This study develops the Axial Flux Synchronous Reluctance Motor (AF-SynRM) design with low volume, low loss and high efficiency has been preferred for use in EV. Double air-gap AF-SynRM 2D linear models with different pole numbers (6, 8, and 10) were tested using the Finite Element Method (FEM). The magnet condition was considered (magnet-free, ferrite magnet-assisted, rare-earth magnet-assisted). The models were compared in terms of torque, power, and efficiency. This study aims to address the lack of 2D linear models and reduce the computational intensity in the design process. The 10-pole magnet-assisted AF-SynRM model exhibits a torque/ampere ratio of 1.87, a power density of 4.8 kW/kg and efficiency of 92.75%. This study used 18 different AF-SynRM models in the initial design process, ensuring the optimal model emerges in terms of high torque, power, and efficiency.

Aluminum (Al) and zirconium (Zr) doping have been found to enhance the structural and thermal stability, as well as the electrochemical performance of cathode materials, potentially improving their suitability for lithium-ion battery applications. Therefore, in this study, Al and Zr were incorporated into nickel-cobalt-zinc hydroxide material (NiCoZn(OH)2) via sol-gel assisted solid-state doping synthesis to produce dual-doped Li1.05Ni0.8[Co0.054Zn0.046]Al0.08Zr0.02O2 (NCZ-AZ) cathode material. The synthesized powders were characterized using SEM-EDS, XRD, and Rietveld refinement analysis. As a result of the calcination process lasting 20 hours at 800 degrees, the XRD peak intensity ratio I(003)/I(104) was 1.2, and the c/a value was 4.955. These structural parameters are critical to the material's electrochemical stability and charge/discharge cycling performance. Additionally, the cyclic voltammetry test proved the redox reversibility of the cathode material. In conclusion, this study's dual-doped NCZ-AZ cathode material demonstrates promising characteristics for advanced lithium-ion battery applications. A systematic survey of Al and Zr doping in NCZ-AZ can provide valuable information for designing next-generation cathode materials with improved stability and performance.

This study presents a computational investigation on the aerodynamic behavior of a NACA 0012 aerofoil equipped with a 1.5%c height Gurney flap, utilizing various turbulence models in ANSYS Fluent. Five widely recognized turbulence models—Spalart-Allmaras, Standard k-ε, Realizable k-ε, SST k-ω, and Transition SST—were employed to assess their predictive accuracy under identical flow conditions. The primary objective was to determine the most appropriate model to capture the aerodynamic effects caused by the trailing-edge Gurney flap, particularly in terms of lift coefficient, drag coefficient, and lift-to-drag ratio. A mesh independence study was conducted to ensure numerical reliability, and the results were interpreted considering prior studies that investigated Gurney flap performance on symmetric airfoils. According to results, it is demonstrated that the Transition SST model provides the highest aerodynamic efficiency from 0° to 4° while k-ε Realizable model gives the best of that after 6o until 12o. Among the models investiagted, the k-ε Realizable model exhibited superior consistency in predicting both lift enhancement and flow separation behavior. The findings reveal that the k-ε Realizable model, which yields the highest lift-to-drag ratio (CL/CD) particularly at an angle of attack of α = 8°, is the most suitable turbulence model for CFD-based aerodynamic optimization studies involving passive flow control devices such as Gurney flaps. In this context, this study provides an important perspective on turbulence model selection for low Reynolds number applications.

The growing use of Large Language Models (LLMs) in healthcare raises important questions about the need for domain-specific training in medical applications. This study presents a detailed evaluation of medical-domain and general-purpose LLMs using three medical datasets (PubMedQA, BioASQ, and WikiDoc), which contain approximately 11,000 question-answer pairs. We evaluated four medical-domain models (Meditron-7B, BioMistral-7B, MedAlpaca-13B, and PMC-LLaMA-13B) against four general-purpose instruction-tuned models (Ministral-8B-Instruct, Gemma 2-9B-it, Vicuna-13B v1.5, and Llama 3-8B-Instruct). Across 182,944 prompts in both zero-shot and few-shot settings, our findings show that general-purpose models consistently outperformed their medical-specific counterparts on all evaluation metrics. Specifically, Ministral-8B-Instruct achieved the highest performance in few-shot settings with a BERTScore of 0.613, SimCSE of 0.764, and semantic similarity of 0.684. These scores were significantly higher than those of the best medical model, BioMistral-7B (0.545, 0.678, and 0.533, respectively). Furthermore, zero-shot performance often matched or surpassed few-shot results, as seen with Llama-3-8B-Instruct achieving a SimCSE score of 0.794. These findings challenge the common assumption that domain-specific pretraining is required for optimal performance in specialized tasks and have major implications for how resources are allocated in healthcare AI development.

Kentsel nüfus artışı ve ekonomik büyüme ile birlikte artan tüketim, doğal kaynakların hızla tükenmesine neden olmaktadır. Kaynakların sınırlı olması, geri dönüşümü etkin bir atık yönetimi stratejisinin vazgeçilmez unsuru haline getirmektedir. Etkin bir atık yönetimi; ekonomik, çevresel, teknik ve sosyal boyutlarıyla, farklı paydaşların iş birliği çerçevesinde çok boyutlu olarak ele alınmalıdır. Bu bağlamda, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri, bu tür karmaşık sistemlerin eşzamanlı değerlendirilmesinde başarılı bir şekilde uygulanmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, endüstriyel sektörleri sürdürülebilir geri dönüşüm sürecine yapacakları katkılara göre sıralamaktır. Bu kapsamda entegre bir ÇKKV yaklaşımı benimsenmiştir: kriterlerin önem dereceleri Bulanık Entropi yöntemiyle belirlenmiş, sektörlerin performans değerlendirmesi Bulanık EDAS yöntemiyle yapılmış ve nihai sıralama TOPSIS yöntemiyle elde edilmiştir. Bulgular, sürdürülebilir tedarik, işlem maliyeti, enerji kullanımı, ürün kârlılığı, geri dönüşüm oranı ve su tüketiminin sürdürülebilir atık yönetiminde öne çıkan kriterler olduğunu göstermektedir. Endüstriyel atık türleri arasında metal, kâğıt, plastik ve tekstil en etkili bileşenler olarak belirlenmiştir. Ayrıca, petrol rafinerileri, kauçuk ve plastik, kimya, tekstil ve matbaa sektörleri, sürdürülebilirlik açısından öncelikli sektörler olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, sürdürülebilir atık yönetimi alanında politika yapıcılara, yeşil finans uygulamalarına ve geri dönüşüm yatırımlarına yol gösterici nitelikte bulgular sunmaktadır.

Süperkapasitörler günümüzün en çok ilgi gören enerji depolama sistemlerinden biri konumdadır. Bataryaların eksiklerini giderme potansiyeline sahip olan süperkapasitörler, yüksek özgül güçleri ve dikkat çekici enerji yoğunlukları sebebiyle birçok bilimsel araştırmaya konu olmuşlardır. Süperkapasitörlerin elektrikli taşıtlardan mobil sistemlere ve aygıtlara kadar farklı uygulama alanları mevcuttur. Özellikle hızlı şarj-deşarj kabiliyetleri; tüketici elektroniği, taşınabilir aygıtlar ve yenilenebilir enerji sistemleriyle entegrasyonlarını kolaylaştırmaktadır. Esneklik, tekstile gömülebilme, çevre dostu bileşenler içerme ve şarj seviyesi göstergesi gibi yeni özellikler kazanmaları durumunda, süperkapasitörlerin daha birçok diğer elektronik sistemde de yaygınlaşması söz konusu olabilecektir. Bu çok fonksiyonlu özellikleri barındıran süperkapasitör cihazları hem endüstriyel hem de ticari uygulamalar için cazip bir alternatif olacaktır. Süperkapasitörlerin performanslarını nanokompozitler vasıtasıyla iyileştirmek için birçok çalışma yapılmış ve bu alanda kayda değer bir literatür oluşmuştur. Bununla birlikte, nanokompozit malzemelerin çok farklı kombinasyonları nedeniyle halen bu alanda birçok çözüm bekleyen konu bulunmaktadır ve bu nedenle daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Mevcut çalışmada bor nitrür nanotüp katkılı aktif karbon esaslı nanokompozit süperkapasitör cihazı geliştirilerek bu cihaza ait elektrokimyasal performans analizi gerçekleştirilmiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda bor nitrür nanotüp katkısının süperkapasitör cihazının Kulombik verim ve çevrim ömrü performanslarını artırdığı gözlemlenmiştir.

Bu çalışma, restoran ve lokantalarda kullanılan masif ahşap tepsilerin yanma özelliklerine koruyucu doğal yağlar ile emprenye yöntemlerinin etkilerini değerlendirmeyi amaçlamıştır. Bu amaçla, Doğu kayını (Fagus orientalis L.) ve sarıçam (Pinus silvestris L.) ağaç türlerinden alınan örnekler, ASTM-D 1413-99 standardına uygun olarak, fırça ile sürme, 2 ve 24 saat daldırma yöntemleri uygulanarak zeytin, ayçiçek ve ceviz yağı ile emprenye edilmiştir. Örneklerin yanma özellikleri ASTM E 160–50 standardına göre hazırlanmıştır. Yapılan analizler sonucunda, tekli etkileşimde alev kaynaklı yanma sıcaklığı, en yüksek sarıçam (422,1°C), ayçiçek yağı (393,7°C), 2 saat daldırmada ( 441,7°C), en düşük Doğu kayını (348,2°C), ceviz yağı (368,5°C) ve 24 saat daldırmada (385,2°C), üçlü etkileşimde en yüksek sarıçam+ceviz yağı+fırça ile sürmede (518,3°C), en düşük Doğu kayını+ayçiçek yağı+fırça ile sürmede (269,7°C) bulunmuştur. Sonuç olarak, ahşap tepsilerde yanma üzerinde etkili olan faktörler, birinci derecede yağ çeşidi, ikinci derecede emprenye tekniği ve üçüncü derecede ise ağaç türüdür. Malzeme çeşidi açısından yanmaya en yüksek direnç Doğu kayını, ceviz yağı ve 24 saat daldırma tekniği kombininde bulunmuştur. Buna göre, ahşap tepsi ile servis veren işletmelerde bu sonuçların göz önünde bulundurulması hem can hem de mal güvenliği açısından önemli avantajlar sağlayabilir.

Start-stop ve mikro hibrit elektrikli araçlarda düşük maliyetli ve sık şarj-deşarj döngülerine dayanıklı yapıları nedeniyle güçlendirilmiş sulu aküler (EFB) giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu çalışmada, karbon nanotüp (CNT) katkılarının elektrokimyasal performans üzerindeki etkilerini değerlendirmek amacıyla, negatif aktif malzeme (NAM) ve pozitif aktif malzeme (PAM) içerisine CNT ilave edilmiştir. Standart formülasyon ve üç farklı CNT bazlı varyasyonu içeren dört farklı akü reçetesi tasarlanmıştır. Aküler EN 50342-1 ve EN 50342-6 standartlarına göre test edilmiş; soğuk marş akımı (CCA), şarj kabulü (CA), kapasite (C20) ve kısmi şarj durumu (PSoC) koşullarındaki dayanım incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, hem NAM hem de PAM’a CNT ilave edilen Reçete 2’nin en yüksek iyileştirmeleri sağladığını göstermiştir. Bu tasarım, 60 gün boyunca CCA değerinin daha iyi korunması, üstün dinamik şarj kabulü ve standart akülere kıyasla daha uzun çevrim ömrü sunmuştur. Taramalı elektron mikroskobu (SEM) analizleri, CNT katkısının her iki plakada da morfolojik stabiliteyi artırarak sülfatlaşmayı azalttığını ve iletkenliği iyileştirdiğini doğrulamaktadır. Bu bulgular, CNT katkılı EFB’lerin mikro hibrit araçların zorlu gereksinimlerini karşılamada güçlü bir aday olduğunu ve hem teknolojik yenilik hem de endüstriyel rekabet açısından önemli fırsatlar sunduğunu ortaya koymaktadır.

This study presents a method for purifying acidic aluminum chloride solutions, specifically targeting the removal of iron (Fe) impurities to enhance the quality of alumina produced from aluminum silicate clay. The research employed solvent extraction using di(2-ethylhexyl)phosphoric acid (D2EHPA) dissolved in kerosene as the extracting agent. The investigation was conducted using both simulated solutions and actual leach solutions derived from hydrochloric acid processing of clay ore. Key experimental parameters included reaction time, organic-to-aqueous phase ratio (O/A), and the concentrations of HCl, D2EHPA, iron, aluminum, potassium, and sodium. The results demonstrated that the efficiency of iron extraction improved significantly with increased concentrations of both HCl and the D2EHPA extractant. However, the presence of excessive chloride ions was found to have a negative impact on this efficiency. Analysis using a McCabe-Thiele diagram indicated that a high iron removal rate exceeding 91% necessitates a two-stage extraction process. The study identified optimal conditions for this purification: a mixing time of 30 minutes, a D2EHPA concentration of 20%, and an equal organic-to-aqueous phase ratio (O/A = 1:1). Under these precise conditions, the process achieved a remarkable iron removal efficiency of 95.58%, demonstrating its high effectiveness for this specific application.

Several proposals were introduced to meet the goal of net-zero emissions in maritime industry. Among them, wind-assisted ship propulsion systems rely on the use of wind power to generate thrust. This results in reducing fuel consumption. Unlike wind turbines, wind sails generate thrust by directly using the incoming wind. Rigid wind sails, rotor sails and kites are the most common types of sailing systems. Rotor sails examined in this study generate forces based on the Magnus principle. The rotational speed of rotor sails is determined by maximizing the difference between sail-generated thrust power and power consumed by the sail. The effect of sails can be increased by the number of sails. However, the aerodynamic interaction between the rotor sails significantly affects the performance of the sails. Although the design and interactions of sails have been studied in previously, the optimal layout of the sails, considering the interaction, has not been sufficiently investigated. The proposed study uses artificial neural networks (ANN) to understand how aerodynamic coefficients, obtained by three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) simulations, change depending on the position of rotor sails. Then, the optimal layout was found by integrating the surrogate model of rotor sail aerodynamics to ship dynamics equations. It was found that the optimal layout for KVLCC2, assuming uniformly distributed wind direction, reduced the average total power by approximately 1% compared to the standard square arrangement.