Istanbul Technical University
Ulusal Üniversitelerarası Açık Erişim Sistemi - İstanbul Teknik ÜniversitesiNot a member yet
67356 research outputs found
Sort by
Analysis of Istanbul minarets (1453-1930), conservation problems and solution suggestions
No full textTez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025Camiler ve minareleri İslam Dünyasının tamamında olduğu gibi, İstanbul'da da şehrin siluetinin oluşumunda etkili mimari eserler olarak önem kazanmış, öne çıkmış, sembol olmuştur. Erken Dönem'deki fethinden I. Ulusal Dönem sonuna kadar (1453-1930) geçen 477 yıllık süreçte Osmanlı Devleti'ne başkentlik yapmış olan İstanbul, doğal olarak dönemin en çok ve en önemli mimari eserlerinin inşa edildiği şehir durumundadır. Tez çalışması kapsamında İstanbul minareleri ait olduğu cami-mescitlerin büyüklüklerine göre: birden çok minaresi olan camiler A grubu, tek minareli kubbeyle örtülü camiler B grubu, kırma çatıyla örtülü mescitler C grubu olarak ele alınmış buna kiliseden camiye dönüştürülenler D grubu eklenmiş, Osmanlı Mimarisinde dönemlere (Erken Dönem, Klasik Dönem, Batı Etkisinde Gelişen Dönemler (Lale Dönemi, Barok Dönem, Ampir Dönem, Seçmeci Dönem ve I. Ulusal Dönem)) göre sahip oldukları özellikler incelenmiştir. Tez çalışması kapsamında, İstanbul'da 422'si günümüze ulaşan, 7'si kısmen var olan, 241'i kaynaklarda fotoğrafları bulunan 670 minare incelenmiştir. Kaynaklarda fotoğrafları olan 241 minareden; 98'i günümüze ulaşmamış, 57'sinin rekonstrüksiyonu gerçekleştirilmiş, 86 minareyse farklı şekilde yeniden yapılmıştır. 1. bölümde; tezin amacı, kapsamı, yöntemi ve çalışmada kullanılan kaynaklar ele alınmıştır. Tez konusunun belirlenmesinde etken olan sebepler bu bölüm içerisinde değerlendirilmiştir. 2. bölümde; minarenin ortaya çıkışı, kökeni, terminolojisi, İslam ve Türk mimarisinde minareler ayrıntılı olarak incelenmiştir. Karahanlı Devleti'nden İstanbul'un fethine kadar Osmanlı Devleti'nde Türk minare mimarisinin gelişimi de tez kapsamında kısaca yer almıştır. 3. bölümde İstanbul minareleri kataloğunu oluştururken kullanılan yöntem anlatılmıştır. Katalog bölümlerinde hangi bilgilerin bulunacağının detayı verilmiştir. Katalog her yapı ve minaresi için ayrı bir sayfa olarak düzenlenmiş; kronolojik sırayla cami ve minarenin yapım bilgileri ve restorasyon çalışmaları belirtilmiş, yapı ve minareyle ilgili bilgiler; yapının ve minare bölümlerinin özellikleri başlıkları altında sistemli olarak doldurulmuştur. Minarelerin varlık durumları, korunmuşluk durumları ve minarelerin özgün, değişen ve tümlenen bölümleri belirlenmiş, değişen bölümlerdeki değişimin ne şekilde olduğunun ayrıntısı bilgi olarak verilmiştir. Minare ve bölümleriyle ilgili eski ve yeni fotoğraflar yerleştirilmiş, cami veya mescidin minare konumunu gösteren özgün şematik plan çizimi, minare pabucunun şematik plan ve görünüş çizimi yapılmıştır. 4. bölümde; İstanbul minarelerinin İstanbul içindeki yerleri, yapım teknikleri ve malzemeleri, minarelerin bulunduğu yöne ve yere göre minare konumu, cami kütlesine yerleşim durumu, minare girişlerinin konumu ve yönü, cami-mescit örtüsüyle minare şerefe ilişkisi, tipolojisi (minare tiplerinin mimari dönemlere göre dağılımı, yapım teknikleri ve malzemeleri, cami-mescit örtüsü ve minare şerefe ilişkisi), minarelerde bölümlerin özellikleri (temel, kaide, minare giriş üstü geçişi, pabuç, gövde, gövde bilezik, merdiven, şerefe, konsol (şerefe altı), taban (döşeme), korkuluk, petek, şerefe çıkışı üstü geçişi, külah geçiş, külah ve alem) katalogda verilen bilgilere göre şekil, malzeme, bezeme yönünden değerlendirilmiş, analizleri yapılmıştır. 5. bölümde; İstanbul Minarelerinin Koruma Sorunları başlığı altında: İstanbul minarelerinin taşıyıcı sistemleri ve malzemeleriyle ilgili koruma sorunları, ilk yapımından günümüze kadar yapılan onarım, yenileme, restorasyon, rekonstrüksiyon ve yeniden yapım çalışmaları ve bunlardan kaynaklanan koruma sorunları korunmuşluk durumları değerlendirilmiştir. Bu kapsamda; Osmanlı İmparatorluğu dönemindeki minarelerde bozulmalara neden olan yangın ve doğal afetler, onarım, yenilenme ve yeniden yapım uygulamaları ve ulaşılabilen yazılı ve görsel arşiv belgeleri, ilk yapımından 1930 yılından günümüze kadar yapılan onarım, restorasyon, rekonstrüksiyon ve farklı şekilde yeniden yapım çalışmaları da incelenmiştir. Minarelerin varlık durumları, genelde ve bölümler özelinde korunmuşluk durumları değerlendirilmiş, geçirdiği değişimler çalışma kapsamındaki tüm minareler için örneklerle açıklanarak belirlenmiş, bu değişimlerin oluşmasında etken olan sebepler ve bu doğrultuda ortaya çıkan koruma sorunları saptanmıştır. 6. bölümde Koruma Önerileri başlığı altında; İstanbul minareleri için arşiv, proje, taşıyıcı sistem, malzeme, koruma kuramı, ekip, toplum bilinci, uygulama sorunları, düzenli koruyucu bakım yapılmasıyla ilgili geliştirilen koruma önerileri ele alınmıştır. 7. bölümde Değerlendirme ve Sonuç başlığı altında; bu tez kapsamında ele alınan minareler ve bölümlerinin gösterdiği özelliklerin analiz sonuçları ve korunmuşluk durumlarıyla ilgili tespit çalışmalarının; belirlenen koruma önerilerinin minare restitüsyon, onarım ve restorasyon çalışmalarına olabilecek etkileri ve literatüre katkısı konusu değerlendirilmiştir. Tez çalışması kapsamında, İstanbul minarelerinin tipolojisi, malzemeleri, şekilleri, süslemeleri, mimari özellikleri, korunma durumları ve korunma sorunları tespit edilmiş, çözüm önerileri geliştirilmiştir. Konunun uzmanları için; İstanbul minarelerinin araştırma, restitüsyon, restorasyon ve rekonstrüksiyon proje ve uygulama aşamalarında yararlanabilecekleri bir kaynak oluşturulmuştur. Tez çalışmasının; İstanbul minarelerinin mimari özelliklerini ve strüktürel durumlarını tespit etmesi, korunmuşluk durumlarına dikkat çekmesi, bu konuda var olan sorunları ortaya koyarak önemli tarihi ve kültür miraslarından biri olan minarelerin gelecek kuşaklara özgünlüklerinden kayıp vermeksizin güvenle aktarılmasının sağlanması ve minarelerdeki koruma anlayışını/kuramını geliştirmesi yönüyle restorasyon ve rekonstrüksiyon proje ve uygulama çalışmalarına katkısı olması, literatürdeki eksiklikleri gidermesi, bundan sonra yapılacak çalışmalara ışık tutması hedeflenmiştir.Doktor
Battery state of health estimation based on test data using machine learning and deep learning methods
No full textTez (Yüksek Lisans)-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025Lityum-iyon bataryalar; elektrikli araçlardan enerji depolama sistemlerine kadar pek çok alanda kullanılmakta olup, kullanım süresince yaşanan performans düşüşü sistem güvenliği ve verimliliği açısından ciddi riskler barındırmaktadır. Bu nedenle batarya sağlığının doğru ve güvenilir biçimde tahmin edilmesi, sistemlerin sürdürülebilirliği için kritik önemdedir. Geleneksel yöntemler, tam şarj-deşarj döngülerine dayanarak kapasiteyi hesaplamaya çalışsa da bu hem zaman alıcı hem de hücre ömrünü azaltıcı bir yaklaşımdır. Ayrıca sıcaklık, iç direnç ve akım gibi değişkenlerin etkisini dikkate almamakta, bu da modelin sahadaki uygulanabilirliğini sınırlamaktadır. Bu bağlamda, bu çalışmada veri odaklı modelleme yöntemleriyle batarya kapasitesinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada bataryadan toplanan sıcaklık, akım, voltaj, iç direnç, şarj durumu ve çevrim sayısı gibi parametreler kullanılmış; önişleme sürecinde anomali tespiti ve özetleme yöntemleriyle veri sadeleştirilmiş, istatistiksel anlamı korunarak işlenebilir hale getirilmiştir. Özellikle şarj süresi ve SOC aralığı gibi özetleyici istatistiklerin çıkarılması, veri hacmini önemli ölçüde azaltırken anlamlı model çıktılarının elde edilmesine olanak tanımıştır. Zaman bilgisi kaybı nedeniyle özet veriler, özellikle zaman serisi modelleri açısından bazı performans sınırlılıklarına neden olmuştur. Bu nedenle model seçimi, veri yapısıyla birlikte değerlendirilmiştir. SVR, RF ve LSTM gibi farklı modelleme algoritmalarıyla yapılan analizlerde, her modelin avantaj ve sınırlılıkları gözlemlenmiştir. SVR modeli yüksek doğruluk sağlasa da karar mekanizmasının yorumlanabilirliği zayıf kalmaktadır. RF modeli hem doğruluk hem de değişken önemini açıklayabilme kapasitesiyle öne çıkmış, sahada uygulanabilirlik açısından en güçlü aday olmuştur. LSTM modeli ise zaman serisi bilgisiyle güçlü tahminler üretmesine rağmen, özetlenmiş durağan veri ile çalışırken performans kaybı yaşamış; bu durum, model mimarisinin doğrudan veri yapısına uygun olması gerektiğini göstermektedir. Ayrıca LSTM'nin gömülü sistemdeki uygulanabilirliği, işlem gücü sınırlamaları nedeniyle kısıtlı kalmaktadır. Gerçek zamanlı gömülü sistem testleriyle modellerin yalnızca doğrulukları değil; işlem gecikmeleri, sistem kaynaklarına etkisi ve tahmin süreleri de analiz edilmiştir. RF modeli düşük işlem yükü ve yüksek kararlılığı sayesinde gömülü ortam için en uygun yapı olarak öne çıkarken; LSTM gibi derin öğrenme tabanlı modellerin düşük frekansta çalıştırılması gerekmiş, bazı zaman aralıklarında veri kaybına neden olmuştur. Bu sonuçlar, sahada kullanılacak sistemlerin yalnızca doğruluğa değil; aynı zamanda zaman etiketleme, veri tamponlama ve donanıma uyumluluk gibi faktörlere göre tasarlanması gerektiğini göstermiştir. Bu çalışmanın son bölümünde, geliştirilen yaklaşımın sahaya dönük uygulanabilirliği ve literatürdeki yeri üzerine genel bir değerlendirme yapılmıştır. RF modelinin genellenebilirliği, yorumlanabilirliği ve düşük kaynak ihtiyacı sayesinde gelecekteki çalışmalar için güçlü bir temel sunmaktadır. Geliştirilen sistemin, farklı batarya kimyaları ve çevresel koşullarda test edilmesiyle daha esnek hale getirilebileceği; LSTM ve GRU gibi modellerin ise daha kompakt ve kuantize biçimlere dönüştürülerek gömülü sistemlerde daha verimli çalışabileceği belirtilmiştir. Ayrıca, uçtan uca otomatik veri toplama, eğitim ve güncelleme sistemlerinin kurulmasıyla modelin uzun vadeli sürdürülebilirliğinin sağlanabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Çalışma boyunca izlenen yol, her bir modelin geliştirilmesinden başlayarak sahada test edilmesine kadar olan tüm süreci kapsamaktadır. Çalışmanın ikinci bölümünde; veri kaynakları, veri yapısı ve önişleme adımları detaylandırılmaktadır. Üçüncü bölümde SVR, RF ve LSTM algoritmalarının yapısı, avantajları ve bu çalışmada nasıl uygulandıkları anlatılmaktadır. Dördüncü bölümde, eğitilen modellerin hem istatistiksel performansları hem de gömülü sistemdeki gerçek zamanlı test sonuçları sunulmaktadır. Beşinci ve son bölümde ise model karşılaştırmaları yapılmakta ve ileriye dönük uygulanabilirlik önerileri yer almaktadır. Bu yapı, çalışmanın hem teorik derinliğini hem de pratik faydasını ortaya koyarak, benzer amaçlara sahip ileriki araştırmalara yol gösterici olmayı hedeflemektedir.Lithium-ion batteries have become one of the most crucial enablers of the modern energy transition due to their high energy density, extended cycle life, and scalability across various applications. From electric vehicles and portable consumer electronics to renewable energy integration and grid-level storage systems, these batteries serve as a backbone for sustainable power systems. Their efficiency, compactness, and relatively low maintenance requirements have led to widespread deployment across multiple industrial sectors. However, despite their advantages, lithium-ion batteries undergo irreversible degradation processes over time, which reduce their performance, safety, and operational reliability. As battery-powered systems increasingly operate in dynamic and safety-critical contexts, the need for robust methods to monitor and predict battery condition has become paramount. In this regard, the concept of State of Health (SOH) has emerged as a key metric used to quantify battery degradation and determine remaining useful life. SOH is typically defined as the ratio of the current full charge capacity of a battery to its rated nominal capacity. It provides a percentage-based measure of how much of the original storage capability remains after aging effects have taken place. Accurate estimation of SOH is essential for system-level decision-making, such as load balancing, thermal management, charging optimization, and preventive maintenance scheduling. Moreover, from a safety standpoint, early detection of deterioration can help mitigate the risk of thermal runaway, capacity loss, or sudden failure, especially in high-voltage battery packs used in electric vehicles. Unfortunately, the process of monitoring and estimating SOH presents significant challenges, especially under real-world operating conditions where data is noisy, incomplete, and collected under varying environmental and load profiles. Traditional SOH estimation methods often rely on full charge-discharge cycles to assess the capacity degradation of a cell or module. While effective under controlled laboratory environments, this approach has multiple drawbacks when applied in practical scenarios. Full cycling is time-consuming, reduces battery availability, and accelerates wear by increasing stress on electrode materials. In addition, real-time systems rarely operate under standardized load profiles that allow such controlled cycling. Moreover, such methods typically fail to account for operational conditions such as varying current rates, ambient and cell temperatures, state-of-charge ranges, and load duty cycles, all of which significantly influence aging mechanisms. As a result, these methods cannot reliably track SOH under actual usage conditions, especially in complex systems with multiple battery modules or large-scale storage arrays. A widely used method in battery management systems (BMS) is the ampere-hour counting technique, which involves integrating current over time to estimate charge throughput and track remaining capacity. While simple and efficient, this method suffers from several limitations. It is highly sensitive to measurement drift, sensor errors, and cumulative integration inaccuracies. Furthermore, it cannot detect internal degradation mechanisms such as loss of active material, SEI growth, lithium plating, or structural changes in electrodes. Consequently, ampere-hour counters tend to diverge over time and fail to accurately reflect the health status of the battery without frequent recalibration. These shortcomings have prompted researchers to explore alternative approaches that leverage operational data and intelligent algorithms to infer battery health indirectly. One promising direction involves the use of data-driven models that employ machine learning algorithms trained on real or simulated battery data. These models can learn complex non-linear relationships between input features and target variables, enabling them to estimate SOH using features derived from current, voltage, temperature, internal resistance, and other signals readily available from the BMS. In this study, a data-driven SOH estimation framework was developed using multiple model types. The experimental dataset used in this research was collected from lithium-ion battery packs, each comprising 108 cells. Two identical packs were used: one for data collection and model training, and the other for independent testing. The tests spanned the entire state-of-charge range from 0 to 100 percent and covered a wide temperature window from -15 to 45 degrees Celsius. No variation in battery chemistry was introduced to ensure that model evaluations were not confounded by differences in material behavior. The raw data collected consisted of high-frequency time-series measurements of voltage, current, temperature, resistance, and cycle number. To enable efficient model training and minimize computational overhead, a data preprocessing pipeline was applied. The pipeline included anomaly detection to eliminate erroneous samples and summarization techniques to compress time-series segments into statistical features. These features included mean and standard deviation of signals, SOC range, charge duration, and resistance variation. Importantly, the summarization was performed over the 30 to 60 percent SOC interval, as this region is known to exhibit more linear voltage behavior and is less influenced by hysteresis. While summarization significantly reduces the data volume and enables efficient model training, it also results in the loss of temporal structure, which affects models that rely on sequential data. Three primary machine learning models were selected for training and evaluation: Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), and Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks. SVR showed high predictive performance on summarized features but suffered from limited interpretability and poor generalization to data outside the training domain. RF provided strong accuracy, fast inference, and the ability to quantify feature importance, making it highly suitable for embedded deployment. The LSTM model, designed for time-series tasks, underperformed when applied to summarized inputs, as the lack of sequential context limited its capacity to capture temporal dependencies. Moreover, LSTM models imposed substantial computational requirements, rendering them unsuitable for real-time execution on resource-constrained embedded systems. Real-time evaluation of the models was carried out on an Infineon-based embedded BMS. Among the three, only the Random Forest model successfully maintained low latency and real-time operation while preserving predictive performance. It seamlessly integrated into the existing BMS architecture and operated across a wide range of conditions without requiring specialized hardware. In contrast, LSTM and SVR models required lower execution frequencies to avoid overloading the processor, leading to synchronization issues and delayed outputs, which are unacceptable in safety-critical systems. In addition to the core models, further experimentation was conducted using a simulation-based battery model to evaluate three additional methods: linear regression, Multilayer Perceptron (MLP), and Gated Recurrent Unit (GRU) networks. Linear regression was included as a baseline due to its simplicity, but it failed to capture non-linear aging behaviors and yielded the lowest performance. MLP, a feedforward neural network consisting of multiple hidden layers, performed moderately well and was able to model non-linear interactions between input features and capacity. However, it lacked robustness under variable conditions and required significant hyperparameter tuning. GRU, a simplified variant of LSTM, retained sequential modeling capabilities while reducing computational load. It performed better than MLP and linear regression in simulation and exhibited a favorable trade-off between accuracy and complexity. Nevertheless, since these models were not deployed on physical hardware, their performance under real-time conditions remains to be verified. Beyond modeling, a deeper understanding of battery degradation mechanisms is essential to contextualize SOH estimation. Degradation processes are typically categorized into calendar aging and cycle aging. Calendar aging arises from chemical reactions that occur during storage, such as SEI layer growth and electrolyte decomposition, even when the battery is not in use. Cycle aging, on the other hand, results from repeated charging and discharging, leading to lithium plating, active material loss, and microstructural damage to electrodes. These changes reduce the number of cyclable lithium ions and increase impedance, leading to capacity fade and voltage instability. Such degradation is influenced by several factors, including C-rate, temperature, depth of discharge, and overcharge or over-discharge events. Importantly, these mechanisms do not produce direct and easily measurable changes, making capacity estimation a complex inferential task. During each charge-discharge cycle, lithium ions shuttle between the cathode and anode. Over time, the efficiency of this transfer is reduced due to irreversible side reactions. Electrolyte oxidation, SEI thickening, gas generation, and particle isolation further impair the mobility and storage capability of ions. These internal changes are not directly visible in current or voltage readings, which is why advanced analytics are needed to extract degradation signals from indirect indicators such as resistance rise, capacity delay, or SOC hysteresis. This study demonstrates that machine learning models trained on summarized data can successfully estimate SOH, provided that appropriate features are selected and model architecture is matched to the data structure. Among all models tested, Random Forest proved to be the most effective in balancing accuracy, interpretability, and deployment feasibility. While LSTM and GRU remain promising for raw time-series inputs, their performance is limited when data is summarized or when embedded constraints exist. Future research directions include the exploration of hybrid models that combine physics-based modeling with data-driven learning, deployment of quantized neural networks for embedded inference, and implementation of adaptive pipelines that periodically retrain models using updated operational data. Expanding the dataset to include different battery chemistries and cell formats would also enhance generalizability. Ultimately, robust SOH estimation under embedded constraints is essential to enable the next generation of intelligent, autonomous, and safe battery systems for a wide range of applications. To further support practical deployment in safety-critical systems such as electric vehicles and grid-scale storage, explainability and reliability of SOH models must also be addressed. While Random Forest models offer a degree of transparency through feature importance rankings, integrating model uncertainty estimation and anomaly detection mechanisms can enhance trust in predictions. This is especially critical when models encounter out-of-distribution data or operate under rare conditions not captured during training. Embedding self-checking logic and fallback strategies, such as reverting to conservative thresholds or physics-based approximations when confidence is low, can improve robustness and operational safety. As regulatory bodies and industry standards evolve to mandate more rigorous battery diagnostics and safety protocols, the development of certifiable, explainable, and adaptive SOH estimation frameworks will become increasingly vital for commercial adoption and long-term system reliability.Yüksek Lisan
Development of an optimization-based design methodology for underwater vehicles with pump jets
No full textTez (Yüksek Lisans)-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025Bu tez çalışmasında, su altı araçlarında kullanılması planlanan bir pompa jeti tahrik sistemi için yavaşlatıcı tipte nozul geometrisi tasarlanması üzerine optimizasyon temelli bir metodoloji geliştirmeyi amaçlamıştır. Su altında kullanılan pompa jetlerinde aracın kuyruk formu da sistemin bir parçası olarak davrandığı için nozul ve kuyruk geometrileri birlikte ele alınması gereklidir. Bu iki yapı birlikte bir akış alanı oluşturur ve bu alanın içerisine yerleştirilen rotor ve stator bileşenlerinin verimlerini doğrudan etkilerler. Bu sebeple bu çalışma kapsamında literatürdeki çalışmalardan farklı olarak su altı araçlarında kullanılması planlanan pompa jeti tahrik sistemine ait yavaşlatıcı nozul tasarım süreçlerine kuyruk formunun tasarımı da dahil edilmiştir. Çalışmanın ilk aşaması, geometrik parametrelerin belirlenmesidir. Pompa jeti nozulu bir hidrofol kesitinden türetilmiş olup, optimizasyon sürecinde NACA 4-haneli serisi kullanılmıştır. Bu seride, maksimum sehim noktası, maksimum sehim ve maksimum kalınlık temel parametreler olarak ele alınmıştır. Tüm bunlara ek olarak nozul açısı ile nozulun uzaydaki konumu (x ve y koordinatları) da eklenince toplamda 6 parametre ile nozul geometrisi tanımlanmıştır. Kuyruk geometrisini parametreleştirmek için ise yüksek mertebeden polinomlar kullanılmış ve kuyruk geometrisinin matematiksel olarak ifade edilmesinde 6. dereceden bir polinom tercih edilmiştir. Bu polinomun sınır koşulları ile birlikte çözümünden elde edilen 3 parametre ile kuyruk geometrisi kontrol edilebilir hale gelmiştir. Sonuç olarak 6 tanesi nozul geometrisinden ve 3 tanesi kuyruk geometrisinden gelmek üzere toplamda 9 parametre ile optimizasyon kontrol altına alınmıştır. Akışkan dinamiklerini doğru bir şekilde modellemek ve hesaplama maliyetlerini azaltmak için iki boyutlu eksenel simetrik bir analiz modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan analiz modeli Siemens HEED programı içerisinde bulunan SHERPA algoritması entegrasyonu ile desteklenmiştir. SHERPA algoritması, 70 milyondan fazla olası varyasyon bulunmasına rağmen yaklaşık 1000 farklı yapılandırmayı değerlendirerek geniş tasarım alanında verimli bir şekilde gezinmiş ve optimum sonuca ulaşmıştır. Optimum geometri olarak tanımlanan ID-336, toplam direnç kuvvetini azaltma ve yüksek rotor giriş basıncını koruma arasında en iyi dengeyi göstermiştir. Bu sonuçlar, su altı araçlarının performansını artırmak için nozul ve kuyruk geometrilerinin birlikte optimize edilmesinin kritik önem taşıdığını göstermektedir. İki boyutlu optimizasyonun ardından, üç boyutlu analiz aşaması, optimize edilmiş nozul ve kuyruk geometrisinin yanı sıra rotor ve stator bileşenlerini de içerecek şekilde genişletilmiştir. İki boyutlu modelde basitleştirilmiş momentum kaynağı temsilinin yerini, gerçek rotor kanat geometrileri almıştır. Rotor-stator etkileşimlerinin entegrasyonu, nozul içindeki akış düzgünlüğünü iyileştirmiş, rotor girişindeki basınç dağılımını artırmış ve kavitasyon risklerini en aza indirmiştir. Bu iyileştirmeler, karşılaştırmalı basınç alanı görselleştirmeleri ile doğrulanmıştır. Optimum tasarımın doğrulaması, üç boyutlu hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) simülasyonları ile gerçekleştirilmiş ve iki boyutlu ile üç boyutlu sonuçlar arasındaki tutarlılık doğrulanmıştır. Üç boyutlu model, iki boyutlu sonuçlardan sadece %1,9 oranında basınç katsayısı ve %3,3 oranında toplam direnç kuvveti farkı göstermiştir. Bu bulgular, iki boyutlu optimizasyon metodolojisinin üç boyutlu uygulamalara güvenilir bir şekilde genişletilebileceğini göstermektedir. Çalışmada ayrıca rotor-stator etkileşimlerinin genel sistem performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Optimize edilmiş stator konumlandırması sayesinde rotor girişindeki akış hizalanması iyileştirilmiş, bu da itki üretimini istikrarlı hale getirmiş ve akustik emisyonları azaltmıştır. Ayrıca, 15 metre derinlikte Schnerr-Sauer modeli kullanılarak yapılan kavitasyon analizi, optimize edilmiş tasarımın kavitasyon oluşumunu başarıyla sınırladığını, özellikle rotor arayüzünde daha yüksek basınç seviyelerini koruyarak sağladığını ortaya koymuştur. Sonuç olarak, optimize edilmiş nozul ve kuyruk yapılandırmasına rotor ve stator geometrilerinin entegrasyonu, pumpjet tahrik sistemlerinin genel performansını önemli ölçüde artırmaktadır. Bu çalışmada sunulan çoklu hedef optimizasyon yaklaşımı, yüksek hızlı su altı araçları için hem hidrodinamik verimlilik hem de kavitasyon kontrolü sağlayan verimli ve dayanıklı tahrik sistemleri tasarlamak için pratik bir çerçeve sunmaktadır.This study focuses on the optimization-based numerical investigation of decelerating ducted pumpjets for high-speed underwater vehicles. Pumpjets are widely utilized in marine propulsion systems due to their higher efficiency at high speeds, improved cavitation performance, and lower acoustic noise compared to conventional propellers. The key components of a pumpjet system include the rotor, stator, and duct, each playing a critical role in propulsion efficiency and cavitation mitigation. In this context, optimizing these components collectively can significantly enhance overall system performance. In this study, a comprehensive numerical investigation of the aft-duct interaction in decelerating pumpjet propulsion systems for underwater vehicles is conducted. The primary objective is to optimize the effects of the pumpjet propulsion system on the total drag of the underwater vehicle and the pressure at the rotor inlet, while simultaneously considering the impact of aft geometry. Given that increased total drag directly escalates the power requirements of the underwater vehicle, and reduced pressure at the rotor inlet indirectly raises power demands by decreasing rotor efficiency due to cavitation, the optimization process is strategically designed within these two contexts. Numerical tools such as ANSYS Fluent, ANSYS CFX, and Siemens HEEDS were employed to achieve a systematic and efficient design process. Firstly, the geometric configuration of the pumpjet system is mathematically formulated to establish the optimization parameters. The duct geometry of the pumpjet is derived from a hydrofoil section, utilizing the NACA 4-digit series within the optimization framework. The 4-digit NACA series is characterized by three fundamental parameters: the location of the maximum camber, the camber line profile, and the distribution of thickness along this line. In addition to these, the duct's angle and the spatial coordinates (x and y positions) are included, resulting in a total of six parameters governing the duct geometry. To accurately parameterize the aft-body geometry, high-order polynomials are employed due to their efficacy in representing the complex curved surfaces typical of aft configurations. In this study, a sixth-order polynomial is specifically utilized to model the aft-body shape. This approach ensures a precise representation of the curvature and structural nuances inherent to underwater vehicle designs. Moreover, three additional parameters derived from the aft-body geometry are incorporated into the optimization process. Consequently, the comprehensive optimization methodology is initiated by systematically controlling a total of nine geometric parameters.In the first phase, the study focuses on the optimization of the duct and aft body configuration by using 2D axisymmetrical domain. Numerical simulations were performed using the k-ω turbulence model, with the rotor modeled as a momentum source. A wide range of geometric variations were considered to explore the optimal configuration that reduces drag and increase pressure inside the duct. To achieve a balanced optimization between these two conflicting performance criteria, the study adopts a multi-objective optimization approach, assigning equal weight (50%) to both total drag reduction and rotor inlet pressure increase. The SHERPA algorithm was employed to effectively reduce the computational cost by identifying the optimal point with fewer than 1000 analysis cases, despite the vast design space exceeding 70 million possible configurations. The use of two-dimensional axisymmetric models significantly reduced the computational burden without compromising accuracy. The optimization process revealed that the most favorable design point (ID-336) lies at the intersection of the two primary objectives—minimum drag and maximum rotor inlet pressure—indicating that both goals are inversely related. The Pareto diagram generated from the analysis shows that the optimal point balances these conflicting objectives efficiently. The study also identified two extreme configurations: ID-605, which achieves the highest rotor inlet pressure but at the cost of significantly increased drag, and ID-405, which minimizes drag but suffers from a low rotor inlet pressure. These findings underscore the inherent trade-off between minimizing drag and maximizing inlet pressure. Sensitivity analysis conducted to understand the influence of design parameters on performance metrics highlighted that the duct angle (α) and camber (M) of the duct cross-section have the most significant correlations with the total drag and pressure, as demonstrated by the Pearson correlation coefficients. For instance, the maximum camber location (P) showed a strong positive correlation with drag force but an insignificant correlation with rotor inlet pressure. Similarly, the angle of attack (α) exhibited a robust negative correlation with both drag and inlet pressure, indicating that its optimization is critical for achieving balanced performance. Following the 2D axis-symetrical duct optimization, the second phase involves the optimum configuration's performance in 3D domain together with 3D modeled rotor and stator. The validation of the optimized design was conducted through three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) simulations, which confirmed the consistency between two-dimensional and three-dimensional results. The three-dimensional model demonstrated a minimal difference from the two-dimensional outcomes, with pressure coefficients varying by only 1.9% and total drag by 3.3%. These findings indicate that the two-dimensional optimization methodology can be reliably extended to three-dimensional applications without significant loss of accuracy. The study also explored the effects of rotor-stator interactions on the overall system performance. The alignment of flow at the rotor inlet was improved through optimized stator positioning, which contributed to stabilizing thrust production and minimizing acoustic emissions. Furthermore, cavitation analysis performed using the Schnerr-Sauer model at a depth of 15 meters revealed that the optimized design successfully mitigated cavitation formation, primarily by maintaining higher pressure levels at the rotor interface. In conclusion, the integration of rotor and stator geometries into the optimized duct and tail configuration significantly enhances the overall performance of pumpjet propulsion systems. The multi-objective optimization approach presented in this study offers a practical framework for designing efficient and robust propulsion systems for high-speed underwater vehicles, ensuring both hydrodynamic efficiency and cavitation control. By integrating advanced CFD techniques with experimental validation, the study not only advances current methodologies but also lays the groundwork for future optimization efforts. The use of multi-objective algorithms like SHERPA enables balancing competing performance criteria, making it a valuable tool in propulsion system design.Yüksek Lisan
Küresel tanker taşımacılığı şirketlerinde özgün bir değişim yönetimi aracının geliştirilmesi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Change is a constant reality for all organizations in the business world. Adapting upcoming changes is a critical need for companies to keep up with modern world dynamics. It can cause severe consequences not to be able to adapt emerging changes such as economic losses, reputational losses, being not in compliance with both national and international regulations. For this reason, the term change management is becoming more and more important for all kinds of organizations. Maritime industry is one of the great examples of this constantly changing business athmospheres. Updates in maritime rules and regulations, sustainability practices, decarbonization, digitalization, technological innovations and possible transition to autonomous ships are key examples of the modern maritime transformation. These elements require a wide range of changes that can be a challenging issue for maritime shipping companies. In this context, there are two key guidelines that are related to management of change in tanker shipping companies. One of them is the Element 7 of the Tanker Management Self-Assessment (TMSA) that was established by Oil Companies International Marine Forum (OCIMF). The other guidelines is "Management of Change for the Marine and Offshore Industries" that was developed from American Bureau of Shipping (ABS), the classification society of the U.S.A. Although there are guidelines that cover mostly technical sides of the change management, there is a need for a more extensive approach that covers all aspects of change management including technical management, organizational management, financial management and performance assessment of change management. With this motivation, this thesis aims at developing a novel change management tool namely enhanced management of change (e-MoC) to improve the change management capability of global tanker shipping companies. The e-MoC Tool has key elements to improve all aspects of a change process including current MoC guidelines, organizational change management models (e.g. Kotter's 8-Step change model), microlearning approach, Earned Value Management (EVM) financial performance measures and an assessment section for evaluation of the effectiveness of change processes. Besides, this thesis utilized the Fuzzy DEMATEL method to analyze the relationship between the steps of Kotter's change model and examine the relative importance of the model steps. A real case of a change implementation, installation of ballast water treatment system onboard tanker ship, was obtained from a tanker shipping company to conduct a case study. The case was analyzed, and a scenario-based study was conducted in which the e-MoC Tool was utilized to manage the entire change process. The case study aimed at examining the effectiveness of the e-MoC Tool, analyzing possible contributions of the tool for change processes and its advantages over current change implementations. Findings show that e-MoC has great potential to improve the change management capability of tanker shipping companies in various aspects, such as coordinating people in the organization towards the change, reducing resistance to change, enhancing the effectiveness of trainings, improving financial performance, and conducting useful assessments to analyze the change management performance. Further studies might aim at integrating generative artificial intelligence to improve e-MoC capabilities or exploring the effectiveness of other organizational change management models, financial management approaches or performance assessment methods.M.Sc
HEMLAB algoritmasının 7. ve 8. AIAA CFD sürükleme tahmin çalıştayı vakalarına uygulanması
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025This thesis presents aerodynamic flow analyses conducted using Computational Fluid Dynamics (CFD) methods. The study evaluates the performance of a proprietary node-based finite volume RANS solver, HEMLAB, through cases presented in the 7th and 8th AIAA CFD Drag Prediction Workshops (DPW-7 and DPW-8). In DPW-7, simulations were performed on the NASA Common Research Model (CRM) wing–body configuration under various angles of attack in transonic flow regimes. HEMLAB was coupled with the PyAMG adaptive mesh refinement library, enabling anisotropic refinement in critical flow regions such as shocks and boundary layers, which improved accuracy while reducing computational cost. DPW-8 involved the analysis of both transonic and subsonic cases using ONERA OAT15A and Joukowski airfoils, respectively. Simulations incorporated both structured baseline meshes and adaptively refined grids. Several inviscid flux schemes (Roe, HLLC, and AUSM-plus-up) were tested to evaluate their influence on the accuracy of aerodynamic coefficients. Drag prediction and pressure coefficient distributions were compared against experimental data, and mesh convergence studies were conducted to ensure numerical consistency. The findings demonstrate that HEMLAB produces results consistent with experimental observations. Adaptive meshing enhanced solution resolution and contributed to more accurate drag predictions. These outcomes highlight the solver's capability to handle complex flows effectively and confirm the value of CFD techniques for high-fidelity aerodynamic simulations in industrial applications.Bu tezde, Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) yöntemiyle yapılan aerodinamik akış analizleri sunulmaktadır. Çalışma kapsamında, 7. ve 8. AIAA CFD Sürükleme Tahmin Çalıştaylarında (DPW-7 ve DPW-8) ele alınan test geometrileri üzerinde, düğüm tabanlı sonlu hacim yöntemi kullanan ve kendi geliştirilmiş bir RANS çözücüsü olan HEMLAB'ın performansı değerlendirilmiştir. DPW-7 kapsamında, NASA tarafından sağlanan Common Research Model (CRM) kanat-gövde konfigürasyonu kullanılarak, transonik rejimde çeşitli hücum açılarında simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Çözücü, PyAMG adaptif ağ uyarlama kütüphanesi ile entegre edilerek, çözüm doğruluğu artırılmış ve hesaplama maliyeti azaltılmıştır. Bu entegrasyon, şoklar ve sınır tabakaları gibi yüksek gradyanlı bölgelerde yönlü inceltmeyi mümkün kılmıştır. DPW-8 çalışmaları kapsamında, transonik ONERA OAT15A ve subsonik Joukowski hava profilleri analiz edilmiştir. Bu testler sırasında, çeşitli inviskid akı şemaları (Roe, HLLC ve AUSM-plus-up) ile elde edilen aerodinamik katsayılar karşılaştırılmıştır. Basınç dağılımı, sürükleme tahmini ve ağ yakınsaklığı analizleri, çözümün doğruluğunu değerlendirmek amacıyla yapılmıştır. Sonuç olarak, HEMLAB çözücüsü, deneysel verilerle uyumlu sonuçlar üretmiş; uyarlanabilir ağlar, çözüm hassasiyetini artırmıştır. Bu tez, endüstriyel seviyede aerodinamik simülasyonlarda HAD yöntemlerinin etkin kullanımına katkı sunmaktadır.M.Sc
4-dimensioned flight management system design for the fighter aircrafts
No full textTez (Yüksek Lisans)-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025Havacılık ve uzay teknolojisindeki ilerlemeler hava muharebelerinin dinamiklerini sürekli olarak değiştirmektedir. Özellikle 5. nesil olarak adlandırılan günümüzün gelişmiş savaş uçakları, hava-hava ve hava-yer görevlerinin tek platformda yapılmasını sağlayan gelişmiş araçlardır. Bu araçlar, çeşitli sensör üniteleri, görev üniteleri ve farklı özelliklerde radarlardan oluşan gelişmiş aviyonik sistemlerle donatılmıştır. İnsansız hava araçlarıyla tümleşik görev kabiliyeti, akıllı mühimmatların kokpitten yönetimine imkan tanıyan sistemlerle birlikte birer uçan bilgisayar haline gelen bu çok rollü hava araçları, oldukça kabiliyetli güç çarpanlarıdır. Ancak bu gelişmiş, kompleks sistemler pilota oldukça yüksek miktarda veri beslemektedir. Savaş uçağı pilotları hava aracını sürerken bir yandan da görev ile ilgili birçok sistemi de yönetmek zorundadır. Bu kompleks muharebe ortamı pilotun iş yükünü ciddi miktarda artırmakta, pilotun farkındalığını düşürmekte ve en önemlisi de görev başarımını zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışması, modern savaş uçakları için pilotun iş yükünü azaltacak ve pilotun farkındalığını artıracak 4 boyutlu bir uçuş yönetim sisteminin tasarımını ve simülasyon sonuçlarını göstermeyi hedeflemektedir. Tez çalışmasının birinci bölümünde yapılan çalışmanın amacı, literatürdeki 4 boyutlu uçuş yönetim sistemlerinin ve savaş uçaklarında kullanılan uçuş yönetim sistemlerinin kabiliyetlerinin incelenmesi ile başlamaktadır. Literatürdeki eksikliğin tanımlanması ve bu çalışmanın hedefi olan hipotez açıklanmaktadır. Tez çalışmasının ikinci bölümünde açık kaynaklı parametreler ile oluşturulmuş F-16 savaş uçağı benzetim modeli anlatılmaktadır. Bu model, çalışma kapsamında tasarımı hedeflenen uçuş yönetim algoritmasının savaş uçağı dinamiklerine sahip bir sistem ile gösteriminin yapılması amacıyla kullanılmıştır. Tez çalışmasının üçüncü bölümünde hava aracı benzetim modelinin otonom navigasyon yapabilmesi için tasarlanan navigasyon, otopilot ve kararlılık artırma sistemlerinin tasarım mimarisi anlatılmaktadır. Kontrolcü tasarımında klasik PID kontrolcüler kullanılmıştır. Tez çalışmasının dördüncü bölümünde tezin ana konusu olan 4 boyutlu uçuş yönetim sisteminin rota yönetim algoritmasının kabiliyetleri, planlama algoritması kapsamında yapılan dikey ve yatay planlama hesaplamaları, zaman ve yakıt planlamaları, yürütme algoritması kapsamında yapılan navigasyon hesaplamaları anlatılmıştır. Tez çalışmasının beşinci bölümünde F-16 savaş uçağı benzetim modelinin örnek bir uçuş rotası kullanılarak, 4 boyutlu uçuş kontrol sistemiyle otonom navigasyon sonuçları gösterilmiştir. Örnek rota uçuş rotası için planlama ve yürütme algoritmalarının çıktıları vurgulanmıştır. Sonuç olarak bu tez, 4 boyutlu bir navigasyon sisteminin savaş uçaklarına nasıl uyarlanacağını göstermiştir. Savaş uçakları için 4 boyutlu bir uçuş yönetim algoritması konsepti tasarlanmış, UYS simülasyon modeli geliştirilmiş ve farklı durumlar için simülasyon sonuçları verilmiştir. Önerilen sistem, bir uçuş rotasının 4 boyutlu olarak planlanmasını ve otonom olarak icrasını sağlamaktadır. Sonuçlar incelendiğinde, bu algoritmanın savaş uçaklarında pilotun iş yükünü azaltacağı, pilotun farkındalığını artıracağı ve böylece görev başarımının artacağı sonucuna varılmaktadır.Yüksek Lisan
Kızılötesi tabanlı göz takibi cihazlarıiçin dalgaboyu ve yoğunluk etkisinin değişkenışık ve engelleyici etkiler altında incelenmesi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Eye tracking systems are highly practical and effective tools widely used in research, clinical studies, and as safety systems for vehicle operators. As the name suggests, eye tracking involves monitoring a subject's eye movements to determine gaze points, pupil position, pupil dilation, and blink rates. These systems have a history dating back 200 years, initially relying on human observers tracking participants' reading patterns. Over time, technological advancements in image recording, non-intrusive illumination methods, and image processing algorithms have significantly improved their capabilities. At its core, an eye tracking device consists of a camera focused on the eye and an illumination source. Infrared (IR) light is typically used for illumination to avoid discomfort. The camera is equipped with an IR pass filter to detect infrared wavelengths. The captured images are then processed either in real-time or later to extract the desired features. In video-based systems, heat maps can also be generated by analyzing gaze patterns. There are two main types of eye tracking systems. Fixed or desktop eye trackers integrate the camera and IR illuminators into a stationary unit that captures the user's entire face. These systems are particularly sensitive to head movements and are commonly used with screens or projectors. Mobile eye trackers, resembling glasses, have cameras and illuminators mounted on the frame to minimize motion effects. They include a scene camera that records the environment, enabling gaze mapping in real-world settings such as field marketing studies, sports analysis, and paper-based assessments. Like all electronic devices, these systems are affected by various noise factors. Motion in dynamic environments can cause image jitter, making processing difficult. Poor lighting conditions may reduce feature visibility, while excessive light can create glare and saturation issues. Protective eye-wear like sunglasses or visors can reflect IR light, complicating eye detection. Some research also indicates that eye color may influence tracking accuracy. Currently, eye tracking systems are being implemented in vehicles as driver safety features and are being adapted for pilot monitoring in aircraft cockpits. These environments present the same noise challenges mentioned earlier. While many studies have focused on developing software algorithms to address these issues, this research examines whether captured images are suitable for processing before algorithmic analysis. Specifically, it investigates the effects of eye color, different IR wavelengths, varying light intensities, and protective eyewear on tracking performance. The study was conducted in a laboratory setting designed to simulate a cockpit environment. Three IR light sources (730 nm, 850 nm, and 940 nm) were positioned to illuminate the participant's face, with a frontal camera fixed 80 cm away for image capture. The eye color experiment involved participants with brown and blue eyes tested under day and night conditions at three IR wavelengths with fixed intensity, while they focused on five predefined points. For wavelength and light intensity testing, images were captured under three wavelengths and five current levels in both day and night conditions, with participants focusing on 15 points. The protective eyewear test repeated these conditions with sunglasses. Image processing employed both computer vision algorithms for pupil center and radius detection and convolutional neural networks (CNNs). Ground truth measurements were manually annotated, with errors calculated as the difference between algorithmic and manual results. The findings were organized by wavelength and input current, further divided into total, night, and day conditions. Results showed no significant variation due to eye color. Without sunglasses, computer vision performed best at 850 nm - 0.65 A at night and 850 nm - 1.04 A during daytime, while 730 nm - 0.60 A yielded the best overall results. CNNs achieved optimal performance at 730 nm - 0.12 A across all conditions. With sunglasses, computer vision worked best at 850 nm - 0.65 A at night and 730 nm - 0.60 A during daytime, with 850 nm - 0.17 A performing best overall. CNNs with sunglasses showed best results at 730 nm - 0.12 A at night, 940 nm - 1.5 A during daytime, and 730 nm - 0.12 A overall. In conclusion, the study demonstrates that under basic algorithmic frameworks, in various environmental conditions tracking accuracy varies significantly depending on wavelength and light intensity, . These findings suggest that developing eye tracking systems incorporating multiple wavelengths could improve performance, particularly for automotive and aviation safety applications where reliable operation under varying conditions is crucial. The research highlights the importance of optimizing hardware configurations before software processing to ensure accurate and robust eye tracking performance.M.Sc
NFIB transkripsiyon faktörünün peptidil prolil isomeraz PIN1 tarafından regülasyonunun moleküler mekanizmalarının araştırılması
No full textThesis (Ph.D.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Embryonic development entails complex cellular events regulated by a variety of signaling pathways and coordinated actions of numerous transcription factors. One of these transcription factors is Nuclear Factor One B (NFIB) of the NFI family, which includes three other members (NFIA, NFIC, and NFIX) in vertebrates. Each NFI has a well-conserved N-terminal DNA binding and dimerization domain along with a less conserved transactivation and repression domain. Knockout studies have shed light on NFI function during development. The phenotypes of knockout mice demonstrated that the absence of NFIA, NFIB, or NFIX causes severe developmental defects in CNS characterized by enlarged lateral ventricles and abnormal corpus callosum development arising from failure in neural progenitor cell differentiation. Consequently, neural and neuronal differentiation programs are also delayed. In addition, the absence of NFIB leads to respiratory defects in mice due to abnormal lung development, while NFIX deletion results in skeletal muscle system anomalies. NFIA, on the other hand, plays a role in the development of urinary tract and kidney. In contrast to the other members, the absence of NFIC does not apparently affect CNS development. Instead, it regulates osteoblast differentiation and is essential for tooth root development. Overall, these phenotypes indicate that the NFI family is an important regulator of CNS development, as well as other organ systems. However, the precise regulatory mechanisms involving interaction partners are poorly understood. Previously, a yeast two-hybrid (Y2H) screen was performed to find novel interaction partners that regulate NFI function; this screen identified PIN1 as a potential NFIB-binding protein. PIN1, a cis-trans peptidyl-prolyl isomerase, plays an important role in various molecular pathways such as gene expression, DNA repair and it regulates numerous proteins with diverse functions. These include transcription factors, enzymes, tumor suppressors, oncogenic proteins, and other regulatory proteins. Consequently, it has been implicated in control of cell proliferation, differentiation, metabolism, cancer, drug resistance, genomic instability, metastasis, and apoptosis as well as survival. PIN1 recognizes phosphorylated Ser/Thr-Pro residues and modulates protein function, DNA binding affinity, stability, and subcellular localization. Since kinases or phosphatases also bind these recognition sequences, PIN1 serves as an important mediator in the communication of various signaling pathways. Additionally, PIN1 often enhances stability of oncogenic proteins while decreasing the half-life of tumor suppressors. Moreover, elevated PIN1 expression and/or activity is frequently observed during tumorigenesis, distinguishing PIN1 as an oncogene. NFI family members carry PIN1 recognition motifs within their N- and C-terminal domains, both NFIB and PIN1 are expressed in neural progenitor cells during embryonic development, thereby involved in regulation of neurogenesis. Misregulation of both proteins is implicated in development of cancer including glioblastoma multiform. As both proteins are likely to act in the same cellular and developmental pathways, we focused on PIN1 as a potential NFIB upstream regulator. To investigate PIN1-NFIB interaction, I overexpressed both proteins in HEK293T cells and conducted GST pull-down and immunoprecipitation assays. These experiments revealed that when overexpressed, NFIB, along with other NFI members, interacts with PIN1. NFIB-PIN1 interaction requires the conserved NFI N-terminal DBD domain and the WW domain of PIN1. More specifically, the region spanning residues 167-208 on NFIB serves as the main target of PIN1. However, point mutations converting conserved Ser/Thr-Pro motifs to Ala-Pro, including those in the 167-208 region, failed to abolish NFIB-PIN1 interactions. Furthermore, I determined that NFIB-PIN1 binding occurs in a phosphorylation-dependent manner, as CIP treatment significantly decreases the interaction. In summary, I posit that while the N-terminal DBD domain is required for PIN1 binding, non-canonical phosphorylation sequences may also contribute to the interaction. Subsequently, I investigated whether NFIB function is regulated by the presence of PIN1. To this end, I measured luciferase activity driven by GFAP promoter, since NFIB, as well as other NFIs, enhance GFAP expression. I found that GFAP activation decreased in the presence of both NFIB and PIN1, whereas the PIN1 mutant (PIN1-W34A), unable to bind NFIB, did not exhibit such an inhibitory effect. One of the known functions of PIN1 is regulation of protein stability. Therefore, I measured the half-life of NFIB in the presence or absence of PIN1 and found that PIN1 increases that of NFIB's. Collectively, these results suggest that PIN1 induces a conformational change in NFIB, resulting in decreased transcriptional activity while simultaneously increasing its stability. However, the potential involvement of the ubiquitin-proteasome degradation system in regulating NFIB's stability, or the contribution of the PIN1-NFIB-GFAP axis to tumorigenesis remains to be further characterized. The induction of GFAP is one of the hallmarks of glial differentiation. Moreover, its high expression is generally associated with less aggressive tumor characteristics, whereas low GFAP levels are often observed in more aggressive tumors and are associated with poor prognosis in glioma patients. Since both NFIB and PIN1 are required for correct development of CNS and their misregulation of both proteins is also implicated in tumorigenesis, the physiological relevance of the PIN1-NFIB-GFAP axis and its involvement in the etiology of various disease need to be further investigated.Ph.D
5G uygulamaları için yüksek verimli ve dogrusal sürücü güç kuvvetlendiricisi tasarımı
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Wireless communication systems enable data transmission from one point to another through non-physical connections, primarily using radio frequency signals. Transmitters use power amplifiers to ensure the transmitted signal reaches the receiver with adequate strength. Power amplifiers are the components with the highest power consumption in a transmitter system, making their performance critical. Key performance parameters include linearity, gain, efficiency, output power, and bandwidth. Power amplifiers require sufficient input power for efficient operation, often necessitating a multi-stage configuration, with a driver stage followed by an output stage. Modern wireless systems like 5G employ complex modulation techniques involving amplitude and phase variations, resulting in signals with high PAPR ranging from 6 to 15 dB. Conventional PA designs are optimized for peak power efficiency, but efficiency decreases significantly at back-off levels due to high PAPR signals. Addressing this issue necessitates innovative techniques, often focused on the output stage. However, the entire system's efficiency is also influenced by the driver stage, which traditionally uses high-linearity designs with moderate efficiency. Enhancing driver stage efficiency while maintaining adequate linearity can improve overall system performance. This thesis proposes a novel approach to designing a highly efficient and linear driver power amplifier by operating in the nonlinear deep Class AB region. While traditional driver power amplifiers prioritize linearity, this design integrates supply modulation to optimize the drain bias voltage, improving back-off efficiency without significantly compromising linearity. The driver power amplifier was designed and simulated in Advanced Design System software, employing a CGH40006P GaN HEMT transistor on a RO4350B substrate. The PA operates at 3.5 GHz with a -2.85 V gate and 20 V drain bias, achieving deep Class AB operation. The design includes sub-circuit blocks for biasing and stability, optimized for linearity and efficiency. Load/source pull simulations determined the impedance for maximum power-added efficiency used in IMN and OMN. Simulations indicate that the driver power amplifier achieves a PAE of 63.36%, an output power of 35.4 dBm, and a small signal gain of 16.2 dB at 3.5 GHz. Moreover, the output phase change is only 16° up to the 3 dB compression point. For a modulated 5G NR signal with an 8.5 dB PAPR and 40 MHz bandwidth, the driver power amplifier delivers an ACPR of -31.62 dBc and an EVM of 5.3%. Supply modulation across 10–20 V improves back-off efficiency by approximately 15% and 20% at 12 dB and 9 dB back-off levels. These results demonstrate the feasibility of integrating nonlinear, high-efficiency driver power amplifiers into modern communication systems.M.Sc
8 Aralık 2024 Güngören, Arhavi (Artvin) moloz çığının oluşum dinamiği ve alanın heyelan tehlike ve risk bakımından değerlendirmesi : bilimsel-teknik rapor, 10 Ocak 2025 | no. 2025/01
No full text08 Aralık 2024 tarihinde, yaklaşık olarak saat 03.05’te, Sakarya’nın Karasu ilçesinden başlayan D010 (E70) Karadeniz Sahil Yolunun 1.167. kilometresinde gerçekleşen moloz çığı (ing. debris avalanche) dört vatandaşımızın ölümüne neden olmuştur. Moloz çığı, Artvin ilinin Arhavi ilçesine bağlı Güngören Mahallesi’nin en batısında, 287 m yüksekliğindeki bir yamaçtan eğim yönünde hareket ederek alt kotlarda kıyı şeridini de içine alacak şekilde gelişmiştir.
D010 (E70) yolunun her iki yönünü de trafiğe kapatan moloz çığı tipindeki kütle hareketi, yapılan arama çalışmaları sonrasında yaklaşık olarak 21.00’da kontrollü bir şekilde tek yönlü olarak trafiğe açılmıştır. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü (MTA) ve Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) ekiplerinin
koordinasyonu ile olayda yaşamını yitirmiş dört vatandaşımızın içinde bulunduğu araç, İnsansız Hava Aracı (İHA) sistemine entegre manyetometre aracılığıyla tespit edilerek arama çalışmaları sonlandırılmıştır.
09-10 Aralık 2024 tarihleri arasında gerçekleştirdiğimiz saha çalışmaları sonrasında derlenen veriler, ölçümler ve arazi gözlemlerine dayalı olarak gerçekleştirdiğimiz bu değerlendirmede, moloz çığının oluşumu, jeolojik ve jeomorfolojik özellikleri, InSAR temelli mevcut ve önceki deformasyonların varlığı ve karakterizasyonu ile tetikleyici mekanizma ve olay sonrasındaki olası tehlike ve riskler ele alınmıştır