Yazar "Toptaş, Murat" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 8 / 8
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Akıllı Yangın Söndürme Mühimmatının Sayısal Analizi(2021) Toptaş, Murat; Yılmaz, MehmetÖz: Akıllı yangın söndürme mühimmatı (AYSM) yangınlarla havadan mücadele yöntemlerinde kullanılabilecek, yeni ve etkili bir üründür. Bu ürün NATO üyesi ülkelerin envanterinde bulunan bir harp mühimmatı olan MK-82 (havadan yere genel maksat bombası) tip mühimmatın tasarımına benzer tasarıma sahiptir. Tasarım ölçülerinin var olan bir harp mühimmatına benzemesi onu hava araçları üzerinde herhangi bir iyileştirme veya değiştirme yapmadan doğrudan hava aracına yükleme imkânı vermektedir. Bu çalışmanın amacı, insansız bir hava aracına yüklü mühimmatın, araca ait maksimum hız koşullarında ortaya çıkaracağı sürükleme katsayısının tespitidir. Hava aracının ulaşacağı maksimum hız değerinde AYSM’nin gövdesi üzerinde ortaya çıkacak basınç ve hız profillerinin belirlenerek görselleştirilmesi amaçlanmıştır. Korunum denklemleri farklı türbülans modelleri kullanılarak sonlu elemanlar esasına dayalı olan Ansys Fluent yazılımı yardımıyla çözülmüştür. Bilgisayar ortamında sanal bir rüzgâr tüneli kurulmuş farklı ??? + değerleri kullanılarak mühimmata ait ağ optimizasyonu yapılmıştır. Türbülans modelleri olarak SpalartAllmaras (S-A) modeli, standart k-? modeli ve SST k-? türbülans modeli kullanılmıştır. Bulunan sonuçlar MK-82 tip genel maksat bombasına ait literatür verileri ile karşılaştırılarak doğrulama yapılmıştır. AYSM için verilen hız ve irtifa koşullarında en uygun y+ değerinin 60 olduğu ve buna bağlı olarak ilk inflation katman kalınlığının 0.3 mm olması gerektiği hesaplanmıştır. Kullanılan türbülans modellerinden SST k-? türbülans modeli en doğru sonucu vermiştir. Bu modele göre AYSM’nin sürükleme katsayısı 0.14633 olarak bulunmuştur. Bu model kullanılarak maksimum uçuş hızı için mühimmat gövdesi üzerinde meydana gelebilecek basınç ve hız profilleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ileride yapılacak yapısal statik ve dinamik analizlerde kullanılacaktır.Öğe Atmosferik korona deşarj iticisi tasarımı, imalatı ve performans karakteristiklerinin incelenmesi(İnönü Üniversitesi, 2025) Toptaş, Murat; Yılmaz, MehmetBu doktora tezinde, atmosferik koşullarda çalışan elektrohidrodinamik (EHD) itkici sistemlerin tasarımı, imalatı ve performans analizi yapılmıştır. Çalışmanın odak noktası, korona deşarjı ile oluşturulan iyonik rüzgarın Lorentz kuvvetleri ile desteklenerek sistem verimliliğinin artırılmasıdır. Öncelikle EHD sistemlerin tarihsel gelişimi, mekanizmaları ve teorik modelleri incelenmiştir. Ardından çok iğneli–silindir elektrot konfigürasyonuna sahip hibrit bir EHD itkici sistem tasarlanıp üretilmiş; solenoid bobin entegre edilerek manyetik alanın iyon hareketine ve akış hızına etkileri araştırılmıştır. Ayrıca, elektrik ve manyetik alanlardan bağımsız çalışan lazer–fotodiyot temelli özgün bir ölçüm cihazı geliştirilmiş ve iyonik rüzgarın yüksek doğrulukla ölçülmesi sağlanmıştır. Deneysel bulgular, manyetik alanın EHD akışa katkı sağladığını, iyonik rüzgar hızının ve itki performansının belirgin şekilde arttığını göstermiştir. Elde edilen veriler, Destek Vektör Regresyonu (SVR), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), K-Nearest Neighbors (KNN) ve topluluk öğrenmesi yöntemleriyle analiz edilmiştir. Karşılaştırmalar, özellikle SVR ve GB'nin en yüksek doğruluğu sunduğunu ortaya koymuştur. Böylece, makine öğrenmesi yaklaşımlarının klasik modellere kıyasla sistem performansını öngörmede daha başarılı olduğu kanıtlanmıştır. Tezin özgün katkıları; hibrit EHD itkici sistemin geliştirilmesi, Lorentz kuvvetlerinin atmosferik koşullarda deneysel doğrulanması, bağımsız hassas bir ölçüm cihazının tasarlanması ve EHD performansının yapay zekâ ile modellenmesi olarak özetlenebilir. Sonuç olarak çalışma, elektrohidrodinamik akışların hibrit elektro–manyetik yöntemlerle iyileştirilebileceğini göstermekte; mikro ölçekli soğutma sistemlerinden uzay itki teknolojilerine kadar geniş uygulamalarda kullanılabilecek yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.Öğe Classifying white blood cells using combining different convolutional neural networks(Springer, 2025) Toptaş, Murat; Toptaş, Buket; Hanbay, DavutWhite blood cells are warrior cells that protect the human body against external factors. Each of these warrior cells performs a distinct task, making every piece of information about them highly valuable in the medical field. In this article, a classification framework for the four known types of white blood cells is proposed. It is hoped that the classification of these types will contribute to the prediction of diseases such as AIDS, malaria, leukemia, and many others. In the proposed method, images of white blood cells from the Blood Cell Classification and Detection dataset were used as input to Convolutional Neural Networks. The feature vectors extracted using these Convolutional Neural Network architectures were combined into a single vector. A Minimum Redundancy Maximum Relevance algorithm was then employed to identify the most effective features within the feature vector. Experiments were conducted using these selected features, and the analysis of each experiment was reported in detail. The Support Vector Machines classifier achieved an accuracy of 98.63% in classifying white blood cell types by combining features from multiple deep learning architectures. The experimental results demonstrated that the features obtained from different layers of the Convolutional Neural Networks had varying impacts on the classification performance. © The Author(s) 2025.Öğe Havadan yere akıllı yangın söndürme mühimmatı tasarımı ve imalatı(İnönü Üniversitesi, 2021) Toptaş, Murat; Yılmaz, MehmetBu tezde havadan yangınlarla mücadele operasyonlarında kullanılabilecek yeni bir ürünün tasarımı önerilmiştir. Akıllı Yangın Söndürme Mühimmatı (AYSM) olarak adlandırılan bu ürün, NATO mühimmatı olan MK-82 tip havadan yere genel maksat mühimmatının ölçülerinde tasarlanmıştır. Mühimmat içerisinde yerli bir ürün olan ve bor minerali katkılı söndürücü-soğutucu madde kullanılmıştır. Havacılık ve yangın söndürme endüstrisine kazandırılması amaçlanan AYSM'nın mesken alanları dışındaki açık saha yangınlarında etkin bir şekilde kullanılması beklenmektedir. AYSM'nın tasarımı Catia V.5 yazılımı kullanılarak yapılmıştır. AYSM'nın yapısal, akış ve patlama analizleri Ansys Fluent 16.0 yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. Otonom görev için gerekli yazılım C programlama dili ile yazılmıştır. AYSM'nin yapısı gövde, burun konisi, kuyruk-kanat takımı, söndürücü - soğutucu malzeme, patlayıcı, fünye, elektronik donanım ve yazılımdan oluşmaktadır. Üç farklı burun konisi tasarımı yapılarak en uygun burun konisi tipi belirlenmiştir. İnsansız bir hava aracına yüklü mühimmatın, araca ait maksimum hız koşullarında ortaya çıkaracağı sürükleme katsayısı HAD analizi ile belirlenmiştir. Mühimmat yörüngesi ve vuruş açısı hesaplamaları yapılmış ayrıca söndürücü maddenin uzaklaşma hızı hesaplanmıştır. AYSM'nin sürükleme katsayısı 0.14633 olarak bulunmuştur. Sürtünme katsayısı, küresel olarak körleştirilmiş konik burun konisi için 0.136, küresel olarak köreltilmiş teğet sivri uçlu burun konisi için 0.138 ve kesik teğet uçlu burun konisi için 0.154 olarak belirlenmiştir.Öğe Mikroskobik hücre görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile bölütlenmesi(İnönü Üniversitesi, 2025) Toptaş, Murat; Hanbay, DavutHücre, organizmaların temel biyolojik işlemlerini gerçekleştirmeleri için kritik öneme sahip en küçük yapı birimidir. Hücrelerin analiz edilmesi, temel biyolojik araştırmaların klinik tanı ve tedavi süreçlerinde önemli bir yere sahiptir. Analiz süreci, medikal verinin işlenmesini gerektiren karmaşık bir süreçtir. Bu süreçte, medikal görüntülerin anlamlandırılması için hücre sınıflandırma ve hücre bölütleme teknikleri kullanılmaktadır. Hücre sınıflandırma, belirli biyolojik özelliklere dayanarak hücrelerin ayrıştırılmasını sağlayan teknikleri içerir. Hücre bölütleme ise, bireysel hücrelerin sınırlarını tespit etmeye odaklanan teknikleri içerir. Bu teknikler, mikroskobik hücre görüntülerinin değişken yapısı, farklı boyama ve görüntüleme teknikleri gibi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli derin ağ mimarileri geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında, hücre bölütleme ve hücre sınıflandırma görevlerine yönelik, derin ağ mimarilerini temel alan uygulamalar geliştirilmiştir. İlk olarak, farklı derin ağ mimarilerinin hücre bölütleme performansları incelenmiştir. Yapılan çalışmada, DeepLabv3+ mimarisi 0,8957 Jaccard değeri ve 0,9429 Dice değeri ile en iyi sonucu veren mimari olmuştur. Daha sonraki çalışmalarda hücre bölütleme görevini gerçekleştiren yeni bir derin öğrenme mimarisi olan RaUNet önerilmiştir. U-Net mimarisinin atlama bağlantılarına ters dikkat modülü entegre edilerek RaUNet mimarisi oluşturulmuştur. Ters dikkat modülü U-Net mimarisindeki bilgi kaybını azaltmakta ve detay bilgilerini korumaktadır. Dört farklı veri setinde RaUNet mimarisi test edilmiştir. Üçüncü olarak, hücre bölütleme görevinde giriş görüntü kalitesine odaklanılmıştır. Bu uygulamada, hücre görüntüleri dalgacık dönüşümü kullanılarak ön işlenmiş ve farklı dalgacıklardaki görüntüler birleştirilerek bölütleme görevi için hazırlanmıştır. Uygulama iki veri seti üzerinde test edilmiştir. Son olarak da bölütleme sonucunda beyaz kan hücrelerini sınıflandıran bir sistem tasarlanmıştır. Bu sistem, çeşitli derin ağ mimarilerinin transfer öğrenme sürecinde elde ettiği özellikler ve bu özelliklerin nitelikli seçiminden oluşmaktadır. Önerilen sistem, BCCD veri seti üzerinde 0,9863 doğruluk oranı ile en yüksek sınıflandırma performansını sergilemiştir. Bu tez kapsamında geliştirilen uygulamalar güncel yöntemlere kıyasla sundukları yenilikçi ve özgün yaklaşımlar sayesinde, hekimlerin karar destek sistemlerini güçlendirme açısından dikkate değer bir potansiyele sahiptir.Öğe Mikroskobik Kan Hücre Görüntülerinin Güncel Derin Öğrenme Mimarileri ile Bölütlemesi(2023) Toptaş, Murat; Hanbay, DavutKan hücreleri, kanın temel bileşenleridir. Bu bileşenler insan vücudunun sağlıklı bir şekilde çalışmasında önemli rol oynarlar. Kan hücrelerinin şekli, sayısı, boyutu ve diğer özellikleri çeşitli faktörlere bağlıdır. Bu özelliklerin değişimleri birçok hastalıkla ilişkilendirilebilmektedir. Bu nedenle, kan hücrelerinin tespit edilmesi, sınıflandırılması ve bölütlenmesi sağlık alanında çok önemli bir konu haline gelmiştir. Derin öğrenme mimarilerinin medikal görüntüler üzerinde göstermiş olduğu yüksek performans etkisiyle bu kan hücreleri üzerinde otomatik tanı sistemlerinin sayısı artmıştır. Bu makalede, DeepLabv3+, U-Net ve FCN mimarileri ile mikroskobik kan hücresi görüntüleri üzerinde hücre bölütlemesi yapılmıştır. En iyi doğruluk sonucuna 0.9575 ile DeepLabv3+ mimarisinde ulaşılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin sağlamlığını destekler niteliktedir.Öğe Orman yangınlarının görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilmesi ve sınıflandırılması(İnönü Üniversitesi, 2018) Toptaş, MuratOrman yangınları, orman ekosistemlerinde yıkıcı hasarlara sebep olmaktadır. Bu hasarların uzun süreli etkileri iklim değişikliğine ve kuraklığa neden olabilir. Orman yangınları sadece çevresel zararlara değil ayrıca ülkelerin ekonomik ve sosyal yaşamlarına da zarar vermektedir. Bu zararları en aza indirebilmek için orman yangınlarına erken müdahale etmek gerekir. Orman yangınlarına erken müdahale edebilmek yangının en kısa sürede algılanmasına bağlıdır. Yangının algılanmasında ise hızlı ve doğru uyarı verebilen sistemlere ihtiyaç vardır. Bu tez çalışmasında, görüntü işleme teknikleri kullanılarak yangın erken uyarı sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde orman yangın görüntüleri kullanılarak dumanın algılanması üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Duman, yangın anında alevden önce oluşmaktadır. Bu nedenle dumanın tespit edilmesi yangına erken müdahale de önemli bir rol oynar. Dumanı tespit etmek için dumanın doku ve renk özellikleri kullanılmıştır. Doku özniteliklerinin çıkarılmasında Yerel İkili Örüntüler (LBP) ve Law's Doku Enerji Değerler (LAWS) yöntemleri kullanılmıştır. Renk özniteliklerinin çıkarılmasında ise RGB renk uzayında duman rengini tanımlayan öznitelikler kullanılmıştır. Dumana ait doku ve renk öznitelikleri çıkarıldıktan sonra bu öznitelikler, Destek Vektör Makinaları (SVM), Yapay Sinir Ağı (ANN) ve k-En Yakın Komşu (KNN) sınıflandırıcıları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda elde edilen başarılar gösterilmiş ve kıyaslanmıştırÖğe Yangın Söndürme İçin Alternatif Bir Tasarım: Akıllı Yangın Söndürme Bombası(2021) Toptaş, Murat; Yılmaz, MehmetYangınlar başta ormanlar olmak üzere, gaz ve petrol nakil hatları, kimyasal madde ve mühimmat depolama alanları gibi birçok noktada ortaya çıkabilmektedir. Bu durumlarla mücadelede günümüzde kullanılmakta olan karadan ve havadan yangınlarla mücadele yöntemleri çoğu durumda etkisiz kalmaktadır. Bu çalışmada havadan yangınlarla mücadele operasyonlarında kullanılabilecek bir ürünün tasarımı önerilmiştir. Akıllı Yangın Söndürme Bombası olarak adlandırılan bu tasarım yeni ve etkili bir üründür. Bu ürün NATO üyesi ülkelerin envanterlerinde bulunan bir harp mühimmatı türü olan MK-82 (havadan yere genel maksat bombası) tip mühimmatın tasarımına benzer bir tasarıma sahiptir. Havacılık ve yangın söndürme endüstrisine kazandırılması amaçlanan akıllı yangın söndürme bombasının mesken alanları dışındaki açık saha yangınlarında etkin bir şekilde kullanılması beklenmektedir.
