E-ISSN: 2587-0351 | ISSN: 1300-2694
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences - Pamukkale Univ Muh Bilim Derg: 30 (3)
Volume: 30  Issue: 3 - 2024
1.Cover-Contents
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
Pages I - VI

2.Investigation of the weldability of AISI 430 and HARDOX 500 steels by CMT method
Mustafa Engin Kocadağistan, Oğuzhan Çinar
doi: 10.5505/pajes.2023.45020  Pages 293 - 301
Bu çalışmada AISI-430 ve HARDOX 500 çelikleri Cold Metal Transfer (CMT) kaynak tekniği ile kaynak edilmiş, kaynak ve ITAB (Isı Tesiri Altındaki Bölge) bölgelerindeki mekanik özelliklerinde meydana gelen değişimler incelenmiştir. 100x130x6 mm boyutlarındaki AISI 430 ve HARDOX 500 çelikleri, şerit testere ile standart ebatlarda kesilerek, AWS 307 ilave tel kullanılarak CMT yöntemi ile birleştirilmiştir. Kaynaklı bölgelerin mekanik özellikleri ve mikroyapısal değişimleri çeşitli analizlerle ve mikrosertlik, çentik darbe ve çekme testleriyle ve deney numunelerinin çekme testinden sonra kopan yüzeyleri SEM analizleri ile incelenmiştir. Kaynak işlemi 140 A, 130 A ve 120 A akımlarda gerçekleştirilmiştir. Koruyucu gaz olarak %97.5 Argon ve %2.5 CO2 gazı kullanılmıştır. Kaynak sonrası optik görüntülerden morfolojilerdeki farklılıkların oluştuğu tespit edilmiştir. ITAB bölgelerinde kaba taneler oluşmuş, ancak bunlar CMT kaynağının düşük sıcaklık girdisi ile sınırlı miktarlarda kalmıştır. EDS analiz sonuçlarına göre bölgeler arasında atom geçişleri olduğu tespit edilmiştir. Sertlik analizinde, ITAB bölgelerinde ana metallere göre bir miktar sertlikte düşüş olmuştur. Çekme deneyinde 3 numune de AISI 430 ana malzeme kısmından kopmuştur. Uzama miktarları; 16.81 ile 17.90 mm arasında, çekme mukavemetleri de 417 ile 441 MPa arasında ölçülmüştür. Çalışma sonucunda CMT Kaynağı ile birleştirilen AISI 430 ve HARDOX 500 çeliklerinin kaynak bölgesindeki mekanik özelliklerinin önemli ölçüde arttığı ve kaynak edilebilirliğin mümkün olduğu ortaya konmuştur.
In this study, AISI-430 and HARDOX 500 steels were welded with Cold Metal Transfer (CMT) welding technique, and the changes in the mechanical properties in the welding and HAZ (Heat Affected Xone) regions were investigated. 100x130x6 mm AISI 430 and HARDOX 500 steels were cut in standard sizes with a band saw and joined by the CMT method using AWS 307 additional wire. The mechanical properties and microstructural changes of the welded areas were investigated by various analyses, microhardness, notch impact, and tensile tests, and the ruptured surfaces of the test specimens after the tensile test were investigated by SEM analysis. Welding was carried out at 140 A, 130 A, and 120 A currents. 97.5% Argon and 2.5% CO2 gas were used as shielding gas. It has been determined that there are differences in morphology from the optical images after welding. Coarse grains were formed in the HAZ regions but were limited to the low-temperature input of the CMT welding. According to the EDS analysis results, it has been determined that there are atomic transitions between the regions. In the hardness analysis, there was a slight decrease in hardness in the HAZ regions compared to the base metals. In the tensile test, all 3 samples broke from the AISI 430 main material part. Elongation amounts were measured between 16.81 and 17.90 mm, and tensile strengths were measured between 417 and 441 MPa. As a result of the study, it has been revealed that the mechanical properties of AISI 430 and HARDOX 500 steels combined with CMT Welding have increased significantly in the weld zone and weldability is possible.

3.Mechanical performance of nano-calcite (nano-CaCO3) particle reinforced carbon fiber/epoxy (CF/EP) composites under different loading conditions
Bertan Beylergil, Şeyma Nur Durukan, Çiğdem Dülgerbakı
doi: 10.5505/pajes.2023.82273  Pages 302 - 309
Bu çalışmanın amacı, nanokalsit (nano-CaCO3) partiküllerin vakum infüzyon yöntemiyle üretilmiş karbon fiber/epoksi kompozitlerin mekanik performansı üzerine etkilerini incelemektir. Bu amaçla, nanokalsit (nano-CaCO3) partiküller ağırlıkça farklı oranlarda (%1, %3 ve %5) epoksi matris içerisine ön-dispersiyon yöntemi ile entegre edilmiştir. Referans ve nanokalsit partikül takviyeli karbon fiber/epoksi (KF/EP) kompozitler, vakum infüzyon yöntemi ile üretilmiştir. Üretilen kompozit deney numunelerine ASTM standartlarına göre kısa-kiriş kayma, son-çentik eğme ve Charpy darbe testleri gerçekleştirilmiştir. Buna ek olarak, kompozitlerin termomekanik davranışları dinamik mekanik analizleri (DMA) ile belirlenmiştir. Kırılma yüzeyleri taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile incelenmiştir. Sonuçlara göre, nanokalsit partiküllerin, referans KF/EP kompozitlere göre, ara yüzey kayma mukavemetini (ILSS), Mod-II kırılma tokluğunu ve Charpy darbe dayanımını sırasıyla %17,4, %34,1 ve %10,0 oranında arttırdığı gözlemlenmiştir. Bu yükleme koşulları için, optimum nano-CaCO3 oranları sırasıyla %1, %5 ve %3 olarak belirlenmiştir. DMA analiz sonuçlarına göre, nanokalsit partiküllerin kompozit camsı geçiş sıcaklığına (Tg) önemli bir etkisi görülmemiştir.
The aim of this study is to investigate the effects of nano calcite (nano-CaCO3) particles on the mechanical properties of carbon fiber/epoxy (CF/EP) composites manufactured by vacuum-infusion process. For this aim, nano calcite (nano-CaCO3) particles at different loading ratios (1wt. %, 3wt. % and 5wt. %) were integrated into the epoxy matrix by pre-dispersion method. Then, reference and nano-CaCO3 reinforced CF/EP composites were manufactured by vacuum-infusion method. Short-beam shear, end-notch flexure (ENF) and Charpy impact tests were carried out on the prepared composite test specimens according to relevant ASTM standards. Additionally, the thermomechanical response of the composite specimens was determined via dynamic mechanical analysis (DMA). The fractured surfaces were examined by scanning electron microscopy (SEM). The results showed that the nano calcite particles could improve interlaminar shear strength (ILSS), Mode-II fracture toughness and Charpy impact strength by 17.4%, 34.1% and 10.0%, respectively, compared to the reference CF/EP composites. For these loading conditions, the optimum nano-CaCO3 amounts were determined as 1%, 5% and 3%, respectively. DMA results showed that the nano-CaCO3 particles had no significant effect on the glass transition temperature (Tg) of the composites.

4.Butterworth BPF design and analysis with using lumped elements, transmission lines and combined factors for C band
Mehmet Duman
doi: 10.5505/pajes.2023.45787  Pages 310 - 315
Teknolojik yenilikler elektronik cihazlarda değişiklikler getirmektedir. İletişim çağındaki hızlı gelişmeler frekans bantlarını doldurmaktadır. Wi-Fi-6’nın kullanıldığı frekanslardan biri olan 6 GHz de bu gelişmelerden payını almaktadır.. Bu çalışmada, hem toplu elemanlar hem de mikroşerit iletim hatları kullanılarak IEEE C Bandında kullanılabilecek bir Butterworth bant geçiren filtre tasarlanmıştır. İletim hatlarının uzunluk ve genişliğinin nasıl bulunduğu ve ilgili değerler değiştirilirken hangi hususlara dikkat edildiğine değinilmiş ayrıca eleman ve hatlardan oluşan birleşik bir filtre de sunulmuştur. Kombine filtre tasarımı sayesinde artan frekansla ilgili sorunlar aşılmıştır. Tasarım sırasında Butterworth normalize tablosu kullanılarak 8. dereceden bir alçak geçiren filtre üretilmiş akabinde bir rezonans devresi kullanılarak 200 MHz bant genişliğinde ve 6 GHz merkez frekanslı bir bant geçiren filtre elde edilmiştir. İletim hattı boyutları; teorik formüller, ardından Matlab dosyaları ve son olarak MWO-AWR optimizasyon aracı ile elde edilmiştir. Üretilen voltaj kazancı grafikleri, FR4 alt tabanı üzerinde üretilen tasarımların Wi-Fi-6 için IEEE C bandında kullanıma uygun olduğunu göstermektedir.
In the field of electronics, technological advancements bring about alterations in electronic devices. With the fast-paced advancements in the era of communication, the frequency bands are becoming congested. One of the frequencies utilized by Wi-Fi-6, 6 GHz, has garnered its share of attention in these changes. This study proposes the design of a Butterworth Bandpass Filter that can be utilized in the IEEE C Band, employing both lumped elements and microstrip transmission lines. The methodology for determining the length and width of the transmission lines, as well as the considerations taken into account during their modification, is provided. A composite filter comprising of both elements and lines is also presented. The combined filter design is aimed at resolving issues arising from the increasing frequency. During the design process, an 8th-order lowpass filter is generated using the Butterworth normalized table, and a bandpass filter with a 200 MHz bandwidth and a 6 GHz center frequency is obtained through the use of a resonant circuit. The dimensions of the transmission lines are determined using theoretical formulas and verified through Matlab files and the MWO-AWR optimization tool. The voltage gain graphs generated demonstrate that the designs created on an FR4 substrate are suitable for use in the IEEE C Band for Wi-Fi-6.

5.The rotation-transition procedure of the Fitzhugh-Nagumo neuron model and its hardware verification
Nimet Korkmaz
doi: 10.5505/pajes.2023.82809  Pages 316 - 323
Biyolojik anlamlılığa sahip olan biyolojik nöron modelleri, canlı vücudundaki nöronların karakteristiklerini tanımlamaktadır. Bu modeller, osilatörlere benzer şekilde tanımlanabilmektedir. Osilatör yapılarının karakteristiklerini tanımlayan kararlılık kontrolü ve senkronizasyon kontrolü gibi teoremlerin pek çoğu, biyolojik nöron modellerinin incelenmesi için de kullanılabilmektedir. Son zamanlarda, doğrusal olmayan dinamik sistem uygulamalarında rotasyon dönüşüm işlemi de dikkat çeken bir konu haline gelmiştir. Rotasyon dönüşüm işlemi sonrasında; doğrusal olmayan bir sistemin dinamik çekeri, rotasyon açısının değişimi ile arzu edilen herhangi bir doğrultuya yönlendirilebilmektedir. Literatürde doğrusal olmayan dinamik sistemlerin en bilinen örneklerinden biri kaotik osilatör yapılarıdır. Kaotik osilatörlerin dinamik çekerinin rotasyon dönüşümü vasıtası ile kontrolü üzerine yapılan pek çok çalışma literatürde mevcuttur. Bununla birlikte; gerçek biyolojik sistemlerin dinamik karakteristiklerinde rotasyon değişimi gözlemlenmesine rağmen, biyolojik nöron modellerinin dinamik çekerinin rotasyon kontrolünü ele alan bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Bu sebeple bu çalışmada, Fitzhugh-Nagumo (FHN) modelinin rotasyon dönüşüm işlemi ele alınmıştır. Rotasyonlu FHN nöron modelinin karakteristik çıktılarını elde etmek için denge noktaları hesaplanmıştır. Rotasyon dönüşüm işlemi sonrasında, FHN nöron modelinin dinamik çekerinin rotasyonundaki değişim nümerik simülasyon sonuçlarıyla gözlemlenmiştir. Son olarak hem rotasyon dönüşüm işleminin işlevselliğini desteklemek hem de biyolojiden esinlenerek geliştirilen sistemler için ihtiyaç duyulan gerçek zamanlı işaretleri elde etmek amacıyla; rotasyonlu FHN nöronu programlanabilir ve yeniden yapılandırılabilir bir eleman olan ‘Alan Programlanabilir Kapı Dizisi-(FPGA)’ ile de gerçeklenmiştir. Böylece, önerilen rotasyon dönüşüm işlemi sayesinde nöral sistemlerde herhangi bir kuplajlama tanımlamasına ihtiyaç duyulmadan sistem dinamiklerinin faz ayarlamasına müdahile edilebildiği gösterilmiştir. Bu görüşten yola çıkarak; rotasyonlu FHN nöron modeli; matematiksel olarak modellenmiş, nümerik simülasyonlarla desteklenmiş ve donanım gerçekleştirim çalışması ile de doğrulanmıştır.
The biological neuron models, which have the biologically significant, describe the characteristics of neurons in the living body. These models can be defined similar to oscillators. A great of the theorems that describe the characteristics of oscillator structures, such as stability control and synchronization control, can also be used to examine the biological neuron models. Recently, the rotation-transition process has become a remarkable issue in the nonlinear dynamical system applications. After the rotation-transition process; the dynamical attractor of a nonlinear system can be directed to any desired direction by changing the rotation angle. One of the most known examples of the nonlinear dynamical systems is the chaotic oscillator structures. There are many studies on the dynamical attractor control of the chaotic oscillators by means of rotation-transition in the literature. However; although the rotation changes are observed in the dynamical characteristics of the real biological systems, there isn’t any study dealing with the rotation controls of the dynamical attractors of biological neuron models. Therefore, the rotation-transition procedure of the Fitzhugh-Nagumo (FHN) model has been handled in this study. The equilibrium points of the rotated FHN neuron model are calculated for getting its characteristic outputs. After the rotation-transition process, the changes on the rotation of the dynamic attractors of the FHN neuron have been observed by numerical simulation results. Finally, the rotated-controlled FHN neuron has also been realized with the ‘Field Programmable Gate Array- (FPGA)’, which is a programmable and reconfigurable device, in order to both support the functionality of the rotation transformation process and to obtain the real-time signals requiring for the bio-inspired systems. Thus, it has been shown that thanks to the proposed rotation-transition process, the phase adjustment of the system dynamics in neural systems can be intervened without requiring any coupling definition. Based on this view; the mathematical descriptions of the rotated-FHN neuron model has been pointed out, this model is promoted by the numerical simulations and confirmed by the hardware implementation studies.

6.A new fuzzy logic-based adaptive complementary filter algorithm for UAV attitude estimation
Ömer Karal, Hasan Kazdal
doi: 10.5505/pajes.2023.38959  Pages 324 - 332
Mikro Elektro-Mekanik Sistem (MEMS) Tabanlı Atalet Ölçüm Birimleri (IMU), küçük, hafif ve maliyet etkinliği nedeniyle insansız hava aracı (İHA) sistemlerinde tutum tahmini için yaygın olarak kullanılmaktadır. Öte yandan, gürültülü çıkış, düşük hassasiyet, zayıf doğruluk ve önyargı kararlılığı gibi performansı etkileyen bazı dezavantajları vardır. Ayrıca, MEMS tabanlı IMU sensörleri (ivmeölçerler ve manyetometreler ve jiroskoplar) bağımsız bir sistem olarak yeterli navigasyon çözümleri sağlayamaz. Güvenilir tutum tahmini elde etmek için literatürde farklı sensör füzyon teknikleri önerilmiştir. Ancak bunların çoğu, doğrusal olmayan ölçüm modelleri, doğrusal olmayan süreç dinamikleri ve uzun menzilli gezinme gibi durumlarda başarısız olur. Bu çalışma, dinamik hareket altındaki bir İHA'da daha gürbüz bir tutum tahmini başarmak için düşük maliyetli MEMS tabanlı IMU sensörlerinden alınan manyetik alan, açısal hız ve ivme ölçümlerini birleştiren yeni bir bulanık kural tabanlı tamamlayıcı filtre sunmaktadır. Önerilen yaklaşım, sistemin değişken dinamik hareketine göre tamamlayıcı filtrenin kesme frekansını optimum değere ayarlar. Böylece sabit kesme frekansı sorunu ortadan kaldırılır ve sistemin değişen hareketlerinde bile daha sağlam bir tutum tahmini elde edilir. Hem gerçek deneyler hem de sayısal simülasyonlar, sunulan yöntemin geçerliliğini doğrulamaktadır.
Micro Electro-Mechanical System (MEMS) Based Inertial Measurement Units (IMU) are widely used for attitude estimation in unmanned aerial vehicle (UAV) systems owing to their small, light weight and cost effectiveness. On the other hand, it has some disadvantages that influence performance, such as noisy output, low sensitivity, poor accuracy, and bias stability. Also, MEMS-based IMU sensors (accelerometers and magnetometers and gyroscopes) cannot provide adequate navigation solutions as a standalone system. Different sensor fusion techniques have been proposed in the literature to obtain reliable attitude estimation. However, most of these fail in situations such as nonlinear measurement models, nonlinear process dynamics, and long-range navigation. This article presents a new fuzzy rule-based complementary filter (CF) that combines magnetic field, angular velocity and acceleration measurements from low-cost MEMS-based IMU sensors to achieve a more robust attitude prediction in a UAV under dynamic motion. The proposed approach adjusts the cut-off frequency of the CF to the optimum value according to the variable dynamic motion of the system. Thus, the problem of constant cut-off frequency is eliminated and a more robust attitude prediction is achieved even with the varying movements of the system. Both real experiments and numerical simulations confirm the validity of the presented method.

7.Protein complex detection from protein-protein interaction networks with machine learning methods
Yasin Karakuş, Volkan Altuntaş
doi: 10.5505/pajes.2023.56887  Pages 333 - 342
Yapısal destek, depolama, sinyal iletimi, savunma gibi organizmalarımız için çok önemli olan görevlerde yer alan proteinlerin birbirleriyle olan ilişkilerinin gösterildiği Protein – Protein etkileşim ağlarını anlayabilmek hücresel süreçleri daha iyi anlayabilmeyi sağlamaktadır. Bu amaçla yapılan önemli çalışmalardan birisi protein – protein etkileşim ağlarından protein komplekslerini tespit etmeye çalışmaktır. Protein komplekslerini tespit etmek için denetimli ve denetimsiz makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerinin birden fazla yöntem bir arada kullanıldığında daha iyi performans ürettiği bilinmektedir. Buna benzer bilgilere dayanarak bu çalışmada protein – protein etkileşim ağlarından protein komplekslerini tespit eden bir yöntem önerilmiştir. Yöntem, ilk olarak protein – protein etkileşim ağlarını proteinlerin biyolojik ve topolojik özelliklerini kullanarak ağırlıklandırır. Ardından yerel ve global protein kompleksi çekirdeklerini tahmin eder. Sonra proteinlerin yapısal modülerliğini ve oylama regresyon modelini kullanarak protein kompleksi tespit eden model oluşturur. XGB regresyonu, gauss süreci regresyonu, catboost regresyonu ve histogram tabanlı gradyan artırma regresyonu denetimli öğrenme yöntemlerinin oylamalı regresyon modelinde birlikte kullanıldığında daha başarılı sonuçlar elde edebileceğini öngörüyoruz. Modelin başarısını diğer modellerle kıyasladığımızda kıyaslanan modeller arasında birçok kez en iyi performansı göstermiştir.
Understanding Protein - Protein interaction networks, which show the interactions between proteins involved in tasks that are very important for our organisms such as structural support, storage, signal transduction and defence, provides a better understanding of cellular processes. One of the important studies carried out for this purpose is to try to detect protein complexes from protein - protein interaction networks. Supervised and unsupervised machine learning methods were used to detect protein complexes. It is known that the machine learning methods used produce better performance when more than one method is used together. Based on this knowledge, a method that detects protein complexes from protein-protein interaction networks is proposed in this study. The method first weights protein-protein interaction networks using biological and topological properties of proteins. Then it estimates local and global protein complex core. Then it builds a protein complex detection model using the structural modularity of proteins and the voting regression model. We predict that XGB regression, gaussian process regression, catboost regression and histogram-based gradient boosting regression supervised learning methods can achieve more successful results when used together in the voting regression model. When we compare the success of the model with other models, it has shown the best performance many times among the compared models.

8.A classification based on support vector machines for monitoring avocado fruit quality
Mehmet Doğan Elbi, Ezgi Özgören Çapraz, Emre Şahin, Mehmet Ulaş Koyuncuoğlu, Can Tuncer
doi: 10.5505/pajes.2023.71242  Pages 343 - 353
Bilimsel olarak, bir yöntemin etkinliği, mevcut senaryo, parametre ve/veya veriler içinde belirli bir süreci takip eden bir değerlendirmeye dayalı olarak en iyi tahmin/hesaplama gücünü ifade eder. İyi bir tahmin için probleme en uygun yaklaşım(lar)ın göz önünde bulundurulması ve ilgili testlerin güvenilir bir şekilde yapılması gerekmektedir. Gıda güvenliği ve meyve kalitesi alanında yapılan uygulamalı çalışmalar, kullanılan yöntemlerin doğruluğu, hızı ve ekonomik parametrelerinin özellikle önemli olması ile birlikte kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, literatürde ilk kez, Arduino tabanlı bir sıcaklık ve gaz izleme sistemi (e-burun olarak isimlendirilir) ile kontrollü bir deney ortamında avokado meyvesinin çürümesi izlenerek verileri alınmakta ve çürümeyi tespit etmek (sınıflandırmak) için bir makine öğrenmesi yöntemi olan destek vektör makineleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, sınıflandırma için çok az eğitim verisi ile %98,5'in üzerinde test ve doğrulama başarısı elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen e-burun tespit sonuçları ve soğuk hava deposunda diğer meyvelerdeki çürüme seviyesinin belirlenmesinde kullanılan yöntem açısından cesaret vericidir.
Scientifically, the efficiency of a method refers to its power to best predict/calculate based on an evaluation following a certain process within the current scenario, parameter and/or data. For a good prediction, the most appropriate approach(es) to a problem should be considered and the related tests should be done reliably. Practical studies in the field of food safety and fruit quality are critical, with the accuracy, speed and economic parameters of the methods used being of particular importance. In this study, for the first time in literature an Arduino-based temperature and gas monitoring system (called e-nose) is used to monitor the decay of avocado fruit in a controlled experimental environment and support vector machines, a machine learning method, are used to detect (classification) the decay. In this study, test and validation success of over 98.5% was achieved with very few training-data for classification. The obtained results are encouraging in terms of the detection results of the developed e-nose and the method used to determine the level of decay in other fruit in cold storage.

9.Prediction of sepsis for the intensive care unit patients with stream mining and machine learning
Melike Akyüz, Yunus Doğan, Atakan Koçyiğit, Ayşe Pınar Miran
doi: 10.5505/pajes.2023.84899  Pages 354 - 365
Çoklu organ yetmezliği olarak bilinen Sepsis hastalığı yoğun bakımlardaki tüm hastalar için, başka her ne hastalıklara sahip olurlarsa olsunlar, birinci mortalite sebebidir. Bu çalışmada yoğun bakım hastalarında sepsisi erken tahmin edebilen ve doktoru uyaran yoğun bakım ünitesi karar destek sistemi geliştirildi. COVID-19 virüsünün varyantı ve yoğun bakım hasta sayısı arttığından bu çalışma sepsis ile durumu kötüleştirmeye yönelik bir önlem olarak geliştirilmiştir. Hekimin hastanın sepsis durumunu daha iyi izlemesine yardımcı olmak için kullanıcı dostu bir arayüz ve sistem tasarlanmıştır. Türk hasta değerlerinin referans aralıklarına göre sepsis tahmini yapan bir karar destek sistemi ihtiyacını karşılamak amacıyla geliştirilmiştir. Sepsisi erken tahmin etmede daha iyi bir sonuç için, belirli bir süre içinde elde edilen ve kullanılan verilerin nasıl analiz edilmesi gerektiği ve daha yüksek performansı tahmin etmek için hangi yöntemlerin kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Çalışmada tahmin için makine öğrenmesi (sınıflandırma ve regresyon), derin öğrenme algoritmaları kullanılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Araştırmalar sonucunda, 300 yoğun bakım hastasına ait 122400 saatlik veriden oluşan ve Türk hastalarının referans aralıklarına göre yaklaşık %88 ile %94 arasında başarılı sonuçlar tahmin eden yoğun bakım sepsis karar destek sistemi geliştirilmiştir.
Sepsis, which is known as multiple organ failure, is the primary cause of mortality for all patients in intensive care units, regardless of their other illnesses. An intensive care unit decision support system that can predict sepsis in intensive care patients early and warns the doctor has been developed. Since the COVID-19 virus, the variant and number of intensive care patients have increased, so this study has been developed as a precaution to worsen the situation with sepsis. A user-friendly interface and system have been designed to help the physician better monitor the patient's sepsis status. It has been developed in order to meet the need for a decision support system that makes sepsis estimation in accordance with the reference intervals of Turkish patients' values. For a better result of predicting sepsis early, it has been concluded how the data obtained and used in a certain period of time should be analyzed and what methods could be used to estimate higher performance. In the study, machine learning (classification and regression), deep learning algorithms have been used for estimation and the results obtained have been compared. As an impact of research, an intensive care sepsis decision support system, which consists of 122400 hourly data of 300 intensive care patients and estimates with approximately between 88% and 94% successful results in accordance with the reference intervals of Turkish patients, has been developed.

10.Detection of gastrointestinal anomalies with a deep learning-based ensemble classifier approach
Fatma Akalın, Nejat Yumusak
doi: 10.5505/pajes.2023.90602  Pages 366 - 373
Gastrointestinal bölgede yer alan anomalilerin teşhisi güncel bir araştırma alanıdır. Bu bölgenin incelenmesi için kablosuz kapsül endoskopi (WCE), geleneksel endoskopinin risklerini önlemek ve ağrısız bir süreç sağlamak amacıyla tercih edilen alternatif bir teknolojidir. Fakat birçok avantaja sahip bu teknoloji, düşük çerçeve yoğunluğu sunmaktadır. Verilerin kalitesini etkileyen bu durum, teşhis doğruluk oranının düşmesine neden olmaktadır. Bu çalışmada KID Atlas Veri kümesi 2’den elde edilen WCE endoskopi görüntüleri kullanılmış ve gatrointestinal bölgedeki inflammatory anomali, vascular anomali, polypoid anomali ve normal görüntü kategorilerinin tespiti için üç aşamalı yapay zeka destekli bir tanı süreci geliştirilmiştir. İlk aşama için 5 farklı yaklaşım kullanılarak görüntüler üzerindeki kritik noktalar belirginleştirilmiştir. İyileştirilen bu görüntüler, bölge öneri temelli bir nesne tanıma algoritması ile sınıflandırılmıştır ve kullanılan yaklaşımlara göre performans karşılaştırması yapılmıştır. İkinci aşamada, ilk aşamada maksimum performans gösteren iyileştirilmiş verilere görüntü çoğaltma tekniği uygulanmıştır. Böylece dengeli ve yeterli sayıda görüntü içeren bir veri kümesi oluşturulmuştur. Üçüncü aşamada bu güncel veri kümesi beş ayrı nesne tanıma algoritması ile sınıflandırılmıştır. Ancak her bir algoritmanın sahip olduğu bireysel başarı farklıdır. Bu nedenle her bir kategori için kararlı çıktılar elde etmek ve kategoriler arasında dengeli bir tespit süreci oluşturmak için topluluk öğrenme yaklaşımı kullanılmıştır. Son olarak inşa edilen bu hibrit yapı ile kategoriler arasında dengeli ve kararlı bir tahmin işlevi sağlanmıştır.
Diagnosis of anomalies in the gastrointestinal tract is a current research area. Wireless capsule endoscopy (WCE) for the evaluation of this region is a preferred alternative technology to avoid the risks of traditional endoscopy and to provide a painless process. But this technology, which has many advantages, offers low frame density. This situation affects the quality of the data and causes to a decrease in the diagnostic accuracy rate. In this study, WCE endoscopy images obtained from KID Atlas Dataset 2 were used and a three-stage artificial intelligence-supported diagnostic process was developed for the detection of the inflammatory anomaly, vascular anomaly, polypoid anomaly and normal image categories in the gastrointestinal tract. For the first stage, critical points on the images were clarified using 5 different approaches. These improved images were classified with a region proposal-based object recognition algorithm and performance comparison was made according to the approaches used. In the second stage, the data augmentation technique was applied to the improved images that showed maximum performance in the first stage. Thus, a dataset with a balanced and sufficient number of images was created. In the third stage, this current dataset was classified with five different object recognition algorithms. However, the individual success of each algorithm is different. For this reason, the ensemble learning approach was used to obtain stable outputs for each category and to create a balanced detection process among the categories. Finally, a balanced and stable estimation function was provided between categories with this hybrid structure.

11.Investigation of cantilever retaining walls constructed in Turkey highways
Şule Acarca, İbrahim Kelek, Burak Evirgen, Ahmet Tuncan
doi: 10.5505/pajes.2023.76983  Pages 374 - 385
Bu çalışmada, karayolları kenarlarında inşa edilen konsol istinat duvarlarının gerçek proje değerlerine göre incelenmiştir. İç Anadolu, Marmara ve Karadeniz gibi Türkiye'nin farklı bölgelerinde arazide uygulanan 28 adet istinat duvarı projesi değerlendirilmiştir. Sürşarj yükü değeri, don derinliği, yeraltı su seviyesi, zeminin yüzey eğimi ve duvar yüksekliği değişken parametreler olarak seçilirken; temel zemini, granüler dolgu ve doğal zemin özellikleri sabit parametreler olarak kabul edilmiştir. Her bir duruma göre devrilme, kayma ve taşıma kapasitesine karşı güvenlik sayısının teorik hesaplamalarının tamamlanmasının yanı sıra maksimum yatay yer değiştirme değerlerini bulmak için Plaxis yazılımında iki boyutlu sonlu eleman modelleri çözülmüştür. Konsol duvarların statik analizlerinde Rankine aktif ve pasif toprak basıncı teorileri kullanılmıştır. Sonuçlara göre sürşarj yükü, zeminin yüzey eğimi, duvar yüksekliği ve yeraltı suyu seviyesi artarsa, güvenlik faktörüne bağlı stabilite durumları azalmaktadır. Buna ek olarak, daha derindeki temel seviyesi, devrilme davranışını etkilemezken kayma ve taşıma kapasitesine karşı güvenlik faktörünü arttırmaktadır. Diğer dış etkenlerden ziyade yeraltı suyunun konumu baskın parametre olarak öne çıkmaktadır. Dolayısıyla, diğer kriterler karşılansa dahi, güvensiz ve ekonomik olmayan koşullar nedeniyle 15 m'den daha yüksek betonarme konsol istinat duvarı tasarım yüksekliği önerilmemektedir.
In this study, cantilever retaining walls constructed near the highways were investigated according to real project values. Twenty-eight retaining wall projects applied in the site at different regions of Turkey such as Central Anatolia, Marmara and Black Sea were considered. The value of surcharge load, depth of foundation, ground water level, surface slope of soil and wall height were chosen as variable parameters, although properties of base soil, granular backfill and natural soil were considered as constant parameters. Theoretical calculations of factor of safeties were completed against overturning, sliding and bearing capacity according to each case as well as two-dimensional finite element models were solved in Plaxis software to find the maximum horizontal deformations. Rankine active and passive earth pressure theories were used to make static analysis of cantilever walls. If the surcharge load, surface slope of soil, height of wall and ground water level increases, the stability conditions depending on factor of safeties decreases due to results. In addition, a deeper depth of foundation increases the factor of safeties against sliding and bearing capacity, while it does not affect the overturning behavior. The location of ground water stands out as a dominant parameter rather than other external factors. Therefore, the design height of reinforced concrete cantilever retaining wall is not proposed in which taller than 15m due to unsecure and uneconomical conditions, even if other criteria are met.

12.Effect of Raw Perlite aggregate on concrete mechanical and transport properties
Cevdet Taha Acar, Kambiz Ramyar
doi: 10.5505/pajes.2023.38202  Pages 386 - 394
Bu çalışmada, Türkiye'nin iki farklı ocağından temin edilen ham perlit agregası ile üretilen beton karışımlarının mekanik ve taşınım özellikleri, kırma kireçtaşı agregası içeren beton karışımları ile kıyaslamalı olarak incelenmiştir. XRD analizi, perlit agregalarının kabaca benzer kristal bileşenleri içerdiğini göstermiştir. Ancak Erzincan perlitinin daha fazla amorf faz içerdiği görülmüştür. Ayrıca İzmir perlitinin su emmesi %7.25 ile %12.45 arasında olup su emmesi %5.08 ile %7.45 arasında değişen Erzincan perlitinin çok üzerinde olduğu saptanmıştır. Ancak 100 ve 500 devir Los Angeles deneyi ağırlık kayıplarından kullanılan agregaların yeterli ve üniform bir sertliğe sahip olduğu anlaşılmıştır. Çalışma kapsamında üç farklı su/çimento oranına sahip (0.69, 0.56 ve 0.41) 9 farklı beton karışımı hazırlanmıştır. Sonuç olarak, ham perlit agregası ile üretilen betonların birim hacim ağırlıklarının hafif beton sınırları içerisinde kaldığı, kontrol betonuna oranla %15-21 daha hafif olduğu bulunmuştur. Buna karşılık Erzincan perliti içeren betonlar, benzeri kireçtaşı agregası içeren kontrol karışımlarına göre %12-41 arasında daha düşük basınç dayanımı göstermiştir. Hem mekanik hem de taşıma özellikleri açısından en düşük performans İzmir perlit agregalı beton karışımlarından elde edilmiştir.
In this study, the mechanical and transport properties of concrete mixtures containing two raw perlite aggregates, obtained from two different quarries in Turkey, were compared with those of the concrete produced with crushed limestone aggregate. XRD analysis of the perlites showed that the aggregates contain roughly similar crystal components. However, Erzincan perlite was found to contain more amorphous phases. Moreover, water absorption of İzmir perlite ranged from 7.25 to 12.45% which was far above that of the Erzincan perlite with water absorption ranging from 5.08 to 7.45%. However, the 100 and 500 cycles Los Angeles weight losses revealed that the aggregates had a sufficient and uniform hardness. Within the scope of the study, 9 concrete mixtures with three different water/cement ratios (i.e., 0.69, 0.56 and 0.41) were prepared. It was found that the unit weights of the concretes produced with raw perlite aggregate remained within the limits of lightweight concrete and were 15-21% lighter than those of the control concretes. Moreover, the Erzincan perlite-bearing concretes showed 12-41% lower compressive strength that those of the control mixtures. The lowest performance in terms of either mechanical or transport properties were obtained in the İzmir perlite aggregate-bearing concrete mixtures.

13.Efficiency of L-DOPA+TiO2 modified RO membrane on salinity gradient energy generation by pressure retarded osmosis
Nuray Ates, Seda Saki, Murat Gokcek, Nigmet Uzal
doi: 10.5505/pajes.2023.36690  Pages 395 - 404
Basınç geciktirmeli osmoz (PRO) kullanarak deniz suyu ve nehir suyunun tuzluluk gradyanından enerji elde etmek son yıllarda önemli bir araştırma konusu olmuştur. Ancak, piyasa-daki mevcut membranların performansı düşük olduğundan, yüksek güç yoğunluğuna ve basınç direncine sahip etkili PRO membranlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, sentetik ve gerçek su numuneleri kullanılarak L-DOPA+TiO2 modifiye BW30-LE membranlar ile PRO prosesinin özgül enerji potansiyeli değerlendirilmiştir. Polyamid BW30-LE RO mem-branı, L-DOPA, L-DOPA+ağırlıkça %0.5 Ti02 ve L-DOPA+ağırlıkça %1 Ti02 ile modifiye edilmiştir. Hidrolik basınç ve sıcaklığın güç yoğunluğu üzerindeki etkisi 5, 10 ve 15 bar basınçları ile 10 °C, 20 °C ve 30 °C dereceleri için değer-lendirilmiştir. TiO2 nanoparçacıklarının L-DOPA ile birleştirilmesi, yüzey hidrofilikliğini ve membran yüzeyinin pürüzlülüğünü artırarak su akışını arttırmıştır. L-DOPA+ağırlıkça %1 TiO2 ile modifiye edilmiş BW30-LE mem-bran için 15 bar basınçta maksimum özgül güç 1,6 W/m2 olarak gözlendi. Ayrıca, çekme çözeltisi olarak Akdeniz ve Ege, Karadeniz su örnekleri, besleme çözeltisi olarak Seyhan, Ceyhan, Büyük Menderes, Gediz, Yeşilırmak ve Kızılırmak nehirleri kullanılmıştır. En yüksek ozmotik güç yoğunluğu, BW30-LE/L-DOPA+ağırlıkça %1 TiO2 membranı ile tuzluluk farklılıkları en yüksek olan besleme çözeltisi olan Ceyhan Nehri ve çekme çözeltisi olan Akdeniz suyu kullanılarak elde edilmiştir. Akdeniz ve Ceyhan Nehri karışımında en yüksek güç yoğunluğu 10 bar basınçta 30 ± 5°C'de 0,70 W/m2 ile elde edilmiştir.
Harvesting energy from the salinity gradient of seawater and river water using pressure retarded osmosis (PRO) has been a major research topic of recent years. However, because the performance of existing membranes on the market is poor, there is a need for effective PRO membranes with high power density and pressure resistance. In this study, specific energy potential of PRO process using L-DOPA+TiO2 modified BW30-LE membrane was evaluated on synthetic and real water samples. Polyamide BW30-LE RO membrane was modified by L-DOPA, L-DOPA+0.5 wt% TiO2 and L-DOPA+1 wt% TiO2. The effect of hydraulic pressure and temperature on power densi-ty were evaluated for 5, 10, and 15 bar pressures, as well as 10 °C, 20 °C, and 30 °C degrees. The incorporation of TiO2 nanoparticles with L-DOPA increased the water flux by in-creasing the surface hydrophilicity and roughness of the membrane surface. The maximum specific power was ob-served as 1.6 W/m2 for L-DOPA+1 wt% TiO2 modified BW30-LE membrane at 15 bar pressure. Besides, Mediterranean and Aegean, Black Sea water samples were used as draw solution and Seyhan, Ceyhan, Buyuk Menderes, Gediz, Yesilirmak, and Kizilirmak Rivers were used as feed solution. The highest osmotic power density was obtained by using BW30-LE/L-DOPA+1 wt% TiO2 membrane with Ceyhan River as feed and Mediterranean Sea water as draw solution, which have the highest differences in salinity. In the mixture of Mediterranean and Ceyhan River, the highest power density was obtained at 10 bar pressure at 30 ± 5°C with 0.70 W/m2.

14.Recovery of lithium from solid waste clays of Emet colemanite beneficiation plant by roasting and acid leaching method
Hacer Şensöz, Zehra Ebru Sayın
doi: 10.5505/pajes.2023.69705  Pages 405 - 413
Bu çalışmada, Emet konsantratör tesisi katı atık killeri kullanılmıştır. Karakterizasyon testlerinden elde edilen veriler ile 0.5 mm tane boyutu altında kalan, 1942–2035 ppm aralığında Li tenörlü numune fraksiyonu ile çalışmaya karar verilmiştir. Kil numunesi ile tuz karışımları, farklı oranlarda harmanlanarak; ilk aşamada tuz türü ve oranının, ikinci aşamada kavurma süresi ve sıcaklığının liçe etkisi ölçülmüştür. Kavurma çalışmasında kullanılan parametrelerin etkinliği, lityum ekstraksiyon çalışmaları ile değerlendirilmiştir. Çalışmanın üçüncü aşaması olan liç uygulamasında ise, H2SO4 konsantrasyonu ve liç süresi dikkate alınarak çalışma tamamlanmıştır. Gerçekleştirilen işlemlerle öncelikle, Numune/tuz karışım oranı 1/1, tuzların ise kendi arasında NaCl (0.6) – CaCl2 (0.4) oranlarında harmanlanmasıyla elde edilen karışımın; 900°C sıcaklıkta 1 saat kavrulması sonucu %77.26 Li kavurma verimi elde edilmiştir. Daha sonra, kavrulmuş malzemenin 0.4M H2SO4 varlığında 1 saat liç işlemine tabi tutulması ile liç verimi %89.61 Li olarak tespit edilmiştir.
In this study, solid waste clays of Emet Concentrator Plant were used. With the data obtained from the characterization tests, it was decided to work with the sample fraction with Li grade in the range of 1942-2035 ppm, which is below 0.5 mm grain size. Clay sample and salt mixtures are blended at different rates; In the first stage, the leaching effect of salt type and ratio, and in the second stage the roasting time and temperature were investigated. The effectiveness of the parameters used in the roasting study was evaluated by lithium extraction studies. In the third phase of the study, leaching, the study was completed by considering the H2SO4 concentration and leaching time. With the processes carried out, first of all, the mixture obtained by blending the sample/salt mixture ratio of 1/1 and between the salts in the ratios of NaCl (0.6) – CaCl2 (0.4); Result of roasting at 900°C for 1 hour, a roasting efficiency of 77.26% Li was obtained. Then, by leaching the roasted material in the presence of 0.4M H2SO4 for 1 hour, the leaching efficiency was determined as 89.61% Li.

15.Investigation of photothermal performances of graphene oxide-silver-polyaniline nanocomposites
Zafer Çıplak, Furkan Soysal
doi: 10.5505/pajes.2023.10705  Pages 414 - 421
Bu çalışmada AgNO3’ün oksidasyon ajanı olarak kullanılması ile polianilin (PANI) polizerizasyonu grafen oksit (GO) nanotabakalarının yüzeyinde gerçekleştirilmiş olup tek basamaklı ve basit bir yöntem ile GO-Ag-PANI üç bileşenli nanokompoziti elde edilmiştir. GO nanotabaklarının yüzeyinde eş anlı olarak gerçekleşen PANI polimerizasyonu ve Ag nanotanecik oluşum prosesleri sonucunda GO yüzeyi homojen bir şekilde PANI ile kaplanmış olup Ag nanotanecikleri PANI polimerik matrisinde başarıyla üretilmiştir. Hazırlanan nanokompozit sulu çözeltide yok yüksek kolloidal kararlılık, NIR bölgesinde kuvvetli absorbans yeteneğine sahiptir. 808 nm dalga boyunda uygulanan farklı lazer güç yoğunluğu (1.0, 1.5 ve 2.0 W/cm2) ve fotoajan derişimine (0.025, 0.05 ve 0.1 mg/mL) bağlı olarak GO-Ag-PANI sulu dispersiyonu çok yüksek maksimum sıcaklık farkı değerleri sergilemiş olup, yüksek fototermal dönüşüm verimi (45.9%) ortaya koymuştur. Ayrıca tekrarlı ısıtma-soğutma döngüsüne tabi tutulan nanokompozitin çok yüksek fotokararlılığa da sahip olduğu belirlenmiştir. Yüksek fototermal performans sergileyen GO-Ag-PANI üç bileşenli nanokompoziti fototermal uygulamalar konusunda büyük potansiyele sahiptir.
In this study, polyaniline (PANI) polymerization was carried out on the surface of graphene oxide (GO) nanosheets by using AgNO3 as an oxidation agent, and GO-Ag-PANI three-component nanocomposite was obtained with a one-step and simple method. As a result of the simultaneous PANI polymerization and Ag nanoparticle formation processes on the surface of the GO nanosheets, the GO surface was homogeneously coated with PANI, and Ag nanoparticles were successfully produced in the PANI polymeric matrix. The prepared nanocomposite has high colloidal stability and strong absorbance in the NIR region. Depending on the photoagent concentration (0.025, 0.05 and 0.1 mg/mL) different laser power densities (1.0, 1.5 and 2.0 W/cm2) were applied at a wavelength of 808 nm, the aqueous dispersion of GO-Ag-PANI exhibited extraordinary maximum temperature difference values and showed a high photothermal conversion efficiency (45.9%). In addition, it was determined that the nanocomposite, which was subjected to repeated heating-cooling cycles, had very high photostability. GO-Ag-PANI three-component nanocomposite with high photothermal performance has great potential for photothermal applications.

LookUs & Online Makale