The aim of the study was the preparation of azo group containing dye using a feasible and inexpensive method. Azo dyes are one of the most prominent classes of chromophores and widely used as synthetic colorings in food dyes, pharmaceuticals, cosmetics, textile, printing and other industry and as pH indicators. Semi-synthetic natural dyes are regarded as multi-component systems because they are derived from plant-based extracts. The synthesized azo dye (SAD) was obtained as a mixture product from the reaction of Eucalyptus spp. bark ethanol-water extract with the diazonium salt of p-aminobenzoic acid (PABA). The structure of the SAD was investigated using UV-visible, FT-IR, 1H-NMR, LC-MS spectral data. In the LC-MS spectrum of SAD, at m/z 301.2 belong to quercetin ion was detected. The maximum UV-visible absorption of SAD was 431 nm and the extract has no absorption this region. In the FT-IR spectrum, at 1420 cm-1 azo stretching band was observed. In the 1H-NMR spectrum, carboxylic acid proton exhibited at 12.80 ppm. Since SAD was water-soluble, its performance within a water-based flexographic printing system was examined. It can be concluded that the SAD has high color intensity and can be used as a colorant in water-based printing inks.
Bu araştırma, Türkçe restoran yorumlarında Hedefe Yönelik Duygu Analizi kapsamında, GPT-4o tabanlı otomatik etiketlemenin manuel etiketlemeye (SemEval) kıyasla etkinliğini incelemektedir. Araştırmada hedef terim çıkarımı (ATE), kategori ve duygu sınıflandırma alt görevleri; SVM, BiLSTM, MLP ve BERTurk modelleri kullanılarak SemEval, GPT-4o ve Birleştirilmiş veri düzenlerinde değerlendirilmiştir. Deneysel karşılaştırma, otomatik etiketlerin tek başına ve manuel veri ile birlikte kullanıldığında farklı görevlerde nasıl bir performans profili oluşturduğunu ortaya koymayı hedeflemektedir. Bulgulara göre, ATE görevinde SemEval üzerinde SVM yüksek geri çağırım ile öne çıkmıştır (Recall=0,8463; F1=0,7265). Duygu sınıflandırmasında en yüksek başarıya Birleştirilmiş düzende BERTurk ile ulaşılmıştır (F1=0,8336; doğruluk=0,9255); bu sonuç, daha geniş ve çeşitli veride bağlamsal temsillerin avantajını desteklemektedir. Kategori sınıflandırmasında ise en iyi sonuçlar Birleştirilmiş düzende SVM (F1=0,5183) ve BERTurk (F1=0,5108) tarafından üretilmiş; sınıf sayısının yüksek ve sınırların bulanık olduğu bu görevde performansın daha sınırlı kaldığı görülmüştür. Genel olarak sonuçlar, otomatik etiketlemenin özellikle duygu gibi daha net sınıf sınırlarına sahip görevlerde rekabetçi bir veri kaynağı sunduğunu; kategori gibi daha zor görevlerde ise etiket tutarlılığı, sınıf dengesizliği ve görev-model uyumunun belirleyici olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, farklı model ailelerini birlikte karşılaştırarak otomatik etiketli verinin hangi koşullarda daha güvenilir biçimde kullanılabileceğine ilişkin pratik bir değerlendirme çerçevesi sunmaktadır.
Bu çalışma, havacılık sektöründe kestirimci bakım alanında yürütülen veri analizi çalışmalarını değerlendirmek, kullanılan veri türleri ve kestirimci bakıma konu olan ekipmanları incelemek, literatürdeki ana eğilimleri ve boşlukları tespit etmek amacıyla yapılmış bir sistematik haritalandırma çalışmasıdır. Çalışma kapsamında Web of Science ve Scopus veri tabanlarında 2013-2025 yılları arasında yayımlanmış havacılık sektöründeki kestirimci bakım uygulama çalışmaları incelenmiştir. Analiz bulguları bu alanda en çok çalışma yapan ülkeleri, kullanılan veri türlerini ve kestirimci bakım uygulaması yapılan ekipmanları belirlemeye yöneliktir. Sonuçlar, kestirimci bakım çalışmalarının son yıllarda büyük ivme yakaladığını ve özellikle uçak motoru üzerine yoğunlaştığını göstermektedir. Yapılan haritalandırma çalışmasında %61 ile en çok motor üzerine veri analizi çalışmaları yapıldığı saptanmıştır. Kestirimci bakım çalışmalarında en çok katkının, uçak motoru üretim kabiliyeti olan Amerika, İngiltere ve Çin tarafından gerçekleştiği saptanmıştır. Kullanılan veri türleri ise, bakım kayıtları, sensör verisi ve simülasyon verisi olarak sıralanmaktadır. Gerçek operasyon koşullarını yansıtan ve elde edilmesi görece kolay olan bakım kayıtları ile kestirimci bakım çalışmalarının sayısal olarak azlığı dikkat çekmiş ve literatürdeki boşluk olarak değerlendirilmiştir.
Steel beams are highly susceptible to elevated temperatures during aAfire, resulting in a rapid loss of strength and stiffness. However, their post-fire characteristic (after cooling) is equally important as it governs their chances of repair or reusability. This study focuses on assessing this post-fire characteristic in terms of the residual bending moment capacity, using finite element simulations. Different variables are considered to determine their effect on residual moment capacity. These include the heating profile (External Fire and Standard Fire), cooling durations (15, 30, 45, and 60 minutes), exposure conditions (Heating on one, two, three, or all sides of the beam), and support conditions (Fixed and Simple Support). The results show that post-fire bending moment capacity decreases by 8.8% to 14.7 % for the fixed beam, whereas the simply supported beam exhibits only a marginal reduction of about 0.05% to 2.01% when compared to the ambient temperature capacity. Among all variables, the support condition and exposure side had a considerable influence on the post-fire bending capacity, while the heating profiles and cooling durations showed negligible effects. Fixed support was the primary factor reducing capacity, while the two-sided exposure also intensified the response, causing a 9.52% capacity drop compared to one-sided heating.
Efforts are being made to improve heat transfer efficiency in many different contexts, with the help of nanofluids and expanded surfaces, among other things. Among them, a clever method to enhance heat transmission is to equip heat exchanger tubes with inner fins. The experimental study details the use of a nanofluid of iron oxide and water in a two-tube counterflow heat exchanger that has many longitudinal fins on the inside to induce convective heat transfer. The pressure drop and convective heat transfer enhancement are studied forAa nanofluid moving in a horizontal circular tube with internal longitudinal fins under laminar conditions (249 < Re < 3000). Fe3O4 nanoparticles have a volumetric concentration that falls between 0 < phi < 0.5%. For different Reynolds numbers and a constant volumetric concentration of nanofluid, the results demonstrate that the finned tube heat exchanger outperforms the plain tube heat exchanger thermally by a factor of 90 to 95%. AThe Nusselt number ratio of the Fe3O4 water nanofluid increases with increasing Reynolds number. As the Reynolds number increases, the friction factor decreases and the pressure drop is larger in finned tube heat exchangers compared to plain tube heat exchangers due to the flow resistance provided by the fin form.
