Bursa Technical University Institutional Repository
Not a member yet
2618 research outputs found
Sort by
Investigation of the effect of extractives on the weathering resistance of wood
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Orman Endüstri Mühendisliği Bilim DalıÇalışmada amaç, Türkiye'de endüstriyel olarak temin edilebilen 15 farklı odun türünün (6 tür yerli, 9 tür egzotik) dış ortam koşullarında (toprak üstü kullanım yerleri) maruz kalabileceği bozundurucu faktörlere karşı dayanıklılığının doğal koşullara maruz bırakılmasıyla belirlenmesi ve bu dayanıklılık üzerinde ekstraktiflerin etkisini incelemektir. Bu amaçla doğal dayanıklılığı yüksek olan ve dış ortamda kullanım alanı bulan dut, ardıç, venge, tik, iroko, kestane, dahoma, yalancı akasya, moabi, okan, paduk, ipe, ceviz, tatajuba ve meşe odunları kullanılmıştır. Örneklerin yarısının ekstraktifleri uzaklaştırılarak ekstraktiflerin dış ortam yaşlandırmasına karşı etkinliği tespit edilmiştir. Çalışmada 2 pilot alan kullanılmıştır. Biga/Çanakkale'de deniz kenarında ve denizden uzak bir alanda 1 yıl doğal dış ortam koşullarına maruz bırakılan örneklerin renk ve yüzey pürüzlülük ölçümleri, yüzey kimyası (ATR-FTIR) ve makroskopik açıdan değerlendirilmesi 1, 3, 6, 9 ve 12 ay bounca periyodik olarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, tüm örneklerde hava koşullarına maruz bırakma süresi arttıkça pürüzlülük ve renk değişimi artmıştır. Genel olarak egzotik türler, yerli türlerden daha pürüzlü yüzeyler vermiştir. Pürüzlülük değerlerine lokasyonun etkisi görülmemiştir. Yerli türlerde en pürüzlü yüzeyler meşe ve cevizde görülürken, en az pürüzlü yüzeyler ardıç ve kestanede bulunmuştur. Egzotik ağaç türleri arasında istatistiki açıdan pürüzlülük indeksi en büyük olan türler sırasıyla moabi ve okan; en düşük olanlar ise venge, iroko, paduk ve teak odunu örnekleridir. En fazla renk değişiminin yerli ağaç türü odunlarında ilk 3 ayda, ekstraktifçe zengin egzotik ağaç türü odunlarında 3-6 ay arasında meydana geldiği bulunmuştur. Koyu renkli odunlar açık renk almaya, açık renkli odunlar ise koyulaşma eğilimi sergilemiştir. Tüm ağaç türü odunlarında en fazla renk değişimi ekstrakte edilen ve denizden uzak alanda bekletilen örneklerde görülürken en düşük ekstrakte edillmemiş ve deniz kenarında bekletilen örneklerde görülmüştür. Ağaç türleri arasında paduk en fazla renk değişimine sahip olurken, moabi en az renk değişimine sahip olan odun türü olmuştur. Açık hava koşullarına maruz bırakılan türlerin yüzeylerindeki kimyasal değişimler FTIR ile 12 ay boyunca takip edilmiş ve incelenmiştir. Tüm türlerde literature uyumlu şekilde lignin bozunmasına dayalı temel kimyasal değişimler gözlenmiştir. Yerli türlerin yüzey kimyasındaki değişim ilk 1 ayda tamamlanmış olduğu, bazı egzotik türlerin yüzey kimyasındaki bozunmanın ise 3 aya kadar uzayabildiği tespit edilmiştir.The aim of the study was to determine the resistance of 15 different industrially available wood species (6 native and 9 exotic species) to the degradation factors to which they may be exposed under outdoor conditions (above-ground use) by exposing them to natural conditions and to examine the effect of extractives on this resistance. For this purpose, mulberry, juniper, wenge, teak, iroko, chestnut, dahoma, acacia, moabi, okan, paduk, ipe, walnut, tatajuba and oak woods with high natural durability and outdoor use were used. The extractives of half of the samples were removed and the effectiveness of the extractives against outdoor aging was determined. Two pilot areas were used in the study. The color and surface roughness measurements, surface chemistry (ATR-FTIR), and macroscopic evaluation of the samples, which were exposed to natural outdoor conditions for 1 year in an area near and away from the sea in Biga/Çanakkale, were carried out periodically for 1, 3, 6, 9 and 12 months. As a result of the study, roughness, and color change increased with increasing exposure time to weathering in all samples. In general, exotic species gave rougher surfaces than native species. There was no effect of location on roughness values. In native species, the roughest surfaces were found in oak and walnut, while the least rough surfaces were found in juniper and chestnut. Among the exotic wood species, the highest roughness index was moabi and okan, and the lowest ones were wenge, iroko, padauk and teak wood samples. It was found that the maximum color change occurred in the first 3 months in native wood species woods and between 3-6 months in extractive-rich exotic wood species woods. Dark woods tended to become lighter and light woods tended to become darker. In all wood species, the highest color change was observed in extracted samples kept away from the sea, while the lowest color change was observed in unextracted samples kept near the sea. Among the wood species, padauk had the highest color change, while moabi had the least color change. The chemical changes on the surfaces of species exposed to outdoor conditions were monitored and examined for 12 months with FTIR spectroscopy. Basic chemical changes based on lignin degradation were observed in all species, consistent with the literature. It has been determined that the change in the surface chemistry of native species is completed in the first month, while the degradation on the surface chemistry of some exotic species can take up to 3 months
Serviceability analysis of an existing steel piled wharf according to TCHSER-2020
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı, İnşaat Mühendisliği Bilim DalıKıyı yapılarının güvenle hizmet verebilmesi için depreme dayanıklı olması gerekmektedir. Bu gereklilik ülkemizdeki kıyı ve liman yapıları için gelişen teknolojiyle birlikte yönetmeliklerin güncellenmesini sağlamıştır. Bu çalışma kapsamında Türkiye Kıyı ve Liman Yapıları Deprem Yönetmeliği (TKLYDY) esaslarınca bir tersane tesisinde mevcut bir çelik kazıklı iskele yapısının statik ve dinamik analizleri yapılmıştır. Analizi yapılacak olan iskelenin yük hesabı için yanaşacak en büyük geminin büyüklüğü 40000 DWT olarak belirlenmiştir. İskeleye etki edecek gemi yanaşma yükleri ile baba çekme kuvvetlerinin bulunabilmesi için Türkiye Kıyıları için Rüzgâr ve Derin Deniz Dalga Atlası kullanılarak yapı önü dalga yüksekliği ve periyodu elde edilmiştir. Tesis alanında yapılmış olan jeolojik jeoteknik etüt raporu verileri ışığında zemin profili ve zemin parametreleri belirlenmiştir. Bu parametreler ile çelik kazıkların zemin içerisinde kalan kısımlarının zemin ile etkileşimini tanımlayan doğrusal olmayan zemin yaylarının statik ve dinamik yük etkisi altındaki davranışı belirlenmiştir. Ardından, analizde göz önüne alınacak deprem etkileri ve performans hedefleri belirlenmiştir. AFAD interaktif web uygulamasında tesisin bulunduğu yerin koordinatları esas alınarak DD-2 deprem düzeyi için deprem parametreleri belirlenmiş ve iskele yapısı normal yapılar sınıfında kabul edilmiştir. Bu verilerle iskelenin deprem tasarım sınıfı belirlenmiştir. TKLYDY (2020)'ye göre iskele yapısı iki aşamalı olarak çözülecektir. KLÖS=2 ve DTS=1 olarak tespit edilen iskele için birinci ve ikinci aşamada doğrusal olmayan statik itme analizi yöntemiyle çözümleme yapılacaktır. Birinci aşama çözümde DD-3 deprem düzeyi etkisinde itme analizi yapılarak Sınırlı Hasar (SH) performans hedefinin sağlanıp sağlanmadığı kontrol edilecektir. İkinci aşama çözümünde ise DD-1 deprem düzeyinde Göçme Öncesi (GÖ) performans hedefi sağlanacaktır. Analizler için iskele yapısının matematiksel modeli SAP2000 programı kullanılarak oluşturulmuştur. Taşıyıcı sistem modeli için yapının rölevesi kullanılmış; malzeme bilgisi ise yerinde yapılan test raporlarından alınmıştır. Analizden önce, iskeleye etkiyen statik yükler ve doğrusal olmayan yaylar programa tanımlanmıştır. Birinci aşama analiz ve değerlendirmede kullanılacak olan etkin kesit rijitlikleri XTRACT programı kullanılarak bulunmuş ve sistemin modal analizi yapılmıştır. Yapıda mafsallaşma öngörülen çubuk elemanlara plastik mafsal tanımlanmıştır. Birinci aşamada eylemsizlik hesapları için gerekli olan yapı hedef yer değiştirmesi hesaplanmıştır. TKLYDY (2020) ile yönetmeliğe giren kinematik etkileşim hesabı için ilk olarak PEER Ground Motion Database web tabanlı uygulamasında tesisin yer aldığı konumda beklenen, dünyadaki benzer depremler arasından yedi adet deprem kaydı seçilmiştir. Bu deprem kayıtları AFAD veri tabanından alınan DD-3 deprem düzeyi hedef spektrumu ile SeismoMatch programında benzeştirilmiştir. Benzeştirilen bu deprem kayıtları DeepSoil programına girilerek serbest zemin davranışı ile zeminde meydana gelen yer değiştirmeler bulunmuştur. Birinci aşama çözümleme bittikten sonra ikinci aşama çözümlemeye geçilmiştir. Bu aşamada benzer şekilde tüm işlemler DD-1 deprem düzeyi için tekrarlanmış ve GÖ performans düzeyi kontrol edilmiştir. Birinci ve ikinci aşama çözümlerde birleştirilmiş kinematik ve eylemsizlik etkileşim sonucu kontrolleri de yapılmıştır. Ayrıca, SAP2000 modelinde statik hesap için çelik kazığın gerilme kontrolleri, betonarme kazık kesiti kontrolleri ve kazık taşıma gücü kontrolleri yapılmış, yapının statik yükler altındaki durumu kontrol edilmiştir. Sonuç olarak; iskele yapısının statik hesap kontrolleri tamamlandıktan sonra SH ve GÖ performans düzeylerinin de sağlandığı görüldüğünden sistemin güvenle hizmet verebilir olduğuna karar verilmiştir.In order to ensure safety, coastal structures must be earthquake-resistant. Therefore, regulations for coastal and harbor structures in our country have been updated with developing technology. This thesis focuses on the static and dynamic analysis of an existing steel piled wharf structure in a shipyard facility, in accordance with the Turkish Coastal and Harbor Structures Earthquake Regulations (TCHSER). To calculate the load of the wharf under analysis, we determined the size of the largest ship to be docked as 40000 DWT. We obtained the wave height and period in front of the structure using the Wind and Deep-Sea Wave Atlas for the Turkish Coasts to find the ship berthing loads and bollard pulling forces that will act on the wharf. The soil profile and soil parameters were determined based on the geological geotechnical survey report data. These parameters were used to determine the behavior of the nonlinear soil springs that define the interaction between the steel piles and the soil under static and dynamic loading. The earthquake effects and performance targets to be considered in the analysis were also determined. The earthquake parameters for DD-2 earthquake level were determined based on the coordinates of the facility location in the AFAD interactive web application. The wharf structure was considered a normal structure. The earthquake design class of the wharf was determined using this data. According to TCHSER (2020), the wharf structure will be solved in two stages. For the wharf, which has been determined as KLÖS=2 and DTS=1, the nonlinear static pushover analysis method will be used in both stages. In the first stage analysis, thrust analysis will be performed at the DD-3 earthquake level to check whether the Limited Damage (SH) performance level has been achieved or not. During the second stage of analysis, the performance level for Collapse Prevention (GÖ) will be achieved at DD-1 earthquake level. The mathematical model of the wharf structure was created using the SAP2000 program for the analyses. The structural system model was based on the survey of the structure, and the material information was obtained from on-site test reports. Prior to the analysis, the program defined static loads and nonlinear springs acting on the wharf. The initial analysis and evaluation of the structure involved determining the effective section stiffnesses using the XTRACT program. Modal analysis was then performed to assess the system. Plastic hinges were defined for the rod elements where plastic hinging was anticipated. The target displacement required for inertia calculations was calculated during the first stage. For the kinematic interaction calculation in TCHSER (2020), seven earthquake records were selected from the PEER Ground Motion Database web-based application. The earthquakes were chosen based on their similarity to those expected at the facility's location. The selected earthquake records were then simulated using the DD-3 earthquake level target spectrum from the AFAD database in the SeismoMatch program. The DeepSoil program was used to analyses simulated earthquake records and determine ground displacements with free ground behavior. The second stage analysis was then conducted for the DD-1 earthquake level to check the performance level of the GÖ. Both first and second stage solutions underwent combined kinematics and inertia interaction result checks. In addition, the static calculation in the SAP2000 model included stress checks for the steel pile, cross section checks for the reinforced concrete pile, and pile bearing capacity checks. After completing the static calculation checks of the wharf structure, it was determined that the SH and GÖ performance levels were met. Therefore, it was concluded that the system can safely operat
Real-time detection of plastic part surface defects withYOLOv8 object detection model
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Endüstri Mühendisliği Bilim DalıÜretim sürecinde ürünlerdeki kusurların tespit edilmesi önemli bir konudur. Tespit edilemeyen kusurlu parçaların müşterilere ulaşması firma için iyi bir izlenim oluşturmayacağından dolayı kusurların doğru bir şekilde tespit edilmesi önem arz etmektedir. Çoğu firmanın bu iş için insan gücünden yararlanması pek çok sorunu da beraberinde getirmektedir. İnsan görüşüyle hızlı ve doğru tespitin mümkün olmaması nedeniyle birçok hatalı parçanın üretilmesi ve sonrasında müşteriye gönderilmesi maliyete ve zaman kaybına neden olduğundan kusur tespitinin otomatik hale getirilmesi gerekmektedir. Kusurların tespit edilmesi her sektör için çok önemlidir ancak otomotiv sektöründe üretilen parçalarda görülen kusurların tespit edilmesi özellikle büyük bir önem taşımaktadır. Bu kusurlardan biri olan araç içi parçaların yüzeylerinde görülen kusurlar müşteri memnuniyetini büyük ölçüde etkilediğinden dolayı üretim sırasında dikkatli olunması gerekmektedir. Bu çalışmada, otomotiv yan sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir firmada üretilen plastik parçalardaki kusurların YOLOv8 nesne tespit modeli kullanılarak tespiti amaçlanmıştır. Çalışma toplamda üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada firmadaki plastik parçalarda görülen kusur tipleri pareto analizi yardımıyla değerlendirilmiş ve en çok görülen kusur tipleri olarak çizik, leke ve parlama seçilmiştir. Daha sonra belirlenen üç kusur tipi için veriler toplanmış ve ön işlemeye tabi tutulmuştur. İkinci aşamada kusurlu parça görüntüleri kullanılarak YOLOv8 modellerinin eğitimi yapılmıştır. Eğitim sonucunda en yüksek mAP değeri 0,990 ile YOLOv8s modelinde, en kısa eğitim süresi ise YOLOv8n modelinde elde edilmiştir. En yüksek mAP değerini veren YOLOv8s modelinde parti boyutu (8, 16 ve 32) ve öğrenme oranı (0,005, 0,01 ve 0,02 ) üzerinden hiper parametre ayarı yapılmıştır ve en iyi çıktıyı veren değerler ile test aşamasına geçilmiştir. Parti boyutu 16 ve öğrenme oranı 0,01 hiperparametre değerleri en iyi sonucu verdiği için test aşamasında bu değerler kullanılmıştır. Üçüncü aşama olan son aşamada ise model test edilmiş ve mAP değeri 0,902 olarak elde edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar incelendiğinde YOLOv8 nesne tespit algoritmasının plastik parça kusurlarını tespit etmede yüksek hız ve doğrulukla çalışması üretilen parçaların kalite kontrolünde insan faktörlü hataların önlenmesi anlamında katkı sağlayacaktır. Bu yüzden yapılan tez çalışmasının, özelde çalışmanın yapıldığı firmaya genelde ise kusurlarını hızlı ve düşük maliyetle tespit etmek isteyen diğer firmalar için bir rehber olması hedeflenmektedir.Detecting defects in products during the production process is an important issue. It is important to detect defects accurately, as undetected defective parts reaching customers will not create a good impression for the company. The fact that most companies use manpower for this job brings with it many problems. Since fast and accurate detection is not possible with human vision, producing many defective parts and then sending them to the customer causes cost and time loss, defect detection must be automated. Detecting defects is very important for every sector, but detecting defects in parts produced in the automotive industry is of particular importance. Since one of these defects, the defects seen on the surfaces of vehicle interior parts, greatly affects customer satisfaction, care must be taken during production. In this study, it was aimed to detect defects in plastic parts produced in a company operating in the automotive sub-industry sector by using the YOLOv8 object detection model. The study consists of three stages in total. In the first stage, the defect types seen in the plastic parts of the company were evaluated with the help of Pareto analysis and scratches, stains and shine were selected as the most common defect types. Then, data for the three identified defect types were collected and preprocessed. In the second stage, YOLOv8 models were trained using defective part images. As a result of the training, the highest mAP value of 0.990 was obtained in the YOLOv8s model, and the shortest training time was obtained in the YOLOv8n model. As a result of the training, the highest mAP value of 0.990 was obtained in the YOLOv8s model, and the shortest training time was obtained in the YOLOv8n model. In the YOLOv8s model, which gave the highest mAP value, hyperparameter adjustment was made based on batch size (8, 16 and 32) and learning rate (0.005, 0.01 and 0.02), and the testing phase was started with the values that gave the best output. Since the hyperparameter values of batch size 16 and learning rate 0.01 gave the best results, these values were used in the testing phase. In the third stage, the last stage, the model was tested and the mAP value was obtained as 0.902. When the results obtained from the study are examined, the high speed and accuracy of the YOLOv8 object detection algorithm in detecting plastic part defects will contribute to the prevention of human factor errors in the quality control of the produced parts. Therefore, the thesis study is aimed to be a guide for the company in particular and for other companies in general that want to detect defects quickly and at low cost
The impact of Azerbaijan-Israel relations on Azerbaijan–Iran relations
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı, Uluslararası İlişkiler Bilim DalıBu çalışmada, Azerbaycan-İsrail ilişkilerinin gelişmesi ve bu durumun İran ile ilişkileri üzerindeki etkileri neorealist bir bakış açısıyla ele alınmıştır. Bu çalışma, Azerbaycan'ın İsrail ile olan yakın ilişkilerinin, özellikle İran ile ilişkilerini karmaşıklaştıran bir faktör olduğunu vurgulamaktadır. Neorealist perspektiften bakıldığında, her ülkenin ulusal çıkarlarını koruma ve bölgedeki güç dengesini sağlama çabaları, bu ilişkilerin dinamiklerini şekillendirmektedir. Azerbaycan, İsrail ile olan ilişkilerinde askeri, diplomatik ve ekonomik destek arayışında, özellikle de Dağlık Karabağ'daki Ermenistan sorununda karşı karşıya olduğu güvenlik zorluklarına yanıt aramaktadır. Ancak, bu yakın ilişkiler, İran'ı tedirgin edebilir ve İran ile Azerbaycan arasındaki ilişkileri olumsuz etkileyebilir. İran, Azerbaycan'ın İsrail ile olan yakınlaşmasını kendi güvenliği için bir tehdit olarak görebilir. İran'ın Azerbaycan'daki etkisini artırma çabaları, Azerbaycan'ın ulusal egemenliğine ve güvenliğine yönelik bir algı oluşturabilir. Bu durum, bölgede gerginliği artırabilir ve çatışma riskini artırabilir. İran'ın Azerbaycan'daki etkisini artırma çabaları, İsrail ile Azerbaycan arasındaki ilişkileri daha da karmaşık hale getirebilir. Azerbaycan-İsrail ilişkilerinin Azerbaycan-İran ilişkilerine yansımaları, bölgedeki jeopolitik dinamikleri karmaşıklaştırmaktadır. Her iki ülke de ulusal çıkarlarını koruma ve bölgedeki güç dengesini sağlama çabalarıyla hareket ediyor. Ancak, bu ilişkiler, bölgedeki istikrarı tehlikeye atabilir ve bölgedeki gerginliği artırabilir. Bu nedenle, bölgedeki tüm paydaşların dengeli ve yapıcı bir yaklaşım benimsemeleri önemlidir. Anahtar kelimler: Neorealist, Güvenlik, Ulusal çıkarlar, Jeopolitik, Bölge ıstikrarı.This study analyzes the development of Azerbaijan-Israel relations and its impact on its relations with Iran from a neorealist perspective. This study emphasizes that Azerbaijan's close relations with Israel are a factor that complicates its relations with Iran in particular. From a neorealist perspective, each country's efforts to protect its national interests and maintain the balance of power in the region shape the dynamics of these relations. In its relations with Israel, Azerbaijan seeks military, diplomatic and economic support in response to the security challenges it faces, particularly the Armenian conflict in Nagorno-Karabakh. However, these close ties could unsettle Iran and negatively affect relations between Iran and Azerbaijan. Iran may see Azerbaijan's rapprochement with Israel as a threat to its security. Iran's efforts to increase its influence in Azerbaijan may be perceived as a threat to Azerbaijan's national sovereignty and security. This could heighten tensions and increase the risk of conflict in the region. Iran's efforts to increase its influence in Azerbaijan could further complicate relations between Israel and Azerbaijan. The repercussions of Azerbaijan Israel relations on Azerbaijan-Iran relations complicate the geopolitical dynamics in the region. Both countries are driven by efforts to protect their national interests and maintain the balance of power in the region. However, these relations could jeopardize regional stability and increase tensions in the region. Therefore, it is important for all stakeholders in the region to adopt a balanced and constructive approach. Keywords: Neorealist, Security, National interests, Geopolitics, Regional stability
Short-term load forecasting and seasonal analysis of electrical energy consumption
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim DalıElektrik enerji sistemlerinin verimli bir şekilde planlanması, ekonomik bir şekilde üretilmesi, dağıtılması, sistem operasyonlarının daha iyi koşullarda yönetilmesi ve gelecekteki enerji ihtiyaçlarını tahmin etme açısından oldukça kritik bir adım olan yük tahmini, elektrik sektöründe büyük bir öneme sahiptir. Bu tahminler, geçmiş dönemlerdeki elektrik enerjisi tüketim alışkanlıklarını inceleyerek gelecekteki elektrik talebini öngörmeye dayanır. Yük tahmini, kısa dönem, orta dönem ve uzun dönem olmak üzere üç ayrı periyot şeklinde ele alınabilir. Kısa dönem yük tahminleri, bir gün veya bir hafta gibi kısa bir süre için; orta dönem yük tahminleri, birkaç ay veya bir yıl gibi daha uzun bir süre için ve uzun dönem yük tahminleri de birkaç yıl veya daha uzun bir süre için yapılır. Bu çalışmada, Güneydoğu Anadolu Bölgesinde bulunan bir tesisin 2019-2020-2021-2022 yıllarına ait saatlik elektrik enerjisi tüketim verileri kullanılarak kısa dönem yük tahmin modellemesi yapılmıştır. Ayrıca, Meteorolojiden bu yıllara ait sıcaklık değerleri alınarak elektrik enerjisi tüketim verilerine sıcaklık faktörü de eklenmiştir. Mevsimsellik analizi yapılarak sıcaklık faktörünün elektrik enerjisi tüketim tahminlerinin sonucuna etkisi değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında, yük tahmini uygulaması için çoklu doğrusal regresyon, yapay sinir ağları (YSA) ve Otoregresif Hareketli Ortalamalar (ARIMA) yöntemleri kullanılmış, her bir yöntem için tahmin sonuçları elde edilmiş ve diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bu yöntemler için veri doğruluğu ve analiz hızları açısından yapılan karşılaştırmada, ortalama hata değerleri bulunarak modellerin performansları sonucunda ARIMA yönteminin, yük verilerindeki dalgalanmaları azaltarak, daha doğru tahminler yaptığı gözlenmiştir. Yapay sinir ağları yönteminin ise, yük verilerindeki kalıpları öğrenerek, daha hızlı sonuç ürettiği görülmüştür.Load forecasting, which is a critical step in efficiently planning, economically producing, distributing, and managing system operations of electric energy systems, as well as predicting future energy needs, holds significant importance in the electricity sector. These forecasts rely on predicting future electricity demand by examining consumption patterns from past periods. Load forecasting can be categorized into three different periods: short-term, medium-term, and long-term. Short-term load forecasts are made for a short period such as a day or a week; medium-term load forecasts cover a longer period, such as several months or a year, while long-term load forecasts extend to several years or more. In this study, short-term load forecasting modeling was conducted using hourly electricity consumption data from a facility located in the Southeast Anatolia Region for the years 2019-2020-2021-2022. Additionally, temperature values for these years were obtained from meteorological data, and a temperature factor was added to the electricity consumption data. Seasonality analysis was performed to evaluate the impact of the temperature factor on the results of electricity consumption forecasts. For load forecasting application in this study, regression, artificial neural networks, and ARIMA methods were utilized. Forecast results were obtained for each method and compared with other methods. In the comparison made in terms of data accuracy and analysis speed, average error values were determined, and it was observed that the ARIMA method provides more accurate predictions by reducing fluctuations in load data. The artificial neural networks method, on the other hand, was found to produce results more quickly by learning patterns in load data
Improving the mechanical performance of peek matrix composites with nano additives
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Nanomalzeme Bilim DalıPolimer esaslı malzemeler günümüzde metal ve seramik esaslı malzemelere alternatif oluşturmaya başlamışlardır. Otomotiv, tıp, uzay ve havacılık, elektronik, inşaat ve daha birçok endüstriyel alanda polimer esaslı malzemeler yaygınca kullanılmaktadır. Polimer malzemelerin performans ve maliyet avantajlarının yanı sıra erime sıcaklıkları ve mekanik performans özellikleri gibi dezavantajları da mevcuttur. Polimer malzemelerin daha fazla uygulama alanlarında kullanımını kısıtlayan bu dezavantajlar matris polimerine farklı türde katkılar eklenerek üretilen polimerik kompozit malzemelerle ortadan kaldırılmaya çalışılmaktadır. Bu bağlamda araştırmacılar polimerik kompozitlerin özelliklerini geliştirmek için çokça çalışma yürütmektedir. Literatürde yapılan çalışmalarda polimer malzemelere nano/mikro boyutlu partikül veya fiber şeklinde birçok katkının eklenerek polimer matrisli kompozitlerin üretildiği ve bu malzemelere yapılan testler sonucunda polimerin mekanik özelliklerinin geliştiği açıkça ortaya konmuştur. Çok fazla sayıda polimer ve katkı malzemesi olması nedeniyle polimerik kompozitler hakkında araştırmaların yeterli olmadığı bilinmektedir. Bu nedenle polimerik kompozitler günümüzde araştırılması ve kanıtlarla bilgilerin ortaya konulması gereken konulardandır. Bu çalışmada genellikle uçak ve havacılık uygulamalarında kullanılan mühendislik polimerlerinden termoplastik polieter eter keton (PEEK) polimer malzemesine farklı oranda grafen nano platelet (GNP) ve çok duvarlı karbon nanotüp (MWCNT) nano katkıları sıcak pres yöntemiyle kompozit üretimi gerçekleştirildi. Bu iki karbon bazlı nano katkının polimer matrisin mekanik özelliklerine olan etkileri incelenildi. Mekanik özelliklerin incelenmesi için gerekli olan çekme, darbe, üç nokta eğme ve sertlik test numuneleri mekanik karıştırma ve sıcak pres yardımıyla üretimler tamamlandı. En yüksek sertlik değerindeki artış ağırlıkça %5 MWCNT katkısı ile %15 olurken, GNP katkısı ile eser miktarda artış yaşanmıştır. Çekme ve akma dayanımları PEEK matrise her iki katkıda artış yaşamış en yüksek çekme dayanımını %40 artış ile ağırlıkça %10 MWCNT katkısıyla gözlemlenmiştir. Eğme testi ağırlıkça %0,5 MWCNT oranından ve ağırlıkça %1 GNP oranından daha fazla oranlarda yapının gevrekleştiğini ve eğme dayanımının azaldığını ortaya koymuştur. Darbe test sonuçlarında ağırlıkça %0,1 katkı oranında MWCNT'nin dayanımı %200, GNP'nin ise dayanımı %300'den fazla arttırdığı görülmüştür. Yapılan SEM analizleri ile yapıdaki topaklanma ve matris/katkı arayüzey bağ durumu ortaya konmuştur.Polymer-based materials have now begun to provide alternatives to metal and ceramic-based materials. Polymer-based materials are widely used in automotive, medical, space and aviation, electronics, construction and many other industrial fields. In addition to their performance and cost advantages, polymer materials also have disadvantages such as melting temperatures and mechanical performance properties. These disadvantages, which restrict the use of polymer materials in more application areas, are being tried to be eliminated by polymeric composite materials produced by adding different types of additives to the matrix polymer. In this context, researchers are conducting a lot of work to improve the properties of polymeric composites. Studies in the literature have clearly demonstrated that polymer matrix composites are produced by adding many additives in the form of nano/micro-sized particles or fibers to polymer materials, and that the mechanical properties of the polymer improve as a result of the tests performed on these materials. It is known that there is a lack of information about polymeric composites due to the large number of polymers and additive materials. For this reason, polymeric composites are among the issues that need to be researched and presented with evidence. In this study, composite production of different ratios of graphene nano platelet (GNP) and multi-walled carbon nanotube (MWCNT) nano additives to the thermoplastic polyether ether ketone (PEEK) polymer material, which is one of the engineering polymers generally used in aircraft and aviation applications, was produced by the hot press method. The effects of these two carbon-based nano additives on the mechanical properties of the polymer matrix were examined. The production of tensile, impact, three-point bending and hardness test samples required for the examination of mechanical properties was completed with the help of mechanical mixing and hot press. While the increase in the highest hardness value was 15% with the 5% MWCNT additive by weight, there was a slight increase with the GNP additive. Tensile and yield strengths increased with both nano additives to the PEEK matrix, and the highest tensile strength was observed with a 40% increase with a 10% MWCNT additives by weight. The bending test revealed that the structure became brittle and the bending strength decreased at more than 0.5% MWCNT by weight and 1% GNP by weight. In the impact test results, it was seen that MWCNT increased the strength by 200% and GNP increased the strength by more than 300% at an additive rate of 0.1% by weight. The SEM analysis revealed the agglomeration and matrix/additive interfacial bonding in the structure
A qualitative research on generation Z in the context of artificial intelligence and transhumanism
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Sosyoloji Ana Bilim Dalı, Sosyoloji Bilim DalıYapay zekâ günümüzde birçok açıdan son derece mühim bir teknolojidir. Her geçen gün gelişmeye devam eden yapay zekâ teknolojileri üzerine tartışılması veya düşünülmesi gereken konuları da beraberinde getirmektedir. Aynı zamanda transhümanizmin hedefleri ile yapay zekânın gelişim süreci ortak noktalarda kesişmektedir. Yapay zekâ ve transhümanizm, teknoloji, insanlık ve bilincin kesişim noktasında hızlı ve etkili bir gelişim göstermektedirler. Yapay zekâ araştırma ve geliştirmesindeki hızlı ilerleme, akıllı makinelerin toplum, iş ve hatta insan olmanın ne anlama geldiğine dair varoluşsal soruları da beraberinde getirmektedir. Benzer şekilde transhümanizm, teknoloji ve biyolojinin insan yeteneklerini geliştirmek ve mevcut varoluşun sınırlarını aşmak için birleştiği bir gelecek vizyonu sunmaktadır. Genetik mühendisliğinden yaşamın uzatılmasına, bilişsel iyileştirmelerden beyin-bilgisayar arayüzlerine kadar transhümanizmin sunmaya hazırladığı olanaklar kimlik, ahlak, etik ve bilincin doğası hakkında derin felsefi soruları gündeme getirmektedir. Çalışma kapsamında yapay zekâ ve transhümanizm kavramlarının tarihleri derinlemesine incelenmiş, bu teknolojilerin günümüzdeki sonuçları ve gelecekteki olası senaryoları tartışmaya açılmıştır. Bu çalışma aynı zamanda konu bağlamında kritik öneme sahip olduğu düşünülen Z kuşağı ile ilgilidir. Z kuşağı, teknolojiye ve küresel yaklaşımlara olan ilgisi ile bilinmektedir. Özellikle 21. yüzyıl teknolojilerinin gelişimi içerisine doğmuş olan bu kuşak, teknolojiyi aktif olarak hayatın her alanında kullanmaktadır ve adeta simbiyotik bir ilişkiyi çağrıştıran bu durum, teknolojiyle olan etkileşimlerini benzersiz kılmaktadır. Yapay zekâ destekli vücut modifikasyonları, genetik mühendisliği ve diğer transhümanizm kapsamındaki konular, Z kuşağının geleceğe yönelik beklentilerini şekillendirebilecek önemli unsurlar olarak ortaya çıkmaktadır. Bu araştırmanın temel amacı, genelleme yapılamayacak olsa da Z kuşağından katılımcıların, yapay zekâ ve transhümanizme dair bilgilerini, endişelerini, yaklaşımlarını varsa talep ve beklentilerini ortaya koymaya çalışmaktır. Bu çalışmada Z kuşağı ile yapılan mülakatın bulgularına göre, bu kuşağın teknoloji, yapay zekâ ve transhümanizme yaklaşımları büyük benzerlik göstermektedir. Aynı zamanda, Z kuşağı katılımcılarının bunlara dair endişelerinin, taleplerinin ve beklentilerinin de büyük bir çoğunlukla aynı doğrultuda olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada, Z kuşağının teknolojiye ve alandaki tartışmalara entegrasyonunun ve transhümanist düşünce sisteminin daha anlaşılır kılınmasının önemli ve gerekli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.Artificial intelligence is an extremely important technology in many aspects today. The development of artificial intelligence technologies, which continues to advance day by day, brings with it issues that need to be discussed or considered. At the same time, the goals of transhumanism and the development process of artificial intelligence intersect at common points. Artificial intelligence and transhumanism are developing rapidly and effectively at the intersection of technology, humanity and consciousness . The rapid progress in artificial intelligence research and development raises existential questions about intelligent machines in society, business, and even what it means to be human. Similarly, transhumanism offers a vision of the future in which technology and biology combine to enhance human capabilities and transcend the limits of current existence. From genetic engineering to life extension, from cognitive enhancements to brain-computer interfaces,the possibilities offered by transhumanism raise deep philosophical questions about identity, morality, ethics and the nature of consciousness. Within the scope of the study, the history of the concepts of artificial intelligence and transhumanism were examined in depth, and the current consequences of these technologies and possible future scenarios were opened for discussion. This study also focuses on Generation Z, which is thought to be of critical importance in the context of the subject. Generation Z is known for its interest in technology and global approaches. This generation, especially those born into the development of 21st century technologies, actively uses technology in every aspect of life, and this situation, which evokes a symbiotic relationship, makes their interactions with technology unique. Artificial intelligence-supported body modifications, genetic engineering and other transhumanist issues emerge as important elements that can shape the future expectations of Generation Z. Although generalizations cannot be made, the main purpose of this research is to try to reveal the knowledge, concerns, approaches, demands and expectations, if any, of Generation Z participants regarding artificial intelligence and transhumanism. According to the findings of the interview with Generation Z in this study, this generation's approaches to technology, artificial intelligence and transhumanism are very similar. At the same time, it has been determined that the concerns, demands and expectations of Generation Z participants are mostly in the same direction. In this study, it was concluded that it is important and necessary to integrate Generation Z into technology and discussions in the field and to make the transhumanist thought system more understandable
Deep learning for detection of plant irrigation needs
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Mekatronik Mühendisliği Bilim DalıTarımın nüfus artışıyla birlikte beslenme ve sürdürülebilir gıda üretimi konusundaki zorlukları göz önüne alındığında, su kaynaklarının etkin bir şekilde kullanılması ve bitkilerin doğru sulama ile büyümesi kritik bir öneme sahiptir. Yapay Zeka (YZ), tarım alanında su yönetimi ve bitki sağlığının izlenmesi için önemli araçlar sunmaktadır. Bu çalışma, bitki yapraklarından elde edilen görüntülerin Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) ile analiz edilerek bitkilerin su ihtiyacını belirlemeyi amaçlamaktadır. Çalışma, iki farklı bitki türü olan Seleginella ve Kolyos üzerinde odaklanmaktadır. Sulama öncesi ve sulama sonrası durumlar arasındaki farklılıkları belirleyerek su ihtiyacını tespit etmeyi hedeflemektedir. Veri seti, bitkilerin sulamadan önce ve sonra farklı arka planlarda çekilen görüntülerini içermektedir. Toplamda, Seleginella bitkisine ait 504 adet ve Kolyos bitkisine ait 696 adet görüntü elde edilmiştir. Bu araştırmada iki farklı teknik belirlenmiştir; uygun ESA modelini eğitmek ve transfer öğrenme metodu kullanarak hangi tekniğin daha uygun olduğunu araştırmak. Transfer öğrenme metodunda GoogLeNet, Inception-v3, DenseNet, ResNet-18, DarkNet-201 mimarileri kullanılmıştır. Çalışmanın değerlendirilmesinde, test verisi üzerinden doğruluk, F1 skoru, kesinlik gibi metrikler kullanılarak modellerin performansı ölçülmüştür. Seleginella bitkisi için en yüksek test doğruluğuna sahip geliştirilen ESA modeli ile Inception-v3 modeli, 1 değerine ulaşmıştır. Kolyos bitkisi için en yüksek test doğruluğuna sahip ESA modeli ise ResNet-18 ve Inception-v3 modelleriyle elde edilmiş olup, doğruluk değeri 0.9958'dir. Geliştirilen ESA modeli Kolyos bitkisi için 0.9153 değeriyle yüksek test doğruluğu elde edilmiştir. Bunlara ek olarak hiperparametre ayarının sonuçlar üzerindeki etkisi vurgulanarak, öğrenme oranları, filtre boyutları ve optimizasyon algoritmalarının dikkatlice seçilmesinin genel performansı etkileyebileceği belirtilmiştir.. Bu noktada, daha geniş kapsamlı araştırmalara ve çeşitli hiperparametre kombinasyonlarına odaklanmak, modelin genel performansını daha da iyileştirebilir. Sonuç olarak, bu çalışma, tarım sektöründe sulama yönetimi ve yapay zeka uygulamalarının birleşimini ele alarak, ESA modelinin başarılı bir şekilde bitkilerin sulanma durumunu sınıflandırabildiğini göstermiştir.Considering the challenges in nutrition and sustainable food production with the increase in population, efficient use of water resources and proper irrigation for plant growth are of critical importance in agriculture. Artificial Intelligence (AI) provides essential tools for water management and monitoring plant health in the agricultural sector. This study aims to determine the water needs of plants by analyzing images obtained from plant leaves using Convolutional Neural Networks (CNN), specifically focusing on two different plant species: Seleginella and Kolyos. The study aims to identify differences between pre-irrigation and post-irrigation conditions to assess water requirements. The dataset includes images taken before and after irrigation with different backgrounds for both Seleginella (504 images) and Kolyos (696 images) plant species. Two distinct techniques are defined in this research: training a suitable CNN model and investigating which technique is more suitable using transfer learning. In the transfer learning method, architectures such as GoogLeNet, Inception-v3, DenseNet, ResNet-18, and DarkNet-201 are employed. The evaluation of the study measures the performance of models using metrics such as accuracy, F1 score, and precision on the test data. The developed CNN model and Inception-v3 model achieved the highest test accuracy of 1 for Seleginella plant. For Kolyos plant, the highest test accuracy was achieved with the CNN model using ResNet-18 and Inception-v3 models, with an accuracy value of 0.9958. The developed ESA model for Kolyos plant achieved high test accuracy with a value of 0.9153. Additionally, the impact of hyperparameter tuning on results is emphasized, indicating that carefully selecting learning rates, filter sizes, and optimization algorithms can influence overall performance. In this regard, focusing on more comprehensive research and various hyperparameter combinations could further enhance the overall performance of the model. In conclusion, this study demonstrates the successful classification of plant irrigation status by combining irrigation management in the agricultural sector with artificial intelligence applications, specifically utilizing the CNN model
Bidirectional flyback converter design for energy transfer applications in battery management systems with active balancing method
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim DalıBatarya paketini oluşturan hücreler üretimsel toleranslar ve çevre koşullarının etkisiyle eşdeğer olmayan şarj ve deşarj davranışları göstermektedir. Hücreler arasındaki eşdeğer olmayan bu davranışlar batarya paketini oluşturan hücrelerin aşırı şarj ve aşırı deşarja maruz kalarak güvenlik problemleri oluşmasına sebep olmaktadır. Aynı zamanda batarya paketinin verimli kullanılmamasına ve kullanım ömrünü erken tamamlamasına neden olmaktadır. Bu olumsuz durumların giderilmesi için batarya paketini oluşturan hücrelerin dengelenmesi gerekmektedir. Hücre dengeleme sistemleri batarya yönetim sistemlerin en temel bileşenidir. Hücre dengeleme sistemleri pasif ve aktif hücre dengeleme olarak ikiye ayrılmaktadır. Pasif hücre dengelemede batarya paketini oluşturan hücreler arasındaki dengesizliğe neden olan fazla enerjinin harcanmasıyla dengeleme işlemi gerçekleşirken aktif hücre dengelemede dengesizliğe neden olan fazla enerji yüksek enerjili hücreden düşük enerjili hücreye aktarılarak hücre dengeleme işlemi gerçekleştirilir. Pasif hücre dengeleme sistemi basit tasarım ve düşük maliyet avantajına sahipken düşük dengeleme hızı ve düşük dengeleme verimliği dezavantajına sahiptir. Aktif hücre dengeleme yüksek dengeleme hızı ve yüksek dengeleme verimliliği avantajına sahipken yüksek maliyet ve büyük sistem boyutu dezavantajlarına sahiptir. Bu tez çalışmasında üç veya daha fazla sayıda lityum iyon hücre içeren batarya paketleri için batarya paketinin şarj veya deşarj durumuna göre hücreden pakete veya paketten hücreye çift yönlü hücre dengeleme işlemi gerçekleştirebilen trafo temelli aktif hücre dengeleme sistemi geliştirilmiştir. Hücre dengeleme sistemi batarya paketindeki hücrelerin devreye alınmasını sağlayan anahtarlama dizisi, anahtarlama elemanlarının kontrol edilmesini sağlayan izole ve izole olmayan sürücü devreler, şarj ve deşarj akımlarının belirlenmesini sağlayan akım algılama, hücre ve batarya paketi gerilimlerinin belirlenmesi sağlayan gerilim algılama devreleri ve enerji aktarım işlemini gerçekleştiren geri dönüşlü dönüştürücüsünden oluşmaktadır. Hücre dengeleme sisteminin ve geri dönüşlü dönüştürücünün çalışma prensibi ve çalışma modları ayrıntılı olarak analiz edilmiştir. Geri dönüşlü dönüştürücünün tasarımı için gereken matematiksel eşitlikler verilmiştir. Öncelikle hücre dengeleme sistemi Matlab/Simulink ortamında simüle edilmiştir. Ardından gerçek zamanlı uygulama devresinin tasarımı gerçekleştirilerek laboratuvar ortamında dengeleme sisteminin performansı incelenmiştir Simülasyon ve gerçek zamanlı uygulama bulguları karşılaştırılarak birbirini doğruladığı belirlenmiştir. Hücre dengeleme sistemi kontrol ve tasarım kolaylığı, yüksek dengeleme hızı ve az sayıda manyetik bileşen içermesi özellikleriyle diğer hücre dengeleme sistemlerine üstünlük gösterdiği belirlenmiştir.The cells forming the battery pack show non-equivalent charging and discharging behaviours due to manufacturing tolerances and environmental conditions. These non equivalent behaviours between the cells cause safety problems by exposing the cells forming the battery pack to overcharge and overdischarge. At the same time, it causes the battery pack to be used inefficiently and to complete its service life early. In order to eliminate these negative situations, the cells that make up the battery pack must be balanced. Cell balancing systems are the most basic component of battery management systems. Cell balancing systems are divided into two as passive and active cell balancing. In passive cell balancing, the balancing process is performed by expending the excess energy that causes the imbalance between the cells that make up the battery pack, while in active balancing, the cell balancing process is performed by transferring the excess energy that causes the imbalance from the high energy cell to the low energy cell. While passive cell balancing system has the advantage of simple design and low cost, it has the disadvantage of low balancing speed and low balancing efficiency. While active cell balancing has the advantage of high balancing speed and high balancing efficiency, it has the disadvantages of high cost and large system size. In this thesis, a transformer based active cell balancing system has been developed for battery packs containing three or more lithium ion cells, which can perform cell-to pack or pack-to-cell bidirectional cell balancing according to the charge or discharge state of the battery pack. The cell balancing system consists of a switching array for switching on the cells in the battery pack, isolated and non-isolated driver circuits for controlling the switching elements, current sensing circuits for determining the charging and discharging currents, voltage sensing circuits for determining the cell and battery pack voltages, and a flyback converter for energy transfer.The operating principle and operating modes of the cell balancing system and the flyback converter are analysed in detail. The mathematical equations required for the design of the flyback converter are given. Firstly, the cell balancing system is simulated in Matlab/Simulink environment. Then, the real-time application circuit is designed and the performance of the balancing system is analysed in the laboratory environment. Simulation and real-time application findings are compared and found to confirm each other.It was determined that the cell balancing system is superior to other cell balancing systems with its ease of control and design, high balancing speed and having few magnetic components
Fixing python syntax errors with deep learning methods
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Bilim DalıOtomatik program onarımı (APR), yazılım geliştirme süreçlerinde karşılaşılan hataları tespit etmek ve onarmak için otomatik teknikler kullanan bir araştırma alanıdır. Bu alanda yapılan çalışmalar, hata düzeltme sürecini hızlandırmayı, yazılım kalitesini artırmayı ve geliştiricilerin üzerindeki yükü azaltmayı hedefler. Bu alandaki son yenilikler, derin öğrenme ve makine öğrenimi tekniklerinin yanı sıra geleneksel algoritmik yaklaşımları içermekte ve kod analizi, hata türü tahmini, hatalı kod segmentlerinin lokalizasyonu ve onarım önerileri sunma gibi aşamaları otomatize etmekte büyük ilerlemeler kaydetmektedir. Bu tez çalışması, Python programlama dilinde yazılmış kodların otomatik olarak onarılmasını hedefleyen ve yapay zeka teknolojilerini kullanan bir sistem üzerine odaklanmaktadır. Çalışma, BiLSTM ve LSTM ağları kullanılarak geliştirilen özel modeller ile hatalı kodların tespit edilip onarılması sürecini içermektedir. Çalışmanın ilk aşamasında, farklı hata türlerine sahip hatalı Python kodları üzerinde eğitim gerçekleştirilmiştir. BiLSTM hata türü tahmin modeli, %98'lik bir doğruluk değeri elde ederek hata türlerini etkin bir şekilde tespit edebildiğini kanıtlamıştır. Python dilinde yazılmış ve doğru biçimde işlev gösteren kod örnekleri üzerinden, bu kodların tokenize edilerek temel yapı taşlarına ayrılması ve her bir tokenin benzersiz tanımlayıcılar ile eşleştirilmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem sonucunda oluşturulan veri seti, LSTM tabanlı bir token tahmin modelinin eğitimi için kullanılmıştır. Model, eğitim sonucunda %98,44'lük bir doğruluk oranı ve %98,91'lik F1 skoruna ulaşarak yüksek düzeyde başarı sergilemiştir. Sistemin performansı, mutasyon testiyle oluşturulmuş 925 adet hatalı kod örneği üzerinde deneyimlenmiş ve bu kodların 794'ü (%85,84) başarılı bir şekilde onarılmıştır. Bu sonuçlar, sistemin hatalı Python kodlarını tespit etme ve onarma konusunda oldukça yetkin olduğunu göstermektedir. Şablon tabanlı APR aracı olan PyNar Sohbet Robotu ile karşılaştırıldığında tez çalışmasının onarım sistemi, PyNar'ın %53,3'lük başarısına kıyasla %85,84 gibi daha yüksek bir başarı oranına ulaşmıştır. Bu karşılaştırma, geliştirilen otomatik onarım sisteminin etkinliğini ve yapay zeka destekli çözüm yaklaşımlarının bu alanda ne kadar başarılı olabileceğini gözler önüne sermiştir. Bu akademik çalışma, otomatik program onarımı konusunda önemli bir ilerlemeyi işaret ederek bu alandaki ileriye dönük çalışmalar için güçlü bir referans sağlamaktadır. Elde edilen yüksek doğruluk oranları ve onarım başarısı, APR araçlarının yazılım geliştirme alanında önemli bir etki yaratabileceğinin göstergesidir. Bu tür sistemlerin gelişimi ve iyileştirilmesi kod kalitesini artırma ve geliştirme süreçlerinin verimliliğini iyileştirme yolunda umut verici yenilikler sunmaktadır.Automatic Program Repair (APR) is a field of research that employs automated techniques to detect and fix errors encountered in software development processes. Studies in this area aim to accelerate the error correction process, enhance software quality and reduce the burden on developers. Recent innovations in this field encompass deep learning and machine learning techniques, alongside traditional algorithmic approaches, making significant strides in automating stages such as code analysis, error type prediction, localization of faulty code segments and offering repair suggestions. This disputation focuses on a system that targets the automatic repair of code written in the Python programming language using artificial intelligence technologies. The work involves the development of specialized models using BiLSTM and LSTM networks for the detection and repair of faulty code. In the initial phase, training was conducted on faulty Python codes with various error types. The BiLSTM error type prediction model achieved a 98% accuracy rate, effectively demonstrating its capability to identify error types. Python code samples that function correctly were processed to tokenize and break them down into basic building blocks, with each token matched with unique identifiers. This process resulted in a dataset used for training a LSTM-based token prediction model. Post-training, the model exhibited high success, achieving a 98.44% accuracy rate and a 98.91% F1 score. The system's performance was tested on 925 faulty code samples created through mutation testing, successfully repairing 794 of them (85.84%). These results demonstrate the system's proficiency in detecting and repairing faulty Python code. When compared with PyNar, a template-based APR tool chatbot, the thesis's repair system reached a higher success rate of 85.84% compared to PyNar's 53.3%. This comparison highlights the effectiveness of the developed automatic repair system and underscores the potential success of AI-supported solution approaches in this field. This research marks a significant advancement in automatic program repair, providing a robust reference for future research in this area. The high accuracy and repair success rates indicate that APR tools could have a substantial impact in the field of software development. The continued development and improvement of such systems offer promising innovations for enhancing code quality and increasing the efficiency of development processes