Altınbaş University Institutional Repository
Not a member yet
5805 research outputs found
Sort by
Optimal distributed control for power sharing in AC microgrids
No full textWide reformation in the conventional power grids towards a more sustainable and greener
future depending on renewable energy resources (RESs). This has transformed power
systems from national bulky centralized grids to microgrids (MG) with more autonomous
controlling capabilities to be efficient in managing energy consumption. This resulted in a
reduction in the carbon footprint and a resilient power transmission system. Inevitably,
intelligent distributed control to maintain stability in MG and provide more reliable and costeffective solutions is invented as a step towards wider energy supply coverage. Examining
the effective and efficient distribution of power among MG distributed generators (DGs) is
a crucial to develop advanced dynamic control methods to address the diverse challenges
such as instability, sporadic features of RESs, fluctuating loads, and their interconnected
power outputs. Coordinated energy management EM among interconnected DGs in energy
exchange ensures stable operation and optimal power sharing (PS). Recently, several
technical solutions have been proposed to tackle these challenges.
This thesis presents an adaptive control approach for enhanced PS in MGs utilizing the multiobjective Centripetal Force-Gravity Search Algorithm-Droop Optimization (CFGSA-DO).
This approach requires each DG to exchange information with other DGs via a distributed
communication layer to maintain energy balance in MG with high inertia response. The
proposed optimization is briefed in the following steps: Objective Function Formulation:
The formulation of the objective function involves defining a mathematical expression that
captures the response criteria of MG concerning voltage and frequency stability. This function is designed to incorporate the essential parameters associated with droop control.
Parameter Representation: Expressing droop control parameters in the optimization problem
involves incorporating them as integral elements of the mathematical model, including droop
coefficients and reference voltage/frequency levels. Fitness Evaluation: The iterative
exploration of droop control parameter space is enabled by CF-GSA. This optimization
method utilizes the concept of centripetal force to guide the search toward solutions meeting
defined response criteria. Optimization Process: CF-GSA iteratively evaluates different sets
of droop control parameters based on the specified objective function. Through multiple
iterations, the algorithm refines its search moving towards optimal droop parameters values.
Optimal Solution: Upon successful convergence of the optimization process, the resulting
droop control parameter set represents the optimized configuration for stable MG operation.
This configuration is adaptable to variations in load and generation conditions, ensuring
robust response across diverse scenarios. The proposed CFGSA-DO control optimization is
simulated in MATLAB 2023a Simulink. The proposed work effectiveness is demonstrated
under several practical, daily issues, and realistic cases that encountered the modelled radial
MG. These cases include communication delays, generation disconnection, and load changes
formulated to disturb power regulation in MG buses causing voltage and frequency (V-f)
instability. The resulting results of PS optimization are validated, discussed, and proved
superiority compared with previous experimental works.Yenilenebilir enerji kaynaklarına (RES'ler) dayanan daha sürdürülebilir ve yeşil bir geleceğe
yönelik geleneksel elektrik şebekelerinde geniş çaplı bir reform yapılmıştır. Bu, enerji
sistemlerini ulusal büyük merkezi şebekelerden, enerji tüketimini verimli bir şekilde
yönetmek için daha otonom kontrol yeteneklerine sahip mikroşebekelere (MG)
dönüştürmüştür. Bu durum, karbon ayak izinde azalma ve dayanıklı bir enerji iletim sistemi
ile sonuçlanmıştır. Kaçınılmaz olarak, MG'de kararlılığı sürdürmek ve daha güvenilir ve
maliyet etkin çözümler sağlamak için akıllı dağıtılmış kontrol, daha geniş enerji arz
kapsamına yönelik bir adım olarak icat edilmiştir. MG dağıtılmış jeneratörler (DG'ler)
arasında enerjinin etkili ve verimli dağılımını incelemek, kararsızlık, RES'lerin düzensiz
özellikleri, dalgalanan yükler ve bunların birbirine bağlı güç çıkışları gibi çeşitli zorlukları
ele almak için gelişmiş dinamik kontrol yöntemleri geliştirmek için çok önemlidir. Enerji
değişiminde birbirine bağlı DG'ler arasında koordine edilen enerji yönetimi (EM), kararlı bir
işletim ve optimal güç paylaşımını (PS) sağlar. Son zamanlarda, bu zorluklarla başa çıkmak
için çeşitli teknik çözümler önerilmiştir.
Bu tez, MG'lerde geliştirilen PS için çok amaçlı Merkezkaç Kuvvet-Çekim Arama
Algoritması-Droop Optimizasyonu'nu (CFGSA-DO) kullanan adaptif bir kontrol
yaklaşımını sunmaktadır. Bu yaklaşım, MG'de yüksek atalet tepkisi ile enerji dengesini
korumak için her DG'nin diğer DG'ler ile dağıtılmış bir iletişim katmanı aracılığıyla bilgi
alışverişinde bulunmasını gerektirir. Önerilen optimizasyon, aşağıdaki adımlarda
özetlenmiştir: Amaç Fonksiyonu Formülasyonu: Amaç fonksiyonunun formülasyonu, MG'nin voltaj ve frekans kararlılığı ile ilgili tepki kriterlerini yakalayan matematiksel bir
ifadenin tanımlanmasını içerir. Bu fonksiyon, droop kontrolü ile ilgili temel parametreleri
içerecek şekilde tasarlanmıştır. Parametre Temsili: Optimizasyon probleminde droop kontrol
parametrelerinin ifade edilmesi, droop katsayıları ve referans voltaj/frekans seviyeleri dahil
olmak üzere bu parametrelerin matematiksel modelin ayrılmaz unsurları olarak dahil
edilmesini içerir. Uygunluk Değerlendirmesi: Droop kontrol parametre alanının yinelemeli
keşfi, CF-GSA tarafından sağlanır. Bu optimizasyon yöntemi, tanımlanmış tepki kriterlerini
karşılayan çözümlere doğru aramayı yönlendirmek için merkezkaç kuvveti kavramını
kullanır. Optimizasyon Süreci: CF-GSA, belirli amaç fonksiyonuna dayanarak farklı droop
kontrol parametre setlerini yinelemeli olarak değerlendirir. Birden çok yineleme boyunca,
algoritma aramasını optimize droop parametre değerlerine doğru geliştirir. Optimal Çözüm:
Optimizasyon sürecinin başarılı bir şekilde tamamlanmasının ardından, elde edilen droop
kontrol parametre seti, kararlı MG işletimi için optimize edilmiş konfigürasyonu temsil eder.
Bu konfigürasyon, yük ve üretim koşullarındaki değişikliklere uyum sağlayarak, çeşitli
senaryolar boyunca sağlam bir tepki sağlar. Önerilen CFGSA-DO kontrol optimizasyonu,
MATLAB 2023a Simulink'te simüle edilmiştir. Önerilen çalışmanın etkinliği, modellerin
radyal MG'sinde karşılaşılan birkaç pratik günlük sorun ve gerçekçi durum altında
gösterilmiştir. Bu durumlar, iletişim gecikmeleri, üretim bağlantısının kesilmesi ve yük
değişiklikleri gibi MG otobüslerinde voltaj ve frekans (V-f) kararsızlığına neden olan güç
düzenlemelerini bozacak şekilde formüle edilmiştir. PS optimizasyonunun sonuçları, önceki
deneysel çalışmalarla karşılaştırıldığında doğrulanmış, tartışılmış ve üstün performans
kanıtlanmıştır
Mini transabdominal preperitoneal repair (mTAPP) of inguinal hernia: Better to use three 5 mm trocars
No full text..
Using deep learning technology to optimize VPN networks based on security performance
No full text- In recent years, network developments and user growth have increased network security problems and techniques. The trend in network security is towards web-based networks, given Internet users' diverse origins, unpredictable persons are more likely to participate in malevolent activities. Security and privacy safeguards are implemented using many technologies. This paper proposes using a virtual private network (VPN) to secure particular communications across vast networks. VPNs restrict unauthorised connections, benefiting secured hosts. Through a VPN network, connections can be kept hidden and external connections prohibited. The influence of a virtual private network (VPN) on a standard network's performance is studied by producing and assessing CBR, HTTP, and FTP payloads. The evaluation used throughput and time delay as performance measures after analysis of the finding, deep learning (DL) can predict attacks. Because that learns attack patterns during training to effectively forecast attacks. To detect attacks, deep learning-based attack prevention model was created This method uses Nave Bayes and FFNN to enhace network performance. The results show that VPNs affect packet latency and performance differently depending on the data type. The FFNN algorithm detects intrusions with 98% accuracy
Evaluation of changes in natural head position before and after rhinoplasty with inclinometer
No full textAMAÇ: Bu çalışmanın amacı, rinoplastiye bağlı olarak doğal baş pozisyonundaki değişikliğin inklinometre ile değerlendirilmesidir. GEREÇ VE YÖNTEM: Çalışmamıza rinoplasti işlemi için özel kliniğe başvuran 24 hasta rinoplasti öncesi ve sonrası olmak üzere değerlendirilmiştir. Rinoplasti öncesi ve sonrası hastalarda havayolunu değerlendirmek için NOSE testi, özgüveni değerlendirmek için Rosenberg Benlik Saygısı Ölçeği uygulanmıştır ve hastaların inklinometre aracılığıyla yürürken ve self balance-ayna pozisyonu uygulanarak elde edilen doğal baş pozisyonu bilgisayar aracılığıyla kayıt altına alınmıştır. İstatistiksel analizler için NCSS 2007 programı kullanılmıştır. Çalışma verileri değerlendirilirken grup karşılaştırmalarında Independent Sample T testi, takip ölçümlerinin sayısal değerlendirilmesinde Paired Samples T testi, kategorisel değerlendirilmesinde ise Mcnemar Testi kullanılmıştır. BULGULAR: Rinoplasti öncesinde baş ortalama 3,1° daha ekstansiyonda bulunmuştur ( p0,05). SONUÇ: Çalışma sonucunda rinoplasti uygulamasının hem Pitch hem de Roll değerlerinde istatistiksel olarak anlamlı bir değişime neden olduğu bulunmuştur. Doğal baş pozisyonunun etkin bir şekilde kullanıldığı ortodontik tedavi ve ortognatik cerrahi tanı ve tedavi planlama süreçlerinde bu etkenin göz önünde bulundurulmasında fayda olduğu düşünülmektedir.OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the change in natural head position due to rhinoplasty using an inclinometer. MATERIALS AND METHODS: In our study, 24 patients who applied to a private clinic for rhinoplasty procedure were evaluated before and after rhinoplasty. Before and after rhinoplasty, the NOSE test was used to evaluate the airway, the Rosenberg Self-Esteem Scale was used to evaluate self-confidence, and the patients' natural head position obtained by walking with an inclinometer and by applying self balance-mirror position were recorded by computer. NCSS 2007 program was used for statistical analysis. Independent Sample T test was used for group comparisons, Paired Samples T test was used for numerical evaluation of follow-up measurements and Mcnemar Test was used for categorical evaluation. FINDINGS: The head was found to be 3,1° more extended on average before rhinoplasty ( p0.05). CONCLUSIONS: As a result of the study, it was found that rhinoplasty caused a statistically significant change in both Pitch and Roll values. It is thought that this factor should be taken into consideration in orthodontic and orthognathic surgical diagnosis and treatment planning processes where natural head position is used effectively
The impact of artificial intelligence on business processes: A case study approach
No full textThis paper evaluates the study on the impact of artificial intelligence on business processes:
a case study approach. Artificial Intelligence into business processes has been invocation, in
this regard. The operational landscapes are redesigned, and efficiency induced. Basically, AI
encapsulates 'expert systems', 'machine learning', and 'natural language processing'. From an
idea proposed by McCarthy back in the year 1956 to a major driver of contemporary strategy
formulation in businesses. Its multidimensional application extends into fraud detection,
individualized customer experience, and more effective decision-making processes.
Examples of noted applications include the use of AI-infused technologies in credit card
fraud detection systems, email spam filters, and predictive traffic alerts. Thus, the qualitative
research design employed was based on descriptive statistics of simple frequency percentage
analysis. The target groups that have been targeted by the project were 3 tech companies, 3
food companies, and 3 transport companies making a cohort of 9 business firms carefully
chosen to represent various types and sizes of enterprises. From the study in close conclusion,
it is found out that assimilation of AI technologies into business operations increases
productivity, streamlines assets use, and smoothen workflow across different industry
players. Further, the challenges of using AI for business activities include issues of data
quality and accessibility, shortage of talent skill, concerns related to ethics and regulation,
and finally, the challenges of integration with existing systems. More so, the move towards
the adoption of AI offers a number of benefits in areas such as efficiency and productivity, cost reduction, enhancing decision-making processes, customized customer experience
through innovating and creating new channels of income. The influence that AI can have on
business functions has been a topic of great examination, which shows the great potential it
holds across various sectors. Enterprises should give precedence to the establishment of
robust data governance frameworks and allocation of resources towards data quality
management tools to guarantee the precision and dependability of data used for AI
implementations.Yapay zekanın iş süreçlerine etkisine ilişkin çalışma: vaka çalışması yaklaşımı
değerlendirildi. Yapay Zekanın (Al) iş süreçlerine entegrasyonu dönüştürücü oldu,
operasyonel ortamları yeniden şekillendirdi ve verimliliği artırdı. Uzman sistemleri, makine
öğrenimini ve doğal dil işlemeyi kapsayan Al, McCarthy'nin ilk kez 1956'da önerdiği bir
kavramdan mevcut iş stratejilerinin itici gücü haline geldi. Çok boyutlu uygulaması
dolandırıcılık tespiti, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri ve gelişmiş karar verme süreçleri
gibi alanları kapsamaktadır.
Dikkate değer örnekler arasında, kredi kartı sahtekarlığı tespit sistemlerinde yapay zeka
destekli teknolojilerin kullanımı, e-posta spam filtreleri ve tahmini trafik uyarıları yer alıyor.
Etkiyi değerlendirmek için kullanılan yöntem, nitel araştırma tasarımı ve basit frekans
yüzdesi analizinin tanımlayıcı istatistikleriydi. Projenin hedef grupları, çeşitli tür ve
büyüklükteki işletmeleri (küçük, orta ve büyük) temsil etmek üzere dikkatle seçilmiş 9 ticari
firmadan oluşan bir grup oluşturan 3 teknoloji şirketi, 3 gıda şirketi ve 3 nakliye şirketiydi.
Araştırmada yapay zeka teknolojilerinin iş operasyonlarına entegre edilmesinin üretkenliğin
artmasına, varlık kullanımının kolaylaştırılmasına ve farklı sektörlerde iş akışının
iyileştirilmesine yol açtığı ortaya çıktı.
Ayrıca yapay zekanın iş görevleri için kullanılmasındaki zorluklar arasında veri kalitesi ve
erişilebilirlik sorunları, vasıflı yetenek eksikliği, etik ve mevzuatla ilgili kaygılar ve mevcut sistemlerle entegrasyon zorlukları yer alıyor. Ayrıca yapay zekanın benimsenmesi, artan
verimlilik ve üretkenlik, azalan maliyetler, gelişmiş karar alma, kişiye özel müşteri
deneyimleri, inovasyon ve yeni gelir kanallarının yaratılması gibi çeşitli avantajlar sunuyor.
Özetlemek gerekirse, Al'ın iş fonksiyonları üzerindeki etkisinin incelenmesi, onun farklı
sektörlerdeki derin potansiyelinin altını çiziyor. Kuruluşlar, Yapay Zeka uygulamaları için
kullanılan verilerin kesinliğini ve güvenilirliğini garanti etmek için sağlam veri yönetişim
çerçeveleri oluşturmaya ve kaynakları veri kalitesi yönetimi araçlarına tahsis etmeye öncelik
vermelidir
Tüketici tiplerinin marka sadakati üzerindeki etkisinin incelenmesi: Türkiye örneği
Get PDFBu çalışmanın temel amacı, Tüketici Tiplerinin Marka Sadakati üzerindeki etkisinin
araştırılmasıdır. Bu çalışma kapsamında sekiz tüketici tipinin marka sadakati üzerindeki
etkilerini test etmek için anket yöntemine başvurulmuştur. Araştırmada çoklu regresyon
analizi uygulanarak hangi tüketici tiplerinin marka sadakati üzerinde anlamlı etkisi olduğu
incelenmiştir. Araştırma sonucunda; “Mükemmeliyetçiler”, “Marka Bilinçliler”, “Fiyat
Odaklılar”, “Kararsızlar” ve “Alışkanlıklarından Vazgeçmeyen” olmak üzere beş tüketici
tipinin “Marka Sadakati” üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır.The main purpose of this study is to investigate the effect of Consumer Types on Brand
Loyalty. Within the scope of this study, the survey method was used to test the effects of
eight consumer types on brand loyalty. In the research, multiple regression analysis was
applied to examine which consumer types had a significant impact on brand loyalty. As a
result of the research; It was concluded that five consumer types, namely "Perfectionists",
"Brand Conscious", "Price Oriented", "Undecided" and "Cannot Give Up Their Habits",
have a significant effect on "Brand Loyalty"
Investigation of effective factors of a solar powered fixed-wing UAV for enhanced endurance and efficiency
Get PDFThis research aims to investigate effective factors for enhancing the performance and
efficiency of fixed-wing solar-powered unmanned aerial vehicles (UAVs). The MQ-9 model
was selected for analysis. SunPower C60 solar cells were integrated onto the entire wing
surface through computer-aided design using SolidWorks. Calculations quantified
additional energy harnessed, battery capacity for storage, and improvements in flight
endurance and range. Findings reveal that augmenting the MQ-9 wings with high-efficiency
photovoltaic cells substantially increased the solar-powered UAV's flight duration by
approximately 30%. Conclusions confirm incorporating renewable solar energy enables
notable efficiency gains in fixed-wing UAVs. This study paves the path for solar technology
integration, moving towards environmentally sustainable aviation systems. Further work
should assess cutting-edge solar cells, improved energy storage, extended operational flight
times, and broader aerospace applications. In summary, by highlighting the immense
potential of solar power in enhancing fixed-wing UAV efficiency.
This research advocates solar-powered systems as pioneers for the future of unmanned flight
technology
Identifying causes of construction delays in initiatives for educational institutions
No full textIraq's construction industry faces several challenges. Construction project delays significantly affect time, a component that is essential to the success of the project. Numerous issues are brought on by the delay, including increased project costs, decreased operational effectiveness, then, on a significant scale, detrimental commercial and sociological effects for the nation. Najaf needs a ton of development work to continue its growing trajectory as one of Iraq's most significant metropolitan areas. Plans for new public schools show the necessary efforts made in cities, and the sporadic setbacks in these efforts have occasionally led to a hybrid operational model for the city's educational institutions. This study examines and evaluates delays in construction projects in various nations. Through discussions and surveys with stakeholders in Iraq's building industry, additional issues have been discovered. Their feedback was used to prioritize the five most common reasons of project delays and the ones uncovered through primary research. The delay in making payments to contractors is a contributing factor. Inadequate planning, wrong estimates of construction duration, conflicts with neighboring properties, and inexperienced contractors also play a role. The next step involves determining how much time each key reason mentioned in the projects added to the delays. Official documentation from 30 randomly selected projects (representing a statistically significant subset of completed school projects in Najaf) was used in this investigation. The presentation included comparative analysis with significant indications, as well as statistical data on the degree of delay brought on by various issues. It was also emphasized how important it was to hire better-rated contractors, competent employees, experienced project supervisors, and enough engineers on-site
Fracture sternale spontanée en marche d'escalier dans le myélome multiple
No full text[No abstract available
Digital transformation in finance exploring the evolution and impact of Fintech innovation
Get PDFThe banking industry has been profoundly and complexly affected by the digital
transformation. One positive impact has been the simplification of routine transactions by
banks and other financial institutions. The use of automation has enabled banks and other
financial institutions to streamline their processes, reduce costs and significantly reduce error
rates This article explores complex and diverse digital transformation in finance, with a focus
on growth and the impact of fintech innovation in particular , providing a comprehensive
survey of important models in fintech innovation and a theoretical framework for
understanding digital transformation in finance, all through a comprehensive literature
review and it comes. The report examines the impact of critical technologies such as
blockchain, artificial intelligence and big data analytics to transform financial services,
focusing specifically on their applications in payments, credit and wealth management
Coding analysis is done on the basic implementation of blockchain using Python. Credit
scoring, fraud detection and risk assessment are some of the fintech applications of machine
learning platforms such as Random Forest. Analysis of the fintech ecosystem, interactions
between start-ups, established companies, and regulators in stimulating innovation and
shaping market conditions. Fintech has revolutionized traditional financial services by using
case studies and models to demonstrate their impact. This improved access, efficiency and
transparency, but also posed challenges for established organisations. The topic provides valuable insights into the sustainable development of digital transformation in the economy
by predicting future trends and outcomes. It identifies the possibilities for industry
stakeholders and policymakers to adapt and succeed in the rapidly changing landscape of
fintech innovation