kaynaklanmaktadır. Fosil yakıt kaynakları son derece sınırlı olan Türkiye, plastik kullanımının da giderek artmasıyla birlikte plastik tüketiminin ekonomik ve çevresel olumsuz etkilerine daha fazla maruz kalmaktadır. Bir tarım ülkesi olan Türkiye, biyoplastikler alanındaki gelişmelerden ve petrol bazlı plastiklerin biyoplastiklerle kademeli olarak değiştirilmesinden önemli ölçüde fayda sağlayacaktır. Polilaktik asit (PLA), çeşitli tarım ürünlerinden verimli bir şekilde üretilebilmesi ve hızlı biyobozunma özelliği sayesinde sürdürülebilir bir plastik türü olarak öne çıkmaktadır. PLA'in, köpük üretimi için uygun mekanik özelliklere sahip olması uzun süredir hem akademi hem de sanayi çevrelerinin dikkatini çekmektedir. Diğer yandan, endüstriyel ölçekte petrol bazlı köpüklerle ekonomik ve teknik açıdan rekabet edebilecek biyoplastik köpükler henüz üretilememiştir. PLA düşük erime mukavemeti, köpürme için dar sıcaklık aralığı ve yavaş kristalizasyon kinetikleri sebebiyle henüz petrol bazlı plastik köpüklerin üretim kolaylığına ve mekanik performansına ulaşamamıştır. Bu konuda üniversitemizde olduğu gibi dünyanın önde gelen birçok üniversitesinde de araştırmalar sürdürülmektedir. Biyoplastiklerin köpüklerin endüstriyel ölçekte üretimine olanak sağlayacak proseslerin geliştirilebilmesi için, bu malzemelerin kontrollü laboratuvar koşullarında ve farklı üretim yöntemleriyle kapsamlı şekilde test edilmesi gerekmektedir. İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ), sürdürülebilir polimerler konusundaki akademik araştırmalar açısından öncü üniversitelerden biri olarak, Sürdürülebilir Yeşil Plastik Laboratuvarını (SGPL) laboratuvar ölçekli bir parti tipi köpük üretme reaktörü (batch foaming reactor) ile donatmayı planlamaktadır. Bu projenin temel amacı, biyoplastik köpürtme araştırmalarında kullanılmak üzere bir otoklav tipi parti köpük üretme reaktörü geliştirmek ve test etmektir. Proje, konuya yönelik genel bir literatür taramasıyla başlamış ve ardından otoklav gövdesinin CAD yazılımı kullanılarak tasarımı, otoklava özel bir çalışma tezgâhının tasarımı, malzeme seçimi ve tedariki, parçaların üretimi ve köpükleme cihazı ile çalışma tezgâhının montajı gibi adımlarla devam etmiştir. Ayrıca, otoklav yalıtım kılıfının tasarımı ve tedariki, mevcut sıcaklık kontrol cihazı ve şırınga pompası ile birlikte sistemin çalışabilirliğinin sağlanması, reaktör kurulumunun ergonomi açısından optimize edilmesi ve iş sağlığı-güvenliği belgelerinin hazırlanması da projenin kapsamına dâhildir. Projede kullanılan köpürtme yöntemi, parti tipi köpük üretme yöntemi olup, bu yöntemde polimer numuneleri belirli bir sıcaklık ve basınç altında köpürtücü gazla doyurulmakta ve hızlı dekompresyonla köpürme sağlanmaktadır. Projede tasarlanan reaktör, 300°C sıcaklığa ve 30 MPa basınca dayanabilecek şekilde S355J2 çeliğinden imal edilmiştir. Ayrıca, otoklav gövdesinin duvar kalınlığı, hem basınç dayanımı hem de ısıl kararlılık için optimize edilmiştir. Reaktör tasarım sürecinde, ASME Boiler and Pressure Vessel Code (BPVC) Section VIII standartları referans alınmış ve özellikle güvenlik katsayıları detaylı şekilde hesaplanmıştır. Tasarımda kullanılan SolidWorks çizimleri, üretim aşamasında tolerans kontrolleri ve delik yerleşimleri için referans oluşturmuştur. Otoklav kapatma sistemi, iki parçalı (ana kapak ve basınç plakası) olup, haznedeki kuvvetin eşit dağılımını sağlayacak şekilde 6 adet M20 cıvata ile sabitlenmiştir. Isıtma sistemi, eşit ısı dağılımı için radyal simetride yerleştirilmiş üç adet kartuş rezistans ve PID sıcaklık kontrol cihazı ile oluşturulmuştur. Gaz sistemi, sisteme entegre edilen şırınga pompası ile yüksek basınçlı CO₂ uygulama kapasitesine sahiptir. Ayrıca, köpürtme haznesinin tasarımında basınç, sıcaklık, satürasyon süresi gibi parametrelerin hassas kontrolü sağlanmıştır. Projede, şırınga pompasının basınç stabilizasyon özelliği sayesinde, satürasyon fazı boyunca basınç dalgalanmaları kontrol edilmiştir. Son olarak, PLA numuneleri ve şişirici gaz olarak süperkritik karbondioksit kullanılarak, farklı sıcaklık, basınç ve satürasyon süresi parametreleri altında cihazın laboratuvar ortamında operasyonel testleri gerçekleştirilmiştir. Testlerde, NatureWorks PLA Ingeo Biopolymer 2500HP kullanılmış ve bu numunelere %0.5 ve %1 oranlarında Joncryl ADR 4468 zincir uzatıcı eklenmiştir. Deneyler sırasında reaktör, 12Mpa basınca ayarlanmış ve her deneyde 30 dakikalık sabit satürasyon süresi uygulanmıştır. Deney sıcaklıkları ise 90°C ile 170°C arasında, 10°C'lik artışlarla seçilmiştir. 120°C altında herhangi bir köpürme veya morfolojik değişim gözlenmezken, 150-160°C aralığında numunelerde genişleme ve köpük yapıları oluşumu gözlemlenmiştir. 170°C'de ise numuneler erimiş ve köpük oluşumu gerçekleşmemiştir. Numunelerin görsel muayenesinin ardından optimal köpük üretme sıcaklığı aralığı belirlenerek daha dar sıcaklık aralıklarıyla deneylere devam edilmiştir. 155°C, 157°C ve 160°C'de başarılı köpürme sonuçları gözlenmiştir. Numunelerin köpük morfolojisi, SEM görüntülemesi ile incelenmiş; ortalama hücre boyutu, hücre yoğunluğu ve genişleme oranı analiz edilmiştir. Özellikle %1 Joncryl katkılı PLA numunelerinde kapalı hücreli köpük yapısının elde edilmesi, reaktörün sıcaklık ve basınç kontrol hassasiyetini kanıtlamıştır. Ayrıca, gerçekleştirilen SEM analizleri sonucunda köpürtme işlemi sırasında numunelerde katman ayrılmaları (delaminasyon) gözlemlenmiştir. Bu ayrılmaların her zaman numunenin kesit düzlemine dik yönde gerçekleştiği belirlenmiştir. Bu durumun, köpürtme öncesinde sıcak pres ile şekillendirilen PLA pullarının tam olarak eriyip kaynaşmamasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Bu sonuçlar, presleme sıcaklığının polimerin tam birleşmesini sağlayamayacak kadar düşük olduğu veya presleme sürecinin çok hızlı gerçekleşerek malzemenin tamamen erimesine fırsat vermediğini düşümülmektedir. Ayrıca, SEM görüntülemesinde numunelerin kesilmesi sırasında oluşan yüzey bozulmaları nedeniyle kesitlerin çoğunun köpük yapısını detaylı göstermediği, yalnızca sınırlı bölgelerin güvenilir analiz edilebildiği tespit edilmiştir. Bu gözlemler gelecekteki test numunelerinin hazırlama yöntemlerinin geliştirilmesinde önemli katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Başarılı operasyonel testlerin ardından, Türkiye'de benzeri bulunmayan bu otoklav köpükleme cihazı İTÜ altyapısına kazandırılmış ve bu tez çalışmasının ardından farklı araştırma projelerinde kullanılmak üzere araştırmacıların test süreçlerine önemli katkı sağlayacak şekilde üniversite envanterine eklenmiştir. Bu cihazın İTÜ araştırmacıları tarafından farklı termoplastik türleri ile de kullanılabilmesi, gelecekte farklı modifikasyonlarla sürdürülebilir polimerler gibi diğer yeni nesil polimer köpükleme araştırmalarına da altyapı sağlayacaktır. Bu proje, İstanbul Teknik Üniversitesi'nin sürdürülebilir malzeme teknolojileri alanındaki lider konumunu güçlendirmiş ve Türkiye'de biyoplastik köpükleme araştırmalarına yönelik önemli bir boşluğu doldurmuştur
Geri dönüştürülmüş tekstiller için kurutma algoritması geliştirilmesi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025It is a fact that most people complain about how their clothes' quality decreases after multiple washing & drying steps. Decrease on quality of clothes after washing & drying could result from change in size, color, seam strength, fabric strength and pilling/abrasion formation. In this thesis, quality change of 7 different quality t-shirts were investigated in order to find better drying algortihm for recycled textiles. Tests were made before washing, after 3 times washing & drying and after 6 times washing&drying and results were analyzed & compared via Minitab. Mixture design analysis had been used on Minitab to analyze results. For each washing step, neither detergent nor softener were used, and hard water with water hardness 14 (in English degrees) was used. Also, 70% of machine was full (approxiamately 5 kg) in each washing &drying step. For drying step, 3rd level drying was used to obtain cupboard dryness for all t-shirts. For blended fabrics, mixed programme was used, for cotton fabrics cotton cupboard programme was used and for synthetic fabrics, synthetic drying programme was used. During testing, it was found that recycled polyester t- shirts dried poorly under the synthetic program and excessively under the cotton program. These results suggested that a new drying algorithm designed especially for recycled polyester textiles was required. Therefore, based on the results of the tests that were carried out, the ideal parameters for temperature, duration, and energy consumption for this algorithm were established. After conduction of all the washing& drying cycles and quality tests, t-shirts were dried in cot eco programme to investigate drying performance of this programme. According to test results, recycled polyester has the greatest fabric strength results while recycled cotton and their blends' quality became better after 3 washing and drying cycles. In terms of energy performance of drying programmes, it could be said that cotton cupboard uses the highest energy and with too much drying, it could affect quality performance of fabric adversely. Cot eco uses higher energy than mixed programme, yet clothes were still damp at the end of cot eco programme. Synthetic programme uses the lowest energy and it did not even dry the synthetic t-shirts, so a new drying algorithm had been developed in order to dry recycled polyester t-shirts while using less time and less energy, and this new programme is a shorter version of a cotton cupboard programme. It could be stated that the mixed program is the most suitable for all fabric types, as it is the most efficient option in terms of energy performance. Considering all these results, it is concluded that recycled cotton and recycled polyester can be used more extensively in textile production without compromising fabric quality. Furthermore, while the mixed program appears ideal for all fiber types, it is anticipated that new drying algorithms could be developed in the future based on the fiber type and fiber content used in garments. This master's thesis was supported by TUBITAK 2210-D programme with grant number 1649B022301111, and the author is grateful for this support.Birçok kişi yıkama ve kurutma işlemleri sonrasında kıyafetlerinin kalitesinin olumsuz olarak etkilendiği konusunda şikayet etmektedir. Kıyafet kalitesi genellikle renk solması, tüylülüğün artması, boncuklanma, boyutsal değişim (kıyafetin çekmesi ya da bollaşması) gibi durumlardan olumsuz etkilenmektedir. Bu tezin yazılma amacı geri dönüştürülmüş pamuk, geri dönüştürülmüş polyester, konvansiyonel pamuk ve polyester ve bunların karışımından elde edilmiş tişörtlerin çeşitli kumaş kalite özelliklerinin yıkama ve kurutma öncesi ve sonrası şeklinde karşılaştırılarak farklı iplik numarası ve elyaf türünün yıkama ve kurutma sonrası performansa olan etkisinin incelenmesi, çeşitli kurutma programlarının harcadığı enerji seviyeleri ve kurutma performansları karşılaştırılarak ihtiyaç görüldüğü takdirde örme süprem kumaşlar için en uygun kurutma algoritmasının belirlenmesidir. Bu çalışmada kumaş kalite özelliklerini belirlemek için boncuklanma dayanımı, aşınma dayanımı, kumaş ağırlığı, kumaş kalınlığı, kumaş sertliği, boyutsal değişim, may dönmesi, dikey ve yatay kılcal ıslanma, kurutma hızı, su buharı geçirgenliği, hava geçirgenliği, patlama mukavemeti, dikiş mukavemeti, yıkmaya bağlı renk haslığı, sürtme haslığı, ışık haslığı, ısıl iletkenlik ve dsc testleri yapılmış ve kurutma sonrası çıkan hav miktarı incelenmiştir. Bütün bu laboratuvar çalışmaları boyunca İTÜ Tekstil Teknolojileri ve Tasarımı fakültesindeki 5 tekstil kalite laboratuvarı aktif olarak kullanılmıştır. Bütün tişörtlerin yıkama testlerinde 30 derece 800 rpm olan 30 dk'lık program tercih edilirken yıkamalarda deterjan ya da yumuşatıcı kullanılmamıştır ve bütün yıkamalarda su sertliği 14 (İngiliz sistemi) olacak şekilde ayarlanmıştır. Kurutma bütün tişörtler için 3. seviyede yapılırken karışım kaliteler için 3. Seviye karma program, pamuklu kaliteler için 3. seviye pamuklu dolap programı ve sentetik kaliteler için sentetik program kullanılmış ve kurutma sırasında makinenin harcadığı enerji ölçülüp kayıt altına alınmıştır. Kurutma sonrası testler öncesinde tişörtler 1 gün laboratuvar şartlarında bekletilmiştir. Yıkama ve kurutma sürecinde makinenin %70'nin(yaklaşık 5 kg) dolu olmasına dikkat edilmiş ve testler için ayrılan tişörtler yerine aynı ağırlıkta olacak şekilde dolgu yükü eklenmiştir. Yıkanmamış kumaş ve yıkanmış tişörtlerin test sonuçları Minitab'te karışım tasarımı analizi kullanılarak karşılaştırılmış ve analiz edilmiştir, karışım tasarımı analizinin kullanılma sebebi birden fazla lifin ve kumaştaki lif karışımının test sonuçlarına olan etkisini daha iyi bir şekilde incelemektir. Bu analiz türünün tekstille ilgili neredeyse hiçbir çalışmada kullanılmamış olması bu tezin özgünlüğünü de göstermektedir. Birçok testte R-sq ve R-sq (adj) değerlerinin sonuçları %75 üzerinde bulunmuş olup tekstil kalite test sonuçlarının doğruluğu bu şekilde ispatlanmıştır. Tişört kalite testleri tamamlandıktan sonra kurutma makinesi üreticisinin önerisiyle bütün tişörtler pamuk eko programında tekrar kurutulup bu programın kurutma ve enerji performansı seviyeleri diğer programlarla karşılaştırılarak bütün tişört kaliteleri için en ideal kurutma programı tespit edilmiştir. Kurutma testleri sonucunda pamuklu dolap 3.seviye programının diğer programlara kıyasla 2 kat fazla enerji harcadığı ve tişörtleri aşırı kuru bir hale getirdiği ve dolayısıyla tişörtlerin aşırı kuruluk sebepli lif kopuşlarına ve hasarlanmaya daha fazla meyilli olabileceği ve boyusal değişimi negatif etkileyebileceği testler sonucunda gözlemlenmiştir. Kalite testleri bittikten sonra bütün tişörtler ayrıca deneme amaçlı pamuk eko programında kurutulmuştur, fakat bu programda kurutma öncesi ve sonrası tişört ağırlıkları aynı olsa da tişörtlerde, özellikle de yaka kısımlarında bir miktar nemlilik tespit edilmiş olup bu programın pamuklu dolap programına kıyasla enerji verimliliği iyi olsa da hiçbir tişört kalitesinde dolap kuruluğu vaat etmediği için kullanılması önerilmemektedir. Kullanılan bütün kurutma programları karşılaştırıldığında, karma 3.seviye programının enerji verimliliği açısından pamuk eko ve pamuklu dolap 3.seviyeden daha iyi olduğu ve kurutma seviyesi açısından en iyi program olduğu gözlemlenmiş olup hem normal hem geri dönüştürülmüş liflerden elde edilmiş giysilerde ideal kuruluğu sağlayacağı saptanmıştır. Buna ek olarak, karma programında kuruyan %60 pamuk %40 polyester ve %60 pamuk %40 geri dönüştürülmüş polyester içerikli iki farklı kalitenin de kurutma esnasında 591 WH enerji harcadığı görülmüştür, yani kurutma makinesi geri dönüştürülmüş polyester ve normal polyester arasında bir fark görmeyip aynı miktarda enerjiyle kurutmuştur. Sentetik programında ise sadece %100 geri dönüştürülmüş polyester içerikli tişörtler kurutulmuş olup programın kurutma için yetersiz kaldığı tespit edilmiştir, bunun sebebi programın kurutma standardının pamuk-polyester karışımlı kumaşlara göre oluşturulması sonucunda makinenin %100 geri dönüştürülmüş polyester tişörtü ıslak olduğu halde kuru gibi algılamasıdır. Diğer kurutma programları ise sentetik içerikli kumaşlar için fazla uzun olup çok fazla enerji harcamaktadır, bu yüzden 100% geri dönüştürülmüş polyester için yeni bir kurutma algoritması geliştirilmesine dair bir ihtiyaç doğmuştur. Bu yüzden sentetik programı yarım saat sürmekte olup yaklaşık 150 wh enerji harcamaktadır, bu da tişört kuruluğu için son derece yetersizdir. Bu sebeple geri dönüştürülmüş polyester için yeni bir kurutma algoritması geliştirilmesi gerektiği kararlaştırılmıştır. Bu sebeple %100 geri dönüştürülmüş polyester hem pamuklu dolap 3.seviye hem pamuk eko programlarında kurutularak hem tişörtlerin kuruma performansı hem de programların harcadığı enerji karşılaştırılmıştır. %100 geri dönüştürülmüş polyester pamuk eko programında 103 dk boyunca 771 wh enerji harcayarak kurutulmasına rağmen kurutma sonu kendi ağırlığında hafif nemli olarak çıkmıştır, fakat pamuklu dolap 3.seviye programında 70 dk boyunca kurutulup program 50 dk erken bitirildiğinde 491 wh enerji harcayarak ideal kuruluk seviyesine erişmiştir. Bu sonuçlar ışığında, Arçelik sentetik kurutma programı için 70 dk boyunca 491 wh enerji harcayacak yeni bir kurutma algoritması geliştirmiş ve yeni kurutma makinelerinde geliştirdiğimiz bu yeni algoritmayı kullanmayı tercih etmişlerdir ve geliştirilen yeni kurutma algoritması ve yıkama-tamburlu kurutma öncesi ve sonrası test sonuçları için bildiri ve makale süreci başlatılmıştır. Yapılan tekstil kalite testleri sonucunda birçok testte geri dönüştürülmüş pamuk ve geri dönüştürülmüş polyesterin normal pamuk ve polyestere kıyasla daha iyi performansa sahip olduğu gözlenmiş olup genellikle 3.çevrimden sonra kumaş kalite özelliklerinin sabit kaldığı ve yıkanmamış kumaşa kıyasla büyük bir kalite kaybı yaşanmadığı, tam aksine kumaş kalitesinin iyileştiği gözlemlenmiştir. Renkli geri dönüştürülmüş pamuk tişörtlerde tişört renginin 6 yıkama ve kurutma sonrası dahi gayet iyi durumda olduğu gözlemlenmiştir ve ışık haslığı sonuçlarının 3 ve 6.çevrim sonunda değişmeyip aynı kaldığı görülmüştür. Neredeyse bütün çevrimlerde 100% geri dönüştürülmüş polyester t-shirtlerin test sonuçları gayet olumlu çıkarken renk ve haslık test sonuçlarında 100% geri dönüştürülmüş pamuklu t-shirtlerin ön plana çıktığı görülmüştür. Bu sonuçlar sürdürülebilir tekstil üretimi için umut verici olup geri dönüştürülmüş pamuk ve polyesterden elde edilmiş ürünlere olan talebi arttıracağı öngörülmektedir. Ayrıca pamuk ve geri dönüştürülmüş pamuk için dolap kuruluğunu sağlayan enerji miktarı ve ideal kurutma süresinin hesaplanması, geri dönüştürülmüş polyester için daha kısa süreli ve daha az enerji harcayan bir kurutma algoritmasının yazılmasıyla birlikte tamburlu kurutma makinelerinde enerji verimliliğinin artması ve aşırı kurutma sonucu oluşan yoğun giysi hasarlanmasının da azalacağı ve bu yeni kurutma programlarında kurutulan giysilerin daha uzun ömürlü olacağı tahmin edilmektedir. Bu yüksek lisans tezi proje numarası 1649B022301111 olarak TÜBİTAK 2210-D programı tarafından desteklenmiştir ve bu tezin yazarı TÜBİTAK desteği için müteşekkirdir.M.Sc
Sanal ve fiziksel peyzajlarda derinlik algısının mekânsal deneyime etkisi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Bu çalışma, sanal ve fiziksel peyzaj ortamlarının algısal olarak karşılaştırılmasını, özellikle derinlik algısı ve derinlik ipuçlarının kullanımı bağlamında ele almaktadır. Günümüz mekânsal deneyimlerinin önemli bir bölümünü oluşturan dijital ortamların artan etkisiyle birlikte, bireylerin sanal mekânlarda yaşadığı mekânsal deneyimin fiziksel çevreyle olan benzerlik ve farklılıklarının anlaşılması, mimarlık, çevresel psikoloji ve mekân kuramları açısından önem kazanmaktadır. Bu bağlamda, araştırmanın temel amacı, derinlik algısının oluşumunda etkili olan görsel ipuçlarının fiziksel ve sanal peyzajlarda mekânsal algı üzerindeki etkilerini karşılaştırmalı olarak incelemektir.Çalışmanın kuramsal çerçevesi, mekân ve algı ilişkisi, derinlik algısının psikolojik ve fenomenolojik boyutları, ve derinlik ipuçlarının tanımları ile yapılandırılmıştır. Derinlik ipuçları; aydınlatma, gölgeleme, perspektif, boyut, örtüşme ve doku gibi unsurları içerecek şekilde sınıflandırılmış ve her birinin mekânsal algı üzerindeki etkileri tartışılmıştır. Bu çerçevede, fiziksel ve sanal ortamların algısal yapıları derinlik algısı üzerinden karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.Araştırma yöntemi olarak nicel ve nitel veri toplama yöntemlerini içeren karma yöntemli bir yaklaşım benimsenmiştir. Çalışma üç ana bölümde yürütülmüştür: derinlik ipuçlarının deneysel olarak karşılaştırılması, fiziksel ve sanal peyzaj örneklerinin derinlik ipuçları bakımından değerlendirilmesi, ve elde edilen sonuçların karşılaştırmalı analizi. Deneysel çalışmada katılımcılar, seçilen sanal ve fiziksel ortamları değerlendirmiş; anket ve görsel deney yoluyla mekânsal derinlik algılarını puanlamışlardır. Süleymaniye Mahallesi ve Maltepe Sahil Meydanı gibi fiziksel peyzajlar ile onların monokrom sanal temsilleri, seçilmiş örnekler olarak çalışmaya dahil edilmiştir.Değerlendirme sürecinde, her bir peyzaj örneği, geliştirilen "Derinlik İpucu Değerlendirme Sistemi"ne göre analiz edilmiş, belirlenen kriterler doğrultusunda puanlandırılmıştır. Elde edilen bulgular, fiziksel ortamların doğal çeşitlilikleri nedeniyle daha zengin bir derinlik ipucu sunmasına rağmen, sanal peyzajların da belirli durumlarda güçlü bir mekânsal derinlik hissi oluşturabildiğini XXVI göstermektedir. Özellikle sanal ortamlarda dikkatli bir kompozisyonla yerleştirilen perspektif, gölgeleme ve boyutsal ilişkilerin, derinlik algısını artırdığı gözlemlenmiştir.Tartışma bölümünde, karmaşık mekânsal organizasyonların ve derinlik ipuçlarının çeşitliliğinin derinlik algısı üzerindeki rolü detaylandırılmıştır. Sanal peyzajların bazı avantajlarına da değinilmiş; örneğin, algının yönlendirilmesi, atmosferik kontrol ve görsel tasarım esnekliği gibi etmenler sayesinde, fiziksel ortamlardan farklı ancak etkili bir mekânsal deneyim sundukları vurgulanmıştır. Ayrıca, sanal mekânları insan algısı üzerindeki potansiyel etkileri, algısal gerçeklik kavramı üzerinden değerlendirilmiştir. Bu çalışma, derinlik algısı temelli karşılaştırmalı bir analiz sunarak, dijital mekân tasarımı, çevresel algı ve mekânsal deneyim alanlarına katkı sağlamaktadır. Ayrıca, sanal mekânların tasarımında kullanılacak görsel stratejilerin belirlenmesine yönelik rehberlik sunmaktadır. Araştırmanın sınırlılıkları arasında örneklem sayısının sınırlılığı, monokrom ortam tercihi nedeniyle renk etkisinin dışarda bırakılması ve kullanıcı etkileşiminin durağan olması yer almaktadır. Gelecek çalışmalar için öneriler arasında dinamik ve etkileşimli sanal ortamların incelenmesi, renkli ortam analizleri ve çoklu duyusal ipuçlarının entegre edilmesi yer almaktadır.This study explores the perceptual differences between virtual and physical landscape environments, with a specific focus on depth perception and the use of depth cues. As digital environments increasingly shape contemporary spatial experiences, understanding how individuals perceive space in virtual settings compared to physical ones has become significant for disciplines such as architecture, environmental psychology, and spatial theory. The main objective of this research is to comparatively examine the effects of visual depth cues, such as lighting, shadow, perspective, scale, occlusion, and texture, on spatial perception within virtual and physical landscapes. The theoretical framework of the study is built on the relationship between space and perception, the psychological and phenomenological dimensions of depth perception, and the definition and classification of depth cues. Within this framework, the perceptual structures of physical and virtual environments are evaluated in terms of how they generate spatial depth. A mixed-method approach was adopted, incorporating both qualitative and quantitative data collection methods. The research process consists of three main phases: a comparative experimental study on selected depth cues, an evaluation of physical and virtual landscape samples, and a comparative interpretation of the results. In the experimental phase, participants evaluated selected virtual and physical environments through surveys and visual testing, rating their perceived depth. Physical settings such as Süleymaniye Neighborhood and Maltepe Coastal Square, along with their virtual representations, were selected as case study samples. To facilitate a systematic evaluation, a "Depth Cue Rating System" was developed. Each landscape sample was analyzed and scored based on specific criteria regarding the presence and effectiveness of visual depth cues. The findings indicate that while physical environments naturally offer a richer diversity of depth cues, virtual environments can also generate a strong sense of spatial depth when designed intentionally. It was observed that elements such as perspective, shading, and spatial XXIII hierarchy significantly contribute to perceived depth in virtual environments when strategically implemented. The discussion section elaborates on the role of complex spatial organization and the diversity of depth cues in shaping depth perception. It also highlights some advantages of virtual environments, such as the ability to guide perception, control atmospheric effects, and offer flexibility in visual design. These aspects allow virtual spaces to create unique spatial experiences that, although different from physical reality, can still be immersive and perceptually convincing. The potential of virtual landscapes is further interpreted through the concept of perceptual reality and its implications for human experience in digitally mediated spaces. This research contributes to the fields of digital spatial design, environmental perception, and user-centered virtual experience design by offering a comparative, depth-perception-based analysis. Furthermore, it provides insights into how visual strategies can be applied to enhance depth perception in virtual environments. The limitations of the study include a relatively small sample size, the exclusion of color- related depth perception due to the controlled visual conditions, and the focus on static, non-interactive environments. Future studies are recommended to explore dynamic and interactive virtual settings, incorporate color as an additional variable, and investigate the integration of multisensory cues to enrich the spatial experience
Elektrikli otobüsler için dinamik enerji tüketim modelinin geliştirilmesi ve doğrulanması
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025The increasing use of electric buses in the transportation sector offers a significant opportunity to reduce environmental impacts, particularly in urban areas where air pollution and carbon emissions from conventional vehicles are major concerns. However, to fully realize this potential, accurate and reliable energy consumption estimations are essential. This study aims to develop a dynamic model for electric buses and validate its energy consumption predictions by comparing them with SORT (Standardized On-Road Test) data and a dedicated road profile. For this purpose, an electric bus model has been developed specifically for the study, enabling a detailed and realistic analysis of energy consumption. Accurate modeling of an electric bus energy efficiency provides valuable insights for both manufacturers and operators. It contributes to the design of more efficient vehicles, enhances battery lifespan, and reduces operational costs. A key objective of this work is to validate the model against actual operational data, focusing on driving cycles that reflect real-world conditions. Another objective is to predict the SoC of the battery during a dedicated road profile usin couloumb counting method. Incorporating realistic driving scenarios enhances the robustness and reliability of energy consumption predictions. The dynamic bus model is developed in MATLAB, using inputs that represent energy consumption in kWh and distance traveled in kilometers. The model's output is compared to real-world data collected during SORT tests and a dedicated road profile. To accurately calculate energy consumption, the model considers parameters such as the distance traveled, average speed, and bus motion duration. These parameters are integrated with road test data to more accurately replicate real-world driving behavior. Vehicles experience several resistance forces during motion that must be overcome by the propulsion system. These include aerodynamic drag, rolling resistance, hill (gradient) resistance, and acceleration resistance. This study neglects wind effects and gradient resistance in line with SORT test conditions, which are performed on flat roads. However, the model incorporates road gradients as input parameters when the vehicle is tested on the dedicated road profile by simulating inclined driving scenarios to assess their impact on energy consumption. The modeling approach accounts for variable motor efficiency, as PMSMs used in electric buses exhibit efficiency changes with torque and speed. Motor torque was derived from resistive forces, and efficiency was calculated at each time step using torque and vehicle speed to determine cumulative energy consumption across driving cycles. Additionally, the efficiency of the DC-DC converter, which supplies power to auxiliary systems, was integrated into the model. High-voltage auxiliary components such as the HVAC system and pre-heater can significantly affect total energy consumption, particularly under extreme ambient temperature conditions. However, since these systems were inactive during road tests, their energy usage was not considered in the validation of the road tests. On the other hand, the power consumption of auxiliary components is taken into account in the model during the tests. Validation of the model against SORT duty cycles data reveals a small deviation between the modeled and real-world data. Since SORT test are conducted on flat roads, the model was further evaluated on a dedicated route that includes a variety of driving dynamics such as urban, intercity, and inclined road conditions to assess its broader applicability. For this dedicated driving cycle, the error rate in the energy consumption analysis between the model prediction and the actual measurement was calculated as 6.75%. On the other hand, SoC is estimated during the dedicated road profile. For the SoC estimation, the Mean Absolute Error (MAE) was obtained as 0.61%, while the Root Mean Square Error (RMSE) was calculated as 0.70%. Despite this minor difference both in the consumption analysis and the SoC estimation, the model demonstrates a high degree of accuracy. Such differences may arise from sensor calibration errors, varying road conditions, or real-time operational adjustments that are difficult to replicate in simulations. Nonetheless, the close agreement indicates that the model reliably estimates the energy consumption of an electric bus. In conclusion, this study presents a validated dynamic model capable of predicting the energy consumption of an electric bus with decent accuracy. The model offers valuable insights for manufacturers and fleet operators, aiding in better fleet management, cost forecasting, and supporting sustainable transportation development. Future work can enhance model accuracy by incorporating additional driving cycles and integrating auxiliary high-voltage components such as heater and HVAC. With ongoing advancements in data collection and modeling techniques, future models are expected to provide even more precise predictions, enabling further optimization of electric bus operations and reduced energy consumption.M.Sc
Kobalt esaslı bir süperalaşımın kutu alüminyumlama işlemi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Kobalt esaslı süperalaşımlar endüstride özellikle yüksek sıcaklık, orta-düşük yük koşulları altında ve korozif ortamlarda kullanılacak parçaların üretiminde kullanılmaktadır. Kobalt esaslı süperalaşımlar gösterdikleri yüksek termal stabilite, sıcak korozyon direnci, sürünme ve termal yorulma direnci gibi özellikleri sayesinde ön plana çıkmaktadır. Bu alaşımlar nikel esaslı süperalaşımlar ile birlikte özellikle gaz türbinli motorların türbin ve yanma bölümlerinde sırasıyla hareketli ve yapısal parçaların üretiminde kullanılır. Gaz türbinli motorlarda kompresör tarafından sıkıştırılan hava yanma odasında yakılarak ortam sıcaklıkları 2000 K'i bulan türbin kısmına iletilir, burada statorlar yanmış gazları doğru açıyla rotorlara iletir ve rotorların dönmesi sağlanır. Stator parçaları hareket etmemesine rağmen çok yüksek termal yüklere maruz kalır. Kobalt esaslı süperalaşımlar stator uygulamalarında 1940'lı yıllardan beri en yaygın kullanılan alaşımlardır. Nikel esaslı süperalaşımlar kobalt esaslı süperalaşımlara göre daha yüksek mukavemet göstermektedir. Bunun nedeni nikel alaşımlarda katı çözelti sertleşmesi ve karbür çökeltilerinin oluşumunun yanında intermetalik çökeltilerin de oluşması ve mukavemete katkı sağlamasıdır. Bu nedenle hareketli rotor parçalarında nikel esaslı süperalaşımlar kullanılır. Kobalt esaslı süperalaşımlarda ise asıl mukavemetlendirme mekanizması karbür çökeltileridir ayrıca katı çözelti sertleşmesi de mukavemete katkı sağlamaktadır. Günümüzde kobalt esaslı süperalaşımlar genelde döküm kondisyonunda kullanılırken, çözeltiye alma ve yaşlandırma uygulanan örnekler de bulunmaktadır. Kobalt esaslı süperalaşımlar bünyelerinde farklı fiziksel ve kimyasal özelliklere sahip birçok alaşım elementi barındırır, bu nedenle döküm kondisyonundaki kobalt alaşımları, dökümünün ardından neredeyse kaçınılmaz olarak segregasyon oluşumuyla karşılaşır. Segregasyon, mikroyapıda elementlerin ve fazların homojen dağılmaması olarak tanımlanabilir ve sonucunda zararlı fazlar oluşarak mekanik özellikler olumsuz etkilenir. Segregasyonun giderilmesi için homojenizasyon ışıl işlemi uygulanabilir. Homojenizasyon işleminde malzeme, mikroyapısında yer alan çökeltilerin tamamen çözünerek aşırı doymuş bir matris yapısı oluşturacağı yüksek bir sıcaklığa ısıtılır. Burada dikkat edilmesi gereken en önemli husus alaşımın maruz kalacağı sıcaklığın solidüs sıcaklığının altında olmasıdır. Homojenizasyon işlemi sırasında mikroyapıda lokal ergimelerin gerçekleşmesi daha çok segregasyon ve hatta gözenek oluşumuna neden olabilmektedir. Homojenizasyona tabi tutulacak malzeme bu sıcaklığa ulaştıktan sonra belli bir süre bu sıcaklıkta tutulmalı ardından tekrar çökelmeye mahal vermeyecek bir hızda soğutulmalıdır. Soğutma; havada, suda veya yağda gerçekleştirilebilmektedir. Kobalt esaslı süperalaşımların kullanıldığı sıcaklıklarda oksidasyon ve sıcak korozyona karşı önlem almak amacıyla farklı kaplamalar kullanılmaktadır, kobaltın oluşturduğu CoO tabakası koruyucu değildir ve belli sıcaklıkların üzerinde yüksek hızla malzemenin merkezine doğru ilerler. Bu kaplamalardan uzun süredir en yaygın olarak kullanılanı alüminat kaplamalardır. Alüminat kaplamalar günümüzde kutu alüminyumlama ve kimyasal buhar biriktirme yöntemleriyle uygulanmaktadır. Alüminat kaplamalar, malzeme yüzeyinde oluşturdukları koruyucu Al2O3 katmanı sayesinde oksidasyona ve sıcak korozyona karşı direnci arttırmaktadır. Bu çalışmada uzun yıllardır gaz türbin motorları endüstrisinde türbin stator malzemesi olarak kullanılan kobalt esaslı bir süperalaşıma farklı koşullarda homojenizasyon ve kutu alüminyumlama işlemleri uygulanmıştır. Homojenizasyon koşulları ThermoCalc yazılımı yardımıyla belirlenmiş, 1200 C'de 1 saat, 1250 C'de 1 ve 10 saat olmak üzere üç farklı koşulda gerçekleştirilmiştir. Homojenizasyon sonrası numuneler suda soğutulmuştur. Homojenizasyon işlemi sonrasında gerçekleşen mikroyapı değişimleri, optik mikroskop ve taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile incelenmiştir. Her bir fazın kimyasal bileşim değişiminin analizi için Enerji Dağılım Spektrometresi (EDS) kullanılmış ve sertlik değişimleri incelenmiştir. Döküm yapısı ve ana mukavemetlendirme mekanizması olan karbürlerin morfolojik değişimleri incelenmiş, Image J programı yardımıyla karbür hacim oranındaki değişim belirlenmiştir. Kutu alüminyumlama koşulları belirlenirken literatürden yardım alınmış ve proses 1040 C'de 4 saat gerçekleştirilmiştir. Proseste %70 Al2O3, %25 Al ve %5 Al3Cl kimyasal bileşimine sahip paketler kullanılmış, kaplama numunelerin bu paketlere gömülmesinin ardından gerçeklştirilmiştir. Proses öncesi yüzey hazırlıkları parlatılmış, kaba kesme sonrası ve farklı zımparalama koşulları olmak üzere farklı koşullarda gerçekleştirilmiş ve kaplama yapısı ile kaplama kalınlık dağılımına olan etkisi gözlemlenmiştir. Kaplama mikroyapısı, kalınlığı ve homojenliği optik mikroskop ve taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile incelenmiş, oluşan fazların kimyasal bileşim değişiminin analizi için Enerji Dağılım Spektrometresi (EDS) kullanılmıştır. Ayrıca nanoindentasyon yöntemiyle her bir kaplama tabakasının sertliği ölçülmüştür. Homojenizasyon süreleri ve sıcaklıkları arttıkça karbür morfolojilerinin başlangıçtaki sürekli ve çin yazısı morfolojisinin; süreksiz, ince ve küresel morfolojiye döndüğü, karbür oranının ve dolayısıyla malzemenin sertliğinin azaldığı, ancak karbür fazlarının kimyasal bileşiminde önemli bir değişim olmadığı gözlemlenmiştir. Homojenizasyon öncesi malzeme sertlği 36 HRC olarak belirlenmiştir. 1200 C'de 1 saat ısıl işlemin ardından karbür miktarında ve sertlikte önemli bir değişim gözlenmemiştir (35 HRC). 1250 C'de 1 saat ısıl işlem sonrasında döküm kondisyonun % 6 olan karbür miktarının % 3'e, sertliğin ise 30 HRC'ye düştüğü saptanmıştır. 1250 C'de 10 saat ısıl işlem yapılan numunelerde ise karbür miktarı % 2, sertlik ise 27 HRC olarak belirlenmiştir. Bu ısıl işlem sonrasında (Cr,W)23C6 karbürleri tamamen çözünürken NbC karbürleri Çin yazısı morfolojisinden küresel, ince ve homojen dağılmış morfolojiye dönüşmüştür. ThermoCalc hesaplamalarından da beklendiği üzere NbC karbürler tamamen çözünmemiştir. Döküm sonrası var olan dentritik yapının ise özellikle 1250 C'de 10 saat yapılan homojenizasyonun ardından giderildiği belirlenmiştir. Karbür miktarı ve malzeme sertliğinin doğru orantılı olarak azaldığı gözlemlenmiştir. Kutu alüminyumlama işlemi homojenizasyon ve döküm koşullarındaki numunelere uygulanmıştır, kaplama öncesi numuneler 400 grit zımpara kağıdı ile zımparalanmıştır. Her iki koşulda da aynı kaplama yapısı oluşmuştur. Kaplama kalınlığı literatürde aynı alaşım ve proses için görülen 60 μm kalınlığının aksine tersine 290 μm kalınlıkta elde edilmiştir. Ancak kalınlığın değişken olduğu, özellikle numune köşelerinde kaplama katmanlarının oluşmadığı gözlemlenmiştir. Kaplama sonrası altlık malzemede herhangi bir faz dönüşümü gerçekleşmemiştir. Kaplama sonrasında dört katmana sahip alüminat kaplama yapısı elde edilmiştir. Altlık malzemenin hemen üstünde yaklaşık 2 μm kalınlığında ince bir geçiş tabakası oluşmuştur. Bu ince tabaka testere dişi morfolojisine sahiptir ve altlık malzemeye iyi bir şekilde tutunmuştur. Bu tabakanın üzerinde yaklaşık 21 μm kalınlığında interdifüzyon tabakası ve 20 μm kalınlığında orta katman gözlemlenmiştir. Bu üç katmanda ince (Cr,W)23C6 karbürleri homojen bir şekilde dağılmıştır. Dış katman 240 μm kalınlığındadır ve kaplama kalınlığının yaklaşık % 85'ini oluşturmaktadır. Bu katmanda (Cr,W)23C6 karbürlerinin bulunmadığı ancak altlık malzemede bulunan NbC karbürlerin devam ettiği görülmüştür. Ayrıca Al2O3 yapılarına ve yer yer krater halini almış yatay çatlaklara da rastlanmıştır. Kaplamanın en dışında kolonsal yapı gözlemlenmiştir. Kaplama kalınlığını tüm kesit boyunca homojen hale getirmek için parlatılmış, 120 grit zımpara ve kaba kesme sonrası yüzeylere kaplama denemesi yapılmıştır. En iyi sonuçlar sırasıyla parlatılmış, kaba kesme sonrası, 120 grit zımpara ve 400 grit zımpara sonrasında alınmıştır. XRD analizi oluşan kaplama bileşiğinin Al13Co4 olduğunu göstermiştir. Kaplama katmanlarının sertliği nanoindentasyon metodu ile ölçülmüş, altlık malzeme sertliğine oranla tüm kaplama katmanlarının yüksek sertlik gösterdiği görülmüştür. İnterdifüzyon tabakasının sertliği 11,5 GPa'ken orta, dış ve en dış kolonsal bölgenin sertliği sırasıyla 12,4, 9,5 ve 9,4 GPa olarak ölçülmüştür.Cobalt-based superalloys manufactured by casting are used in applications with corrosive environments, under high temperature and relatively moderate-low loads. Components manufactured from these alloys are expected to exhibit high thermal stability; thermal fatigue, creep and hot corrosion resistance. Cobalt-based superalloys contain several alloying elements and as a result, segregation is encountered in the structure. Segregation leads to the formation of undesirable phases in the microstructure and thus adversely affects the mechanical properties. In order to eliminate the negative effects of segregation in materials manufactured by casting, homogenization heat treatment is performed. This process is based on the principle of diffusion of alloying elements under certain temperatures and times. Cobalt based superalloys are used in such applications that corrosion environment is severe. The cobalt-formed CoO layer lacks protective properties; hence, various coatings are employed to mitigate oxidation and hot corrosion. The most widely used of these coatings for a long time are aluminide coatings. Aluminide coatings are currently applied by Pack aluminizing and chemical vapour deposition methods. Aluminide coatings increase the resistance against oxidation and hot corrosion thanks to the protective Al2O3 layer they form on the material surface. In this study, homogenization and pack aluminizing processes at different conditions were applied to a cobalt-based superalloy, which has been used as turbine stator material in the gas turbine engine industry for many years. Homogenization conditions were determined with the assistance of ThermoCalc software and carried out in three different conditions: 1 hour at 1200 C, 1 hour at 1250 C and 10 hours at 1250 C. After homogenization, the samples were cooled in water. The microstructural changes after homogenization were examined by optical microscopy and scanning electron microscopy (SEM). Energy Dispersive Spectrometry (EDS) was used to analyze the chemical composition changes of each phase and hardness changes were analyzed. The morphological changes of carbides, which are the structure of the casting and the main strengthening mechanism, were examined and the changes in the carbide volume fraction were observed with the help of Image J program. Pack aluminizing aluminide coating conditions were determined with the help of the literature. Pre-process surface preparations were carried out under different conditions and their effect on the coating structure was observed. Coating microstructure, thickness and unifomity were examined by optical microscope and scanning electron microscope (SEM), and Energy Dispersive Spectrometry (EDS) was used to analyse the chemical composition of the formed phases. It was observed that as the homogenization times and temperatures increased, the carbide morphologies changed from the initial continuous and chinese script morphology to discontinuous, thin and spherical morphology, the carbide ratio and therefore the hardness of the material decreased, but there was no significant change in the chemical composition of the carbide phases. It was determined that the dentritic structure existing after casting was eliminated especially after homogenization at 1250 C for 10 hours. Pack aluminizing coating was carried out at 1040 C for 4 hours to both as cast and homogenized samples based on the literature. The same coating structure was formed in both conditions. Coating thicknesses up to 290 μm were observed, but the thickness distribution was uneven, especially at the corners of the sample, no coating layers were observed. There was no phase transformation in the substrate material after coating. After coating, an aluminide coating structure with four layers was obtained. A thin transition layer with a thickness of about 2 μm was formed just above the base material. This thin layer has a sawtooth morphology and is strongly adhered to the substrate. Above this layer, an interdiffusion layer with a thickness of about 21 μm and a middle layer with a thickness of 20 μm were observed. In these three layers, fine (Cr,W)23C6 carbides are homogeneously distributed. The outer layer was 240 μm thick and accounted for about 85% of the coating thickness. It was observed that (Cr,W)23C6 carbides were absent in this layer, but NbC carbides present in the base material persisted throughout the coating. Al2O3 structures and cratered horizontal cracks were also observed. A columnar structure was observed at the very outside of the coating. In order to homogenize the coating thickness across the entire cross-section, coating trials were carried out on the surfaces after polished, 120 grid sanding and rough cutting. The best results were obtained after polishing, rough cutting, 120 grid sanding and 400 grid sanding, respectively. XRD measurement showed that the coating compound formed was Al13Co4.M.Sc
Reconfiguration study for the core of the itu triga mark II research reactor
No full textTez (Yüksek Lisans)-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024Nükleer yakıtın tüketim miktarını ifade eden yanma oranı açığa çıkan enerji miktarının göstergesi olarak tanımlanır ve nötron parametrelerinin zaman içindeki değişimlerini izlemede büyük öneme sahiptir. Reaktör güvenliği, verimliliği ve işletimi açısından kritik bir parametredir. Bu tez çalışmasında, 1979 yılından bu yana İstanbul Teknik Üniversitesi'nde sürekli olarak işletilen TRIGA Mark II araştırma reaktörünün çekirdeği için kapsamlı bir deneysel yanma analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın birincil amacı, yakıt elemanlarının yanma oranlarını hesaplamak ve elde edilen verilere dayanarak reaktör kalbi için olası yeniden konfigürasyon seçeneklerini önermektir. Yanma hesaplamalarında geleneksel yöntemlerden farklı olarak bir normalizasyon faktörü kullanılmıştır. 2018 yılındaki çalışmadan referans alınan B5, D18, E14 ve F30 yakıt elemanların her birine ait 137Cs aktiviteleri ile 2024 yılında ölçülen aynı dört yakıt elemanının 137Cs aktiviteleri değerleri arasında bir oran hesaplanmıştır ve ortaya çıkan dört değerin ortalaması alınarak normalizasyon faktörü belirlenmiştir. 2018 yılında her bir yakıt elemanı boyunca üç santimetre aralıklarla aktivite ölçülmüştür ve ortalaması alınmıştır. 2024 çalışmasında ise her bir yakıt elemanının tam merkezinden ölçümler alınmıştır. Aradaki farkı dengeleyebilmek için normalizasyon faktörüne ihtiyaç duyulmuştur. Literatürdeki yanma oranı denklemi genişletilerek de yakıtların yanma oranları belirlenmiştir. Kullanılan yöntem, doğrudan ölçümlere olan bağımlılığı azaltarak daha tutarlı ve normalize edilmiş bir yanma tahmini yaklaşımı sunmuştur. Toplam 67 yakıt elemanının yanma oranı değerleri yüzde cinsinden hesaplanmıştır. Sonuçlar, reaktör kalbinin merkezine en yakın noktada bulunan B halkasındaki yakıt elemanlarının en yüksek yanma oranı değerlerine sahip olduğunu; bunu sırasıyla D, E ve F halkalarındaki elemanların izlediğini ortaya koymuştur. Yanma oranlarındaki bu farklılıklar, nötron akısı dağılımı ile uyumludur ve uzun vadeli reaktör işletimi açısından reaktör kalbi optimizasyonunun önemini vurgulamaktadır. Elde edilen bulgular, yanma analizi tekniklerinde önemli bir ilerlemeye işaret etmekte ve reaktör verimliliğini korumak amacıyla yakıt yeniden konfigürasyonunun gerekliliğini ortaya koymaktadır. Farklı yanma seviyelerine sahip yakıt elemanlarının reaktör kalbi içinde yeniden düzenlenmesi, reaktörün işletim ömrünü uzatmak ve reaktör güvenliğini artırmak için potansiyel bir strateji olarak değerlendirilmektedir. Hesaplanan yanma verilerine dayanarak, çalışmanın bir sonraki aşamasında reaktörün mevcut yakıt düzeni ayrıntılı olarak yeniden değerlendirilmiş ve reaktör performansını optimize etmeye yönelik yeni konfigürasyonlar önerilmiştir. Bu değerlendirme, reaktör güvenliği ve işletim performansının artırılmasına önemli katkılar sağlamaktadır.Burnup, which represents the extent of nuclear fuel consumption, is defined as an indicator of the total energy released through fission reactions and plays a significant role in tracking time-dependent changes in neutron parameters. It is considered a critical parameter for ensuring the safety, efficiency, and optimal operation of nuclear reactors. Accurate determination of burnup is essential for fuel management, radiation shielding calculations, waste handling strategies, and overall core monitoring. Although burnup assessments can be performed using both simulation and experimental techniques, experimental approaches are generally preferred in research reactors, especially in long-operating cores with complex histories, due to their greater accuracy and reliability. The ITU TRIGA Mark II Research Reactor is a operational since 1979 at Istanbul Technical University. Over the decades, numerous simulation studies have been performed on its core to predict neutron behavior and fuel depletion. However, due to the extended duration of operation without any fuel relocation or core reconfiguration, simulations alone may no longer reflect the true state of the reactor. In such cases, experimental burnup measurements become essential to validate existing models and to support future operational decisions. This thesis addresses the need for a detailed experimental burnup analysis of the ITU TRIGA Mark II reactor core. It is hypothesized that the long-term placement of fuel elements in fixed positions has led to asymmetric neutron flux and non-uniform power distribution within the core. This situation not only limits the efficient use of fuel but also introduces potential thermal and mechanical imbalances, which may compromise safety and shorten reactor life. The primary goal of this study is to evaluate the burnup levels of the fuel elements currently in use and to propose core reconfiguration strategies based on the experimental findings. In contrast to traditional methods, this study uses a novel approach by introducing a normalization factor into the burnup calculations. This factor was derived by comparing 137Cs activity data for four selected reference fuel elements (B5, D18, E14, and F30) between two time periods—2018 and 2024. In the 2018 study, measurements were performed at three-centimeter intervals along each fuel rod and averaged, while the 2024 data consisted of point measurements taken from the center of each element. To reconcile these methodological differences, a normalization ratio was calculated for each of the four elements and the average of these values was used to scale all 2024 measurements. This technique provided a harmonized basis for comparing burnup values across different years and increased the reliability of the final results. The burnup analysis was conducted using gamma spectrometry, a non-destructive method that detects and quantifies gamma-emitting isotopes produced during fission. The isotope 137Cs, characterized by its high yield, long half-life (approximately 30 years), and prominent gamma emission at 662 keV, was chosen as the main burnup indicator. As 137Cs accumulates proportionally with fuel usage, its activity provides a direct measure of the irradiation history of each element. By analyzing 137Cs concentrations in all 67 fuel elements within the core, their individual burnup percentages were calculated with high accuracy. The results of this analysis revealed a significant gradient in burnup values across the reactor core. Elements located in the B ring, the innermost region near the core center, exhibited the highest levels of burnup, followed by elements in the D, E, and F rings, respectively. This spatial distribution is consistent with neutron flux theory, which predicts higher flux intensities at the center of a cylindrical core, leading to increased fission rates and consequently higher fuel depletion in those regions. The data confirm the presence of operational imbalance, reinforcing the need for re-evaluation of the core configuration. In the light of these results, it is evident that a reconfiguration of the fuel elements within the core is necessary to improve neutron economy, balance power distribution, and extend the reactor's operational lifespan. Redistributing fuel elements with differing burnup levels could help minimize localized power peaking, improve safety regulations, and facilitate more efficient use of underutilized fuel. In the second phase of the study, a detailed reassessment of the current fuel layout was conducted, and new core configurations were proposed. These configurations aim to create a more uniform flux distribution and reduce thermal stress on heavily irradiated regions, thus enhancing the overall performance and safety of the reactor. Furthermore, this study demonstrates that using a normalization factor to adjust for methodological differences between measurement periods reduces the dependency on extensive direct measurements and allows for a more practical estimation of burnup levels. By applying this factor, differences arising from measurement intervals and positions were balanced, leading to more consistent and comparable results. The extended burnup equation used in this analysis further supports this consistency. The methodology developed in this study marks a considerable improvement in the practical application of experimental burnup analysis for research reactors. By reducing dependency on direct measurements and introducing a systematic normalization approach, the study presents a more robust and reliable way to assess fuel history. Moreover, the extended version of the standard burnup equation used in the literature was employed to achieve better alignment between measured activity levels and estimated burnup values. This extension incorporated adjustments to account for varying measurement techniques applied across different campaigns, such as the difference between interval-based averaging and point measurements along fuel rods. The normalization factor derived from comparing 137Cs activity data of selected reference fuel elements across different years effectively compensated for methodological inconsistencies, enhancing the comparability and reliability of the results. Furthermore, gamma spectrometry was utilized as a non-destructive technique to quantify the concentration of 137Cs, a fission product with favorable decay characteristics and long half-life, making it an ideal burnup indicator. By applying this comprehensive methodological framework, the study successfully captured the heterogeneous burnup distribution within the reactor core, revealing significant spatial variations tied to neutron flux gradients. This approach not only improves the accuracy of burnup estimations but also facilitates informed decision-making regarding core reconfiguration, fuel management, and operational safety enhancements for long-running research reactors like the ITU TRIGA Mark II. In conclusion, this thesis contributes valuable experimental data to support future decisions regarding the ITU TRIGA Mark II reactor. It highlights the importance of integrating empirical measurements with simulation tools to maintain accurate core models and to ensure the safe and efficient operation of research reactors. The methodological approach developed here may also serve as a reference for similar experimental programs in other TRIGA-type reactors worldwide that have not undergone core reconfiguration for extended periods.Yüksek Lisan
Kontrol ve optimizasyon için kesir mertebeli türev tabanlı adaptif yöntemler
No full textThesis (Ph.D.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Fractional calculus generalizes classical differentiation and integration from integer orders to non-integer orders, thereby offering enhanced flexibility and effectiveness in many areas of science and engineering. By adapting these orders dynamically, one can achieve a smooth transition between different levels of differentiation and integration. This thesis investigates such adaptive fractional‑order derivatives, in which the order varies in response to external parameters. Making the differentiation order adaptive unlocks new possibilities in fields where differentiation is fundamental, such as control and optimization. We first develop adaptive fractional-order derivative based methodologies to tackle long-standing challenges in fractional-order controllers, achieving improved performance under both nominal and uncertain operating conditions. Secondly, we introduce methods leveraging fractional-order derivatives to obtain robust and adaptive optimization of deep neural networks, to provide the necessary flexibility in adjusting robustness against noise. Our experiments include both simulated and real‑world systems and datasets, advancing both the theoretical understanding and practical applications. The unifying theme of these three approaches presented in this thesis is leveraging the advantages of adaptively applying fractional‑order derivatives to advance performance in control systems and optimization. In the realm of control systems, traditional controllers often employ integer-order integrals and derivatives, which constrain their performance and flexibility. Fractional operators have been shown to significantly enhance the modeling and control of dynamic systems, providing improved performance and adaptability. However, many existing fractional controllers in the literature rely on fixed‑order fractional integral and derivative operators, limiting their effectiveness in complex systems and rapidly changing environments. By contrast, variable‑order (VO) fractional controllers offer a dual advantage: superior overall performance compared to fixed‑order controllers and effective disturbance rejection through dynamic adjustment of the fractional orders. Although studies on VO fractional controllers demonstrate potential in specific domains, developing online tuning methods for VO fractional operators that preserve system stability, particularly for real‑world applications such as quadcopter control, remains a significant challenge. Currently, no definitive method exists for establishing the stability of VO fractional controllers, and their practical applications have been limited. To address this, this thesis introduces an online tuning method for the VO fractional derivative based on a metric known as normalized acceleration, which quantifies the convergence rate toward the desired reference. By adaptively adjusting the fractional-order derivative, the controller can strategically accelerate or decelerate the system response, thereby enhancing performance. Extensive simulation studies and real‑time experiments on quadcopter position control, conducted under wind gust disturbances and measurement noise, demonstrate that this adaptive tuning not only outperforms conventional fixed‑order controllers but also preserves closed‑loop stability, as verified by D‑decomposition‑based stability analysis. A critical challenge in optimization is managing noisy data and outliers, since optimization parameters must be chosen according to the dataset's noise characteristics. In modern optimization methods, especially for deep neural networks, the choice of loss (objective) function is crucial, as it directly influences model convergence speed, robustness, and generalization performance from noisy data. Conventional loss functions such as L1, L2, log‑cosh, and Cauchy each offer unique benefits; for example, L1 loss is often preferred for noisy datasets over L2 loss for its lower sensitivity to large errors. However, no single loss function is universally optimal. Recognizing this limitation, this thesis introduces a novel family of adaptive robust loss functions based on adaptive fractional-order derivatives, for both areas of supervised learning: regression and classification. For regression, we propose Fractional Loss Functions (FLFs), which leverage a fractional‑order derivative and adaptively adjust it to control the shape of any given regression loss. Increasing reshapes the loss landscape to reduce outlier influence and enhance robustness, while decreasing accelerates convergence. To address the challenge of selecting an optimal a priori, we transform it into a parameter that is dynamically adjusted during optimization. This adaptive mechanism ensures the loss function self‑tunes to balance robustness and convergence speed, mitigating the adverse effects of noisy data. Comparative experiments on battery cycle‑life prediction, system identification, image synthesis, and denoising demonstrate that models trained with adaptive FLFs significantly outperform those using conventional loss functions. Next, the thesis extends the adaptive fractional-order derivative framework to the optimization for classification tasks. The current paradigm of machine learning is driven by large models trained on vast datasets. However, this reliance on large-scale data acquisition often prioritizes quantity over quality, leading to datasets that contain significant label noise, which can degrade model performance and generalization. In supervised classification tasks, data labeling—whether performed automatically, by humans, or through web scraping—produces large datasets that frequently contain mislabeling errors. These errors can result from human mistakes, limited expertise, or the error-prone nature of automated methods. Such mislabels introduce various forms of label noise that negatively affect model training. While loss functions like the mean absolute error offer theoretical robustness, they often suffer from slow convergence. To overcome this challenge, this thesis introduces Fractional Classification Loss (FCL), which is derived by applying the adaptive fractional-order derivative to the Cross-Entropy loss and uses it together with the mean absolute error loss. This loss formulation uses a single interpretable robustness hyperparameter, fractional derivative order , which is adaptively tuned during optimization. By dynamically balancing the trade-off between enhanced robustness and convergence speed, FCL ensures that the loss function adapts to the noise characteristics of the dataset without the need for manual hyperparameter tuning. To assess the effectiveness of FCL, we conduct ablation studies and first demonstrate that mistuned hyperparameters degrade performance in existing robust losses, an issue avoided by FCL's adaptive learning of . Next, we evaluate performance across different initializations of and compare models with fixed versus adaptive , in addition to assessing the time complexities of existing losses and FCL. Finally, experiments on MNIST, CIFAR-10, and CIFAR-100 with both symmetric and asymmetric label noise confirm that FCL consistently achieves state-of-the-art performance while automatically tuning for robustness.Ph.D