Bu makalede, enerji bitkileri, lignoselülozik kalýntýlar, atýk ve atýksular gibi biyohidrojen üretiminde kaynak olabilecek potansiyel biyokütle tipleri tartýþýlmýþtýr. Fermentatif biyohidrojen üretimi için uygun substratýn seçiminde karþýlanmasý gereken ana ölçüt, elde edilebilirliði, maliyeti, karbonhidrat içeriði (þekerler ve karbonhidratlar gibi kolay fermente olabilen bileþiklerin yüksek oranda olmasý) ve biyoparçalanabilirliðidir (yüksek deriþimde parçalanabilir organik bileþiklerin ve düþük deriþimde mikrobiyal aktiviteye inhibitor bileþiklerin olmasý). Niþasta ve þeker easlý biyokütle ve atýklar hidrojen üretimi için mikroorganizmalar tarafýndan kolaylýkla fermente olabildiði halde, lignoselülozik biyokütlenin ön arýtýlmýþ olmasý gerekir. Ön arýtým, biyokütlenin fiziksel ve kimyasal yapýsal özelliklerinin deðiþtirilmesi için uygulanýr. Genel olarak, lignoselülozik biyokütlenin ön arýtým metotlarý, yapýsal özelliklerinin deðiþtirilmesi için kullanýlan araçlara göre üç ana tipe ayrýlabilir: mekanik, fizikokimyasal ve biyolojik.

Deri ve deri ürünleri sektörü, 1990’lý yýllarda daðýlan Doðu Bloku ülkelerinden gelen talep ve yoðun bavul ticareti neticesinde üretim ve ihracat açýsýndan önemli bir geliþme göstermiþtir. Bu süreç, sektörde büyük yatýrýmlarýn yapýlmasýna ve dolayýsýyla kapasite artýþýna neden olmuþtur. Deri konfeksiyon sektörü dokuma kumaþ konfeksiyon sektöründen çeþitli noktalarda farklýlýklar göstermektedir. Bu durum, deri konfeksiyonunda hammadde olarak kullanýlan iþlenmiþ derinin, dokuma kumaþlara göre ebat, kalýnlýk, homojenlik gibi biyolojik, kimyasal ve fiziksel farklýlýklarýndan kaynaklanmaktadýr. Derinin, doðal yapýsý gereði farklý bölgeleri farklý özellikler göstermektedir. Bu çalýþmada deri materyalinden ve dokuma kumaþtan tasarlanmýþ ceketlerin farklý üretim süreçleri incelenmiþ ve karþýlaþtýrýlmýþtýr.

Matematik mühendislik eðitimindeki önemli konulardan biridir. Mühendislik fakültelerine temel matematik bilgi ve becerisi yetersiz olarak gelen öðrenciler, matematik dersinde riskli öðrenciler olarak sýnýflandýrýlmaktadýr. Bu çalýþmanýn amacý, Destek Vektör Makineleri yöntemini kullanarak riskli öðrencileri tahmin etmektir. 2007 yýlýnda Pamukkale Üniversitesi mühendislik fakültesine baþlayan 434 öðrencinin üniversiteye giriþ sýnavý sonuçlarýna ait verilerin kullanýldýðý araþtýrma sonuçlarýna göre; öðrencilerin matematik, fen bilimleri, Türkçe testlerinin sonuçlarý ile lise mezuniyet baþarý puanlarýnýn, matematik I dersindeki baþarýlarýný tahminde önemli rol oynadýðý bulunmuþtur. 289 öðrencinin verisi ile makine eðitilmiþ, 145 öðrencinin verisi ise test için kullanýlmýþ ve matematik I dersinden geçen öðrencilerin % 86’sý doðru olarak tahmin edilmiþtir.

Bu çalýþmada, Seramik Sektöründe faaliyet gösteren tedarikçi firmalarýn, eþ zamanlý mühendislik metodunu kullaným etkinliðine göre deðerlendirilmesi sürecinde kullanmak üzere; üç katmanlý, ileri beslemeli, geriye yayýlýmlý bir Yapay Sinir Aðý modeli geliþtirilerek, bu modelin, tedarikçi deðerlendirme sürecinde kullanýlabilirliði araþtýrýlmýþtýr. Çalýþma kapsamýnda oluþturulan araþtýrma modelinin baðýmsýz deðiþkenleri aðýn giriþ deðiþkenleri olarak, baðýmlý deðiþkeni ise çýkýþ deðiþkeni olarak kullanýlmýþtýr. Bu deðiþkenlerin deðerleri faktör analizi yardýmý ile belirlenmiþtir. Analizde kullanýlacak veri setinin temini için, aðýn giriþ ve çýkýþ deðiþkenlerini açýklayan otuz dört soruluk bir anket formu hazýrlanarak, ilgili sektörde faaliyet gösteren 52 firmayý kapsayan anket çalýþmasý gerçekleþtirilmiþtir. Aðýn daha doðru sonuçlar vermesi için, analiz sonuçlarýna göre faktör yükü 0.6’nýn altýnda deðere sahip sorular elenmiþtir. Elenen sorularýn deðerlendirme dýþý býrakýlmasý ile, 8 giriþ deðiþkenini açýklayan 22 soruya verilen cevaplar aðýn giriþ deðerlerinin belirlenmesinde, çýkýþ deðiþkenini açýklayan 3 soruya verilen cevaplar aðýn çýkýþ deðerinin belirlenmesinde kullanýlmýþtýr. Aðýn giriþ ve çýkýþ deðerlerine iliþkin veri seti, k-fold yöntemi ile 4 eþit gruba ayrýlarak dört farklý alternatif að yapýsý oluþturulmuþtur. Sonuç olarak, en düþük hatayý veren aðýn test simülasyonu sonucunda elde edilen tahmini firma puanlarý ile gerçek firma puanlarý birbirine çok yakýn çýktýðý için, geliþtirilen Yapay Sinir Aðý modelinin, tedarikçi deðerlendirme sürecinde kullanýlabileceði sonucuna varýlmýþtýr.

Son 20 yýldýr polimer kimyasý tarafýndan çok sayýda lineer olmayan yapýlar ortaya çýkartýlmýþ ve polimer sentezi sýrasýnda çok sayýda yan dallarýn eklenmesi, çok sayýda uç gruplara sahip makromoleküllerin eldesine yol açmýþtýr. Bu polimerlerin iki tipi, düzgün yapýda dallanmýþ “dendrimer”ler ile dallanmanýn rastgele oluþtuðu “hiperdallanmýþ moleküller”dir. Bu makalede özel yapýlarý nedeniyle tekstilde de çeþitli uygulama alanlarý bulan dendrimerlerin tarihçesi, sýnýflandýrýlmasý, molekül yapýsý ve özellikleri hakkýnda bilgi verilmektedir.