Betonarme bir yapının tasarım aşamasından ekonomik ömrünü tamamladığı ana kadar geçen süreçte, betona ilişkin tanım, sınıf, gerilme ve dayanım gibi pek çok farklı kavram ve değer kullanılmaktadır. Malzeme teknolojisindeki ilerlemeler ve üretim kalitesindeki değişimler, betonun tanımlanma biçimini ve beklenen performansını doğrudan etkilemektedir. Bu çalışmada, betonun farklı bağlamlardaki tanım ve özellikleri, tarihsel gelişim ve yapım süreçleri dikkate alınarak karşılaştırmalı olarak ele alınmaktadır. Kapsam dahilindeki bağlamlar şunlardır: çevresel etki sınıfına bağlı olarak beton sınıfı seçimi; betonarme projelerde beton sınıfının tanımlanması; hesap ve kesit tasarımında esas alınan beton özellikleri; üretim, yerleştirme ve uygunluk denetimi amacıyla beton numunesi alınması; yapıdan karot alınarak kalite kontrolü yapılması; kentsel dönüşüm kapsamında riskli bina tespiti için karot numunesi alınması; mevcut yapıların performans analizi için karot numunesi alınması ve son olarak deprem sonrası bilirkişilik incelemelerinde beton sınıfının değerlendirilmesi.
With the advancement of technology in industrial systems, data-driven approaches have come to the forefront, thereby increasing the importance of digitalization. In this context, monitoring the dynamic behaviours of critical components in machine manufacturing and detecting anomaly conditions have become a necessity within the scope of Industry 4.0. Accordingly, the aim of this study is to investigate the methodological feasibility and industrial applicability of anomaly-related approaches for pistons frequently used in the metal sheet processing industry. For this purpose, the behaviour of exhaust flap pistons in laser sheet metal cutting machines was examined based on pressure and forward motion time data. During operation, slag accumulation on the pistons leads to irregular motion characteristics, which manifest as anomaly conditions in piston movements. To identify such conditions, anomaly patterns in the data collected from the pistons via OPC UA were estimated using unsupervised machine learning clustering methods. Within this framework, the results obtained from K-means and DBSCAN clustering methods were analysed and compared. The findings indicate that monitoring the timedependent behaviours of pistons and detecting anomalies can serve as a preliminary step toward preventive maintenance activities. Consequently, such approaches enable the development of applications aimed at increasing operational efficiency and reducing maintenance costs. Furthermore, integrating machine learning–oriented approaches into the anomaly detection process has the potential to enhance overall system performance and reliability.
Elektrik enerjisi talebinin tahmin edilmesi, enerji sistemlerinin güvenli, ekonomik ve çevresel olarak sürdürülebilir bir şekilde işletilmesi için hayati öneme sahiptir. Son zamanlarda, elektrik talep tahmin yöntemleri üzerine yapılan çalışmalar hem klasik yöntemlerin iyileştirilmesi hem de yeni teknolojilerin entegrasyonu üzerine yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada, Birleşik Krallık'taki elektrik talebi veri seti kullanılarak elektrik talebinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Aşırı Gradyan Artırma Algoritması (XGBoost) ve Lineer Artırma Regresyonu gibi çeşitli tahmin modelleri Google Colab ortamında Python yazılım dili kullanılarak uygulanmıştır. Modellerin performansları, Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) doğruluk ölçüm yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları LSTM yönteminin diğer yöntemlere üstünlüğünü göstermektedir.
This study uses numerical simulations to evaluate the effects of architectural variables such as the location of natural ventilation openings and opening status on the temperature distribution and smoke density during a fire in buildings with an atrium. In scenarios modeled in different configurations, the fire starting point is defined at two locations, the ground floor room and the atrium floor, and only the location and open/closed status of the ventilation openings are considered variables. The findings reveal that when the top and side ventilations are open together, the stack effect works more effectively, smoke is concentrated at the upper floor levels, and contributes to the evacuation process. On the other hand, in scenarios with limited openings, smoke accumulation increased throughout the building, and absorption coefficient (κ) values reached levels that would negatively affect visibility. Thermocouple data also support this trend; temperature values increased on all floors when openings were limited, and temperatures remained lower on the lower floors in scenarios where openings were active. In conclusion, this study demonstrates the decisive role of positioning natural ventilation openings on the stack effect and fire safety.
Bu çalışma, Seyhan Havzasında yüzeysel akış ve taban akışı bileşenlerinin zamansal değişim dinamiklerini segmentasyon ve eğilim analizleri ile ortaya koyarak, hidrolojik rejimin kritik ancak sıklıkla göz ardı edilen bileşenlerinden biri olan taban akışını incelemektedir. Taban akışı, günlük ortalama akım verilerinden Tekrarlı Dijital Filtreleme yöntemi kullanılarak ayrılmış, ardından günlük değerlerden hesaplanan yıllık ortalama akım ve taban akışı zaman serileri segmentlere ayrılarak değişim noktaları belirlenmiş ve eğilim analizine tabi tutulmuştur. Uygulama, Seyhan Havzasındaki kesintisiz 30 yıllık ortak kaydı bulunan dört akım gözlem istasyonu üzerinde gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, Seyhan Havzasında akarsu kesitindeki taban akışı ile toplam akımın yıllık zaman ölçeğinde eş zamanlı hareket ettiğini göstermektedir. Yağışlı dönemlerde her iki bileşen de artış eğilimi sergilemekte, kurak dönemlerde birlikte azalmaktadır. Paralel ve eş zamanlı bu gidiş, havzaya düşen yağışın yüzeysel akış ve taban akışı üzerinde etkili olduğunu göstermekte; havzada gözlenen yağış eksikliğinin de yine yüzeysel akış ve taban akışında azalmaya neden olduğunu teyit etmektedir. Çalışma, ayrıca iklim değişikliğinin giderek önem kazandığı günümüz koşullarında, taban akışı yönetimine odaklanan entegre havza yönetim stratejilerinin geliştirilmesinin gerekliliğine vurgu yapmaktadır.
