Bursa Technical University Institutional Repository
Not a member yet
2618 research outputs found
Sort by
Drying of cellulosic shelled sunflower
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Kimya Mühendisliği Bilim DalıAyçiçeklerinin çekirdekleri, tepsili kurutucu yardımıyla 3 farklı sıcaklık ve 3 farklı akış hızı kullanılarak, ön işlem (dondurulma) uygulanmış ve ön işlem uygulanmamış şekilde kurutma işlemi yapılmıştır. 3 farklı sıcaklık olarak cihazın maksimum değeri ve kurutma imkanları göz önüne alınarak 40 – 50 – 60 °C sıcaklıklar seçilmiş ve bu sıcaklıklarda işlem yapılmıştır. Bu sıcaklıklar üzerinde cihazın fanı yardımıyla farklı akış hızları eklenerek, donmuş ve donmamış ayçiçeğinin kuruma işlemi tamamlanmış, nem kayıpları hesaplanmış ve bu verilerle eğrileri ve grafikleri çıkartılmıştır. Akış hızının seçiminde çalışılan tepsili kurutucu cihazın minumum kapasitesindeki değerler seçilmiştir. Bu değerler ; 0,7 – 1 – 1,5 m/s olup hava akış hızları her bir sıcaklığa ek olarak değerlendirilip ayçekirdeklerinin kuruma grafikleri ve nem eğrileri çıkarılmıştır. 3 ayrı sıcaklık, 3 farklı akış hızında kuruma- zaman eğrileri ve nem değerleri hesap edilerek bu eğrilerin minitab programı ile regresyon analizleri yapılmıştır. Program çıktısına göre elde edilen matematiksel denklemlere uygun matematiksel modelleri değerlendirilmiş ve kinetik modelleri incelenmiştir. Bu matematiksel modele ait uygun kuruma kinetik modeli seçilmiştir. Ayçiçekleri toplandığı gibi işlenmemiş ve toplandıktan sonra ön işlem olarak dondurulup kurutma cihazına alınarak farklı sıcaklık ve akış hızlarının, kuruma üzerindeki etkileri gözlenmiş ve sıcaklık artışının kuruma üzerindeki zamanı kısaltan etkisi ve akış hızı artışının kuruma işlemindeki zamanı kısaltan etkisi gözlenerek bu sürelerin birbirleriyle kıyaslanmaları sağlanmıştır. Dondurma işleminin ayçiçeklerinin kurumasında zamanı azaltan bir etkiye sahip olduğu, dondurulan ayçiçeklerinin, aynı sıcaklık ve akış hızındaki direkt olarak kurutma işlemine tabi tutulan ayçiçeklerinden daha hızlı kuruduğu belirlenmiştir. Bu kıyaslamaya ait uygun kurutma kinetiği modeli belirlenmiştir. Uygun sonuçlar için 40 °C sıcaklık ve 1m/s akış hızı seçilerek çıkarılan regresyon analizinde ayçiçeğinin kurutma modelinin Wang ve Singh (1978) modeline en yakın olduğu %98 güven aralığında modelin benzediği belirlenmiştir. Farklı kinetik modellerle işlem denenmiş, fakat güven aralığı en yüksek olan değer Wang ve Singh (1978) kurutma kinetiği modeli olduğu hesaplanmıştır.Sunflower seeds were dried using a tray dryer at 3 different temperatures and 3 different flow rates, with pre-treatment (freezing) and without pre-treatment. Considering the maximum value of the device and drying possibilities as 3 different temperatures, temperatures of 40 – 50 – 60 °C were selected and processes were carried out at these temperatures. By adding different flow rates with the help of the device's fan at these temperatures, the drying process of frozen and unfrozen sunflower seeds was completed, moisture losses were calculated, and curves and graphs were drawn with these data. In the selection of the flow rate, the values in the minimum capacity of the tray dryer device were selected. These values are; 0.7 – 1 – 1.5 m/s air flow rates were evaluated in addition to each temperature and drying graphs and humidity curves of sunflower seeds were obtained. Drying-time curves and humidity values were calculated at 3 different temperatures, 3 different flow rates, and regression analyzes of these curves were made with the minitab program. The mathematical models suitable for the mathematical equations obtained according to the program output were evaluated and the kinetic models were examined. The appropriate drying kinetic model of this mathematical model was chosen. Sunflowers were not processed as they were collected, and after they were collected, they were freeze-dried as a pre-treatment, and the effects of different temperatures and flow rates on drying were observed. It was determined that the freezing process has a time-reducing effect on the drying of sunflowers, and the frozen sunflowers dry faster than the sunflowers that are directly dried at the same temperature and flow rate. The appropriate drying kinetics model for this comparison was determined. In the regression analysis obtained by choosing 40 °C temperature and 1 m/s flow rate for suitable results, it was determined that the drying model of sunflower was closest to the Wang and Singh (1978) model and the model was similar at the 98% confidence interval. The process was tried with different kinetic models, but the value with the highest confidence interval was calculated as Wang and Singh (1978) drying kinetic model
A demand-side management assessment of residential consumers by a clustering approach
Get PDFResidential consumers have a significant share in total energy demand today. Demand-side management is a collection of processes which makes providing large amounts of energy less problematic. Identifying demand characteristics of energy consumers is a remarkable part of this process. Data clustering methods have recently been proposed as beneficial tools at that point. In this study, a novel parametric representation of residential energy consumption data is proposed. For that purpose, eleven specific parameters are proposed first for extraction of features in data. Next, principal component analysis is used for dimension reduction. Finally, k-means algorithm is applied for clustering. Two residential energy consumption datasets are used for validation. Analyses are carried out in MATLAB and R. Data clustering is realized on a monthly basis by using daily load curves and clustering performance is compared with another study. It is found that the proposed approach leads to the formation of meaningful clusters of residential consumers. It is also possible to observe demand tendency on a daily basis since daily consumption data is used during the process. Performance evaluation scores show that energy consumption data fit better into clusters when it is compared with another study in the literature
Hydrogen adsorption on Ni doped carbon nanocone
Get PDFHydrogen adsorption was investigated on Ni doped carbon nanocone (Ni-CNC) 180 degrees C by Density Functional Theory (DFT). The WB97XD method was used with the 6-31G(d,p) and LanL2DZ basis sets. The electronegativity, HOMO and LUMO energies, chemical hardness, chemical potential, adsorption enthalpy and adsorption energy values have been calculated for hydrogen adsorption on Ni-CNC structure. The adsorption enthalpy value of hydrogen molecule was calculated as-27.8 kJ/mol. According to the storage capacity study for the Ni-CNC structure, it was found that this structure adsorbed eight hydrogen molecules and the hydrogen storage capacity was calculated to be similar to 4.3 wt%. After hydrogen adsorption, there was no significant decrease in HOMO-LUMO gap value. In addition, this situation indicates that the electrical conductivity of the Ni-CNC structure does not increase. These results show that the Ni-CNC structure cannot be used as a sensor for the hydrogen molecule, but it is a promising candidate material for hydrogen storage at room temperature
Using digital twin technology in production planning and control process: An application in textile industry
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim DalıGünümüzde, mevcut üretim ve tasarım teknolojilerinin modern bilgi ve iletişim teknolojileriyle birleşmesiyle birlikte üretim ve tasarımda dijitalleşme süreci başlamıştır. Özelikle nesnelerin interneti, bulut bilişim, büyük veri analitiği, yapay zeka ve dijital ikiz gibi Endüstri 4.0 teknolojilerinin ortaya çıkmasıyla birlikte günümüzün üretim paradigması akıllı üretime dönüşmeye başlamıştır. Bu teknolojilerden biri olan dijital ikiz, üretim sistemlerinin veya bileşenlerinin sanal ve gerçek zamanlı bir temsilini oluşturarak sürekli toplanan verilerle ürünler veya üretim sistemleri hakkında geleceğe yönelik bilgiler vermektedir. Ayrıca, süreçlerdeki sorunları tespit etmek, ürünlerin tasarım döngüsünü hızlandırmak, kalite sorunlarının kaynağını belirlemek ve hataları önlemek gibi birçok avantajlar sağlamaktadır. Bu avantajlarından dolayı da akıllı imalat, akıllı bina yönetimi, akıllı şehir, sağlık, petrol, gaz ve daha pek çok alanda giderek daha fazla uygulanmaya başlamıştır. Ancak, ürün ya da sistemlerin dijital ikizlerinin oluşturulması ve uygulanması için öncelikle gerekli olan verilerin toplanması, düzenlenmesi, işlenmesi ve anlamlı hale getirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, hazır giyim sektöründe faaliyet gösteren öncü bir firmanın üretim tesisinde, veri dijitalleştirme projesi kapsamında süreçlerin uçtan uca incelenmesi ve yeni nesil bilgi teknolojileri kullanılarak veri odaklı süreç tasarımlarının yapılması amaçlanmıştır. Buna bağlı olarak, yeni gelişen ve hızlı büyüyen bir teknoloji olan dijital ikiz modellerinin yapılabilmesi için gerekli olan süreç altyapılarının oluşturulması hedeflenmiştir. Yapılan çalışmada ilk olarak, süreç haritaları oluşturulmuş ve süreçlere ait sürekli değişen verilerin sensörler ve arayüzler yardımıyla elde edilerek sisteme aktarılması sağlanmıştır. Daha sonra, üretim hattındaki makinelerden alınan süreç bazlı süreler ile üretilecek ürüne ait nitelikler arasında bağlantı kurularak, herhangi bir ürünün sürece girdiğinde ne kadar sürede tamamlanacağı lineer regresyon, polinomal regresyon, gradyan destekli karar ormanı regresyonu ve rassal orman regresyon algoritmaları kullanılarak Knime platformunda tahmin edilmiştir. Yapılan tahmin sonuçlarına göre rassal orman regresyon modelinin, en düşük hata metrik değerlerine sahip olduğu tespit edilmiş ve bu regresyon modeli ERP altyapısına entegre edilmiştir. Tahminleme ile ürünler için klasman ve tedarik bazında standart süreler elde edilmiş olup bu standart süreler ile maliyetlendirme, verimlilik ölçme, raporlama ve performans değerlendirme çalışmaları yapılmıştır. Ayrıca, tahmin edilen üretim süreleri ve hat üzerindeki çeşitli parametrelere göre üretim çizelgeleme çalışması tasarımı yapılmış olup firma tarafından test edilecektir. Yapılan çalışma, kendi kendine karar verebilen akıllı bir sistemin altyapısının oluşturulması bakımından önemli olup süreçlerin dijital ikizlerinin oluşturulmasına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.Today, with the combination of existing production and design technologies with modern information and communication technologies, the digitalization process in production and design has begun. Especially with the emergence of Industry 4.0 technologies such as the internet of things, cloud computing, big data analytics, artificial intelligence and digital twin, today's production paradigm has begun to transform into intelligent production. One of these technologies, the digital twin, creates a virtual and real-time representation of production systems or components, providing future-oriented information about products or production systems with constantly collected data. In addition, it provides many advantages such as detecting problems in processes, speeding up the design cycle of products, identifying the source of quality problems and preventing errors. Because of these advantages, it has started to be applied more and more in areas such as smart manufacturing, smart building management, smart city, health, oil, gas and many more. However, in order to create and implement digital twins of products or systems, first of all, necessary data must be collected, organized, processed and made meaningful. In this study, it is aimed to examine the processes from end to end within the scope of the data digitization project in the production facility of a leading company operating in the garment industry and to make data-oriented process designs using new generation information technologies. Accordingly, it is targeted to create the necessary process infrastructures for making digital twin models, which is a newly developing and rapidly growing technology. In the study, first of all, process maps were created and the constantly changing data of the processes were obtained with the help of sensors and interfaces and transferred to the system. Then, by establishing a connection between the process-based times taken from the machines on the production line and the characteristics of the product to be produced, how long it will take for any product to be completed when it enters the process was estimated on the Knime platform using linear regression, polynomial regression, gradient boosting decision forest regression and random forest regression algorithms. According to the estimation results, it was determined that the random forest regression model had the lowest error metric values and this regression model was integrated into the ERP infrastructure. With estimation, standard times were obtained for products on the basis of classification and supply, and costing, productivity measurement, reporting and performance evaluation studies were carried out with these standard times. In addition, the production scheduling study has been designed according to the estimated production times and various parameters on the line and will be tested by the company. The study is important in terms of creating the infrastructure of a smart system that can decide on its own, and it is thought that it will contribute to the creation of the digital twins of the processes
Architectural design communication (ADC) in online education during COVID-19 pandemic: a comparison of Turkish and Spanish universitie
No full textPurpose: The paper aims to examine the concept of architectural design communication (ADC) for updating design studio dynamics in architectural education during the Covid-19 pandemic. Within this perspective, the changing and transforming contents of architectural education, the thinking, representation and production mediums are examined through the determined components of ADC. There are five components in the study, which are (1) Effective Language Use, (2) Effective use of Handcrafts, (3) Effective Technical Drawing Knowledge, (4) Effective Architectural Software Knowledge and (5) Outputs. Design/methodology/approach: The research method is based on qualitative and quantitative methods; a survey study is applied and the comparative results are evaluated with the path analysis method. The students in the Department of Architecture of two universities have been selected as the target audience. Case study 1 survey is applied to Altinbas University (AU) and Case study 2 survey is applied to Universitat Politecnica de Valencia (UPV) students during the COVID-19 pandemic; ‘19-‘20 spring term, online education. Findings: As a result, two-path analysis diagrams are produced for two universities, and a comparative analysis is presented to reveal the relationships of the selected ADC components. Originality/value: This paper fulfills an identified need to study how ADC can be developed in online education platforms.Architectural design communication (ADC
Instant determination of the artemisinin from various Artemisia annua L. extracts by LC-ESI-MS/MS and their in-silico modelling and in vitro antiviral activity studies against SARS-CoV-2
No full textIntroduction: Numerous efforts in natural product drug development are reported for the treatment of Coronavirus. Based on the literature, among these natural plants Artemisia annua L. shows some promise for the treatment of SARS-CoV-2. Objective: The main objective of our study was to determine artemisinin content by liquid chromatography electrospray ionisation tandem mass spectrometry (LC-ESI-MS/MS), to investigate the in vitro biological activity of artemisinin from the A. annua plants grown in Turkey with various extracted methods, to elaborate in silico activity against SARS-CoV-2 using molecular modelling. Methodology: Twenty-one different extractions were applied. Direct and sequential extractions studies were compared with ultrasonic assisted maceration, Soxhlet, and ultra-rapid determined artemisinin active molecules by LC-ESI-MS/MS methods. The inhibition of spike protein and main protease (3CL) enzyme activity of SARS-CoV-2 virus was assessed by time resolved fluorescence energy transfer (TR-FRET) assay. Results: Artemisinin content in the range 0.062–0.066%. Artemisinin showed significant inhibition of 3CL protease activity but not Spike/ACE-2 binding. The 50% effective concentration (EC50) of artemisinin against SARS-CoV-2 Spike pseudovirus was found greater than 50 μM (EC45) in HEK293T cell line whereas the cell viability was 94% of the control (P < 0.01). The immunosuppressive effects of artemisinin on TNF-α production on both pseudovirus and lipopolysaccharide (LPS)-induced THP-1 cells were found significant in a dose dependent manner. Conclusion: Further studies of these extracts for COVID-19 treatment will shed light to seek alternative treatment options. Moreover, these natural extracts can be used as an additional treatment option with medicines, as well as prophylactic use can be very beneficial for patient
Evaluation of machine-based major risk factors during mechanized harvesting operations in forestry
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Orman Mühendisliği Ana Bilim DalıOrmancılık, çalışma koşulları nedeniyle tehlikeli iş sınıfları arasında yer almaktadır. Özellikle üretim faaliyetleri sırasında ortaya çıkabilecek ölümcül kazalar bu konuda önemli bir yer almaktadır. Ormancılıkta iş kazaları üzerine çalışmalar bulunmakta olup, kazaların önlenmesi için çözümler aranmaktadır. Bununla birlikte iş kazalarının yanı sıra çoğunlukla dikkate alınmayan ve sürekli tekrarlanması halinde uzun süreçlerde ciddi sağlık problemlerine yol açabilecek riskler (fiziksel, kimyasal, biyolojik, ergonomik vb.) bulunmaktadır. Özellikle ormancılık alanındaki artan makineleşme, beraberinde çeşitli riskleri de getirmiştir. Diğer taraftan, bu konuda yürütülen bilimsel araştıralar ve çalışmaların sayısı sınırlıdır. Odun hammaddesi üretimi sırasında kullanılan mekanik araçlar üretim hızı ve verimlilik üzerinde olumlu etkiler sağlasa da çalışma ortamında yol açtığı potansiyel riskler nedeniyle operatör ve işçi sağlığını olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Makineye dayalı üretim işlerinin temelinde motor gücünden yararlanılması söz konusudur. Motor gücü ise büyük oranda fosil yakıtlardan elde edilmektedir. Dolayısıyla çalışma sırasında atık gazların ortama salınması gibi durumlarla karşılaşılmaktadır. Buna ek olarak, motor hareketlerinden kaynaklı gürültü ve makineli üretimde odun hammaddesi veya zemin etkileşiminden kaynaklı partikül madde maruziyeti önemli bir durumdur. Bu konuda yapılan çalışmalar da dikkate alındığında temel risk faktörleri, gaz, gürültü ve partikül madde olarak sınıflandırılabilir. Kısa süreli operasyonlarda bu faktörlerin insan sağlığı üzerinde önemli etkileri olmamakla birlikte, uzun süreli çalışmalarda özellikle makine operatörleri üzerinde ciddi sağlık sorunları doğurmaktadır. Bu açıdan, iş sağlığı ve güvenliği açısından bu risk faktörlerinin incelenmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada, ormancılık faaliyetleri sırasında kullanılan üretim makinelerine bağlı bazı risk faktörlerinin (gürültü ve partikül madde) ölçülmesi, açık kaynaklı Arduino platformu kullanılarak çoklu ölçüm cihazı (TriSensor 4.0) geliştirilmesi ve ilgili faktörlerin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle (Fine Kinney ve Bulanık Fine Kinney) risk değerlendirmelerinin yapılması amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında çeşitli bölgelerde yürütülen ormancılık çalışmalarında kullanılan mekanik araçlar (hasatçı, yükleyici, hava hattı, tarım traktörü, tomruk kamyonu) üzerinde gürültü ve partikül madde ölçümleri yapılmıştır. Ölçümler endüstriyel ölçüm cihazları ve çalışmada geliştirilen TriSensor 4.0 çoklu ölçüm cihazıyla yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. GPS ünitesine sahip TriSensor 4.0 cihazı aynı anda gürültü, partikül madde ve CO ölçümleri yapabilmekte ve ölçüm değerleriyle birlikte konum bilgilerini de kaydetmektedir. Risk değerlendirme çalışmaları pek çok alanda yaygın olarak yapılmaktadır. Özellikle tehlikeli iş kollarında bu çalışmaların yapılması ölümcül kazaların engellenmesi açısından kaçınılmaz hale gelmektedir. Bu çalışmada ise kısa vadede ölümcül riskleri bulunmayan ancak uzun vadede önemli sağlık problemlerine neden olabilecek makine kaynaklı gürültü ve partikül faktörlerinin risk değerlendirmesinin yapılması planlanmıştır. Risk değerlendirme çalışmaları pek çok iş kolunda uygulanmakta ve oldukça farklı risk değerlendirme yöntemleri bulunmaktadır. Buna bağlı olarak risk değerlendirme yöntemi çalışma ortamı, yapılan iş vb. durumlar gözden geçirilerek seçilmektedir. Bu çalışmada, temel olarak Fine Kinney Yöntemi ve bununla birlikte Bulanık Mantık Yönteminin entegre edilerek risk değerlendirme çalışmasının yapılmıştır. Sonuçlara göre her iki cihazda da üretim makinelerinden elde edilen ortalama gürültü değerlerinin insan sağlığına 2. derecede etkili olan 66-90 dBA aralığında yer aldığı görülmektedir. Sonuçlara bakıldığında en düşük ortalama değerler MOZ500 kablolu hava hattından elde edilirken en yüksek değerler ise URUS MIII kablolu hava hattından kaynaklıdır. Diğer üretim araçlarının çalışma ortamı koşullarının benzerliği ve operatör kabinlerinin bulunması gibi durumlardan dolayı değerler daha düşük ve birbirlerine yakın çıkmıştır. Partikül madde riski (PM2.5) açısından değerlendirildiğinde, en yüksek maruziyet değeri (>200 µg/m3) New Holland TT55B model tarım traktörü ölçümlerinde elde edildiği ve çalışma ortamının partikül madde açısından çok sağlıksız olduğu belirlenmiştir. MAN TGA tomruk kamyonu, URUS MIII kablolu hava hattı ve Türk-FIAT 80-66 tarım traktörünün kullanıldığı çalışmalarda operatörlerin maruziyet değerlerinin sağlıksız (65,5-150,4 µg/m3) kategorisinde yer aldığı bulunmuştur. Diğer mekanik üretim araçlarında ise PM2.5 maruziyet değerleri insan sağlığı açısından önemli tehlikeler taşımayan ve hassas gruplar için sağlıksız olarak değerlendirilen grupta yer almıştır. Çalışmada geliştirilen TriSensor 4.0 çoklu ölçüm cihazı ile endüstriyel ölçüm cihazları ölçüm değerleri karşılaştırıldığında, gürültü ve partikül madde ölçüm değerleri arasında büyük oranda önemli bir fark olmadığı, geliştirilen cihazın kullanılabilir olduğu tespit edilmiştir. Gürültü ve partikül verileri ile yapılan risk değerlendirme çalışmalarından elde edilen risk skorları karşılaştırıldığında, Fine Kinney risk değerlendirme sonuçlarının genel olarak Bulanık Fine Kinney sonuçlarından düşük olduğu görülmüştür.Forestry is among the dangerous work classes due to its working conditions. Especially fatal accidents that may occur during production activities take an important place in this regard. There are studies on occupational accidents in forestry and solutions are sought for the prevention of accidents. However, in addition to occupational accidents, there are risks (physical, chemical, biological, ergonomic, etc.) that are often ignored and can cause serious health problems in long periods if repeated. Increasing mechanization, especially in the field of forestry, has brought with it various risks. On the other hand, the number of scientific researches and studies on this subject is limited. Although the mechanical tools used during the production of wood raw materials provide positive effects on production speed and efficiency, they may adversely affect the health of the operator and worker due to the potential risks it causes in the working environment. The basis of machine-based production works is the use of engine power. Engine power is mostly derived from fossil fuels. Therefore, situations such as the release of waste gases to the environment during operation are encountered. In addition, noise caused by motor movements and particle and dust exposure caused by wood raw material or ground interaction in machine production are important conditions. Considering the studies on this subject, the main risk factors can be classified as noise, particulate matter and gas. Although these factors do not have significant effects on human health in short-term operations, they cause serious health problems especially on machine operators in long-term operations. In this respect, it is very important to examine these risk factors in terms of occupational health and safety. In this study, measurement of some risk factors (noise and particulate matter) related to production machines used during forestry activities, development of a multi-measuring device (TriSensor 4.0) using open source Arduino platform and related factors with Multi-Criteria Decision Making Methods (Fine Kinney and Fuzzy Fine Kinney). risk assessments are intended. Within the scope of the study, noise and particulate matter measurements were made on mechanical vehicles (harvester, loader, overhead line, agricultural tractor, logging truck) used in forestry works carried out in various regions. Measurements were made with industrial measuring devices and TriSensor 4.0 multi-measuring device developed in the study, and the results were compared. TriSensor 4.0 device with GPS unit can simultaneously measure noise, particulate matter and CO and record location information along with measurement values. Risk assessment studies are widely carried out in many areas. Especially in dangerous business lines, it becomes inevitable to carry out these studies in order to prevent fatal accidents. In this study, it is planned to make a risk assessment of noise and dust factors originating from machinery, which do not have fatal risks in the short term but may cause significant health problems in the long term. Risk assessment studies are applied in many business lines and there are quite different risk assessment methods. Accordingly, the risk assessment method is based on the working environment, the work done, etc. situations are reviewed and selected. In this study, the risk assessment study was carried out by integrating the Fine Kinney Method and the Fuzzy Logic Method. According to the results, it is seen that the average noise values obtained from the production machines in both devices are in the range of 66-90 dBA, which is 2nd degree effective on human health. Looking at the results, the lowest average values are obtained from the MOZ500 skyline, while the highest values are from the URUS MIII skyline. The values were lower and close to each other due to the similarity of the working environment conditions of other production vehicles and the presence of operator cabins. When evaluated in terms of particulate matter risk (PM2.5), it was determined that the highest exposure value (>200 µg/m3) was obtained in New Holland TT55B model agricultural tractor measurements and the working environment was very unhealthy in terms of particulate matter. In studies where MAN TGA logging truck, URUS MIII skyline and Turkish-FIAT 80-66 agricultural tractor were used, it was found that the exposure values of the operators were in the category of unhealthy (65.5-150.4 µg/m3). In other mechanical production tools, PM2.5 exposure values are included in the group that does not pose significant hazards to human health and is considered unhealthy for sensitive groups. When the measurement values of the TriSensor 4.0 multi-measuring device developed in the study and industrial measurement devices were compared, it was determined that there was no significant difference between the measurement values of noise and particulate matter, and that the developed device was functional. When the risk scores obtained from risk assessment studies with noise and particle data were compared, it was seen that the Fine Kinney risk assessment results were generally lower than the Fuzzy Fine Kinney results
Semi-Purified Saponins of Holothuria poli Associated Antiproliferation in Tumor Cell Lines
No full textThe incidence of cancer has exhibited an increasing trend in recent years because of many reasons such as environmental and nutritional factors. There is a great need for the development of new and natural molecules with lower side effects in the therapy of cancer. It was aimed to evaluate the antiproliferative effect of semi-purified triterpene glycosides of Holothuria poli on different human cancer cell lines. The body walls of H. poli as the main sources of saponins were used and the saponin content of the extract was characterized by MALDI-TOF/MS. The antiproliferation activity of the characterized extract was tested on cancer cell lines. The extract showed antiproliferative effect on the studied cancer cell lines. The mass analysis results reveal that Holothurin A is one of the saponins within the extract. The measured IC50 values were found as 31.41 ± 2.20, 77.45 ± 0.23, and 34.79 ± 0.90 µg mL−1 for HT-29, UPCI-SCC-131, and T84 cell lines, respectively. H. poli secretes not only specific saponins but also a cocktail of them. Specific versus. cocktails of the saponins and by also applying organic modification must be studied in further research to understand their mechanisms in the antiproliferation studies since this paper reveals promising results
Adaptation of the Four Levels of Test Maturity Model Integration with Agile and Risk-Based Test Techniques
No full textMany projects that progress with failure, processes managed erroneously, failure to deliver products and projects on time, excessive increases taking place in costs, and an inability to analyze customer requests correctly pave the way for the use of agile processes in software development methods and cause the importance of test processes to increase day by day. In particular, the inability to properly handle testing processes and risks with time and cost pressures, the differentiation of software development methods between projects, the failure to integrate risk management, and risk analysis studies, conducted within a company/institution, with software development methods also complicates this situation. It is recommended to use agile process methods and test maturity model integration (TMMI), with risk-based testing techniques and user scenario testing techniques, to eliminate such problems. In this study, agile process transformation of a company, operating in factory automation systems in the field of industry, was followed for two and a half years. This study has been prepared to close the gap in the literature on the integration of TMMI level 2, TMMI level 3, and TMMI level 4 with SAFE methodology and agile processes. Our research has been conducted upon the use of all TMMI level sub-steps with both agile process practices and some test practices (risk-based testing techniques, user scenario testing techniques). TMMI coverage percentages have been determined as 92.85% based on TMMI level 2, 92.9% based on TMMI level 3, and 100% based on TMMI level 4. In addition, agile process adaptation metrics and their measurements between project versions will be shown, and their contribution to quality will be mentioned
Developing docking system for mobile robots with aruco markers
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim DalıEndüstriyel depolar, lojistik şirketleri, tarım işletmeleri gibi birçok alanda verimliliği, hızı ve güvenliği arttırmak için robotlar kullanılmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle robotlar, sadece kaynak yapmak, montaj yapmak gibi sabit görevleri değil, istasyonlar arasında yük taşımak gibi hareketli görevleri de yapmaya başlamıştır. Hareketli görevleri yaparken daha çok yere çizilen bir çizgiyi takip etmek ya da yerdeki metal plakaları izlemek gibi yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemlerde istasyonların değişmesi, aktif kullanılan yerlerde takip izlerinin deforme olması gibi sorunlar yaşanmaktadır. Otonom robotlar hareketli görevleri icra ederken, istasyonlara yanaşma işlemini, üzerindeki mesafe, kızılötesi ve endüktif sensörler ile yapmaktadırlar. Bu sensörlerden gelen verilerin hatalı olması ya da hatalı işlenmesinden dolayı robotların yanaşmasında bazı sorunlar yaşanmaktadır. Bu olumsuzlukları gidermek üzere modern robotlarda kameralar ve işaretçiler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, mobil robotların bir istasyona yanaştırılması için arUco sanal işaretçiler ve kamera görüntüsü kullanan algoritmaların geliştirilmesi amaçlanmaktadır. İlk olarak; işaretçi boyutu, farklı görüş alanına sahip kameralar için test ve kalibre edilmiştir. Geliştirilen algoritma Robotino mobil robotu kullanılarak laboratuvar ortamında farklı senaryolar için test edilmiştir. Gerçekleştirilen uygulamalar ile sanal işaretçi kullanılan yanaştırma algoritmasının temel sensörleri kullanılan yöntemlere göre avantajları gösterilmiştir.Robots are used to increase efficiency, speed and safety in many areas such as industrial warehouses, logistics companies, agricultural enterprises. With the development of technology, robots have started to perform not only fixed tasks such as welding and assembly, but also mobile tasks such as carrying loads between stations. While performing mobile tasks, they mostly use methods such as following a line drawn on the ground or tracing metal plates on the ground. In these methods, they experience problems such as the change of stations and the deformation of tracking traces in active areas. While autonomous robots are performing mobile tasks, they do the docking process with the distance, infrared and inductive sensors on it. There are some problems when approaching robots due to incorrect data coming from these sensors or incorrect processing of incoming data. To eliminate these negativities, cameras and pointers are used in modern robots. In this study, it's aimed to develop algortihms using arUco virtual pointers and camera view for docking mobile robots to the station. Firstly, the pointers size has been tested and calibrated for camera with different field of view. The develop algorithm has been tested for different scenarios in a laboratory environment using Robotino mobile robot. With the realized applications, the advantages of the docking algorithm using virtual pointers compared to the methods using basic sensors are shown