This study introduces a medium-term wind power forecasting approach based on hybrid deep learning architectures integrating convolutional and recurrent neural networks with metaheuristic optimization. Three hybrid models CNN-LSTM, ISO-LSTM, and SO-LSTM were trained using 2024 daily meteorological and power data from a 52.80 MW wind farm in the Marmara Region of Turkey. Seasonal performance was evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) metrics. Among the models, CNN-LSTM achieved the highest accuracy, particularly in summer, with significantly lower error values (MAE = 9.02 MW, MAPE = 4.45%, RMSE = 10.52 MW). ISO-LSTM demonstrated moderate accuracy, while SO-LSTM showed higher errors, especially during autumn and winter due to increased meteorological variability. The strong performance of CNN-LSTM is attributed to its efficient spatial feature extraction and ability to capture medium-term temporal dependencies. Overall, the CNN-LSTM model provides a reliable and practical forecasting tool for real-time power prediction and grid applications under varying climatic conditions.

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.

Bu araştırma, Ti-6Al-4V alaşımının mikro cep frezeleme işlemlerinde mikroyapı, takım giriş stratejisi ve soğutma/yağlama koşullarının işleme performansına etkilerini incelemektedir. Farklı mikroyapılar oluşturmak için tavlama ve yaşlandırma ısıl işlemleri uygulanmıştır. Helisel, dalma ve rampalama olmak üzere üç farklı giriş stratejisi tercih edilmiştir. Deneysel süreç, farklı yağlama stratejilerinin işleme performansı üzerindeki etkilerini karşılaştırmalı olarak ortaya koyabilmek amacıyla; kuru kesme, minimum miktarda yağlama (MQL) ve bor–su esaslı özel bir çalışma akışkanı (WBF) kullanılan üç ayrı koşul altında yürütülmüştür. İşleme performansı yüzey pürüzlülüğü ve çapak genişliği ölçümleriyle değerlendirilmiştir. Çalışmalarda 0,6 mm çapında AlTiCrN kaplamalı mikro freze kullanılmıştır. Bulgular, MQL koşullarında en düşük takım aşınması ve en yüksek yüzey kalitesi elde edildiğini göstermiştir. Yaşlandırılmış numunelerde α-faz oranındaki artış sertliği yükseltmiş, buna karşılık çapak oluşumu belirgin biçimde artmıştır. WBF koşulları, düşük talaş yapışması sağlasa da sınırlı yağlama etkisi nedeniyle takım aşınmasını artırmıştır. Bu çalışmada deneysel süreç, farklı yağlama stratejilerinin işleme performansı üzerindeki etkilerini karşılaştırmalı olarak ortaya koyabilmek amacıyla; kuru kesme, minimum miktarda yağlama (MQL) ve bor–su esaslı özel bir çalışma akışkanı (WBF) kullanılan üç ayrı koşul altında yürütülmüştür.

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.

Geoteknik temel tasarımında, taşıma gücü ve oturma analizlerinin gerçekleştirilebilmesi için binanın temelinden zemine aktarılan taban basıncının bilinmesi önem arz etmektedir. Benzer biçimde, şev stabilitesi analizleri ile istinat duvarlarının geoteknik tasarımında da şev veya istinat duvarının tepesinde bulunan binalardan zemine aktarılan temel taban basıncının (sürşarj yükünün) doğru şekilde tanımlanması büyük önem taşımaktadır. Bu tür durumlarda, binalardan zemine aktarılan temel taban basıncının binaların yapısal analiz raporlarından alınan yükler kullanılarak hesaplanması en doğru yaklaşımdır. Ancak uygulamada, bazı durumlarda binaların yapısal analiz raporlarına erişilememektedir. Bu gibi hallerde, temel taban basıncının belirlenebilmesi için yaklaşık yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, yapısal analiz raporlarına ulaşılamadığı durumlarda kullanılmak üzere, konut türü betonarme binalarda her bir kattan temele aktarılan taban basıncının yaklaşık olarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, Türkiye’nin farklı bölgelerinde inşa edilmek üzere 2018 yılından sonra farklı mühendislik firmaları tarafından projelendirilmiş toplam 41 adet konut türü betonarme bina projesi incelenmiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda, her bir kattan temele aktarılan taban basıncının G+Q yük birleşimi için 11.4–21.8 kPa (ortalama 16.2 kPa), 1.4G+1.6Q yük birleşimi için ise 16.4–31.3 kPa (ortalama 23.2 kPa) aralığında değiştiği belirlenmiştir. Elde edilen veriler için oluşturulan histogramlar, her bir kattan temele aktarılan taban basıncı değerlerinin G+Q yük birleşimi için yaklaşık 15–18 kPa, 1.4G+1.6Q yük birleşimi için ise yaklaşık 21–26 kPa aralıklarında yoğunlaştığını göstermiştir. Sonuç olarak, geoteknik tasarım hesaplarında binanın yapısal analiz raporlarına ulaşılamadığı durumlarda, her bir kat için G+Q yük birleşimi esas alındığında 15–18 kPa, 1.4G+1.6Q yük birleşimi esas alındığında ise 21–26 kPa aralığında bir değer alınabileceği ve bu değere temelin kendi öz ağırlığının eklenmesi suretiyle temel taban basıncının yaklaşık olarak tahmin edilebileceği değerlendirilmiştir.

Bu çalışmada, aktif karbon katkılı polimerik kompozit membranların fizikokimyasal ve filtrasyon özellikleri incelenmiştir. H₂SO₄, H₃PO₄ ve NaOH ile emdirilmiş atık tekstil artıklarının tek aşamalı karbonizasyonu ile elde edilen katkı maddeleri, faz inversiyonu yöntemiyle dimetilasetamid (DMAc) içinde çözülmüş poli(viniliden florür) (PVDF) yapısına dahil edilmiştir. Hazırlanan kompozitlerin kristalin yapıları X-ışını kırınımı (XRD) ile analiz edilirken, moleküler etkileşimlerin incelenmesinde Fourier dönüşümlü kızılötesi spektroskopisi (FT-IR) kullanılmıştır. Morfolojik karakterizasyon taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile gerçekleştirilmiştir. Membranların su tutma kapasitesi, gözenekliliği ve yüzey hidrofilikliği değerlendirilmiştir. Saf su akısı ve metil oranj (MO) giderim performansları laboratuvar ölçekli bir filtrasyon sistemi kullanılarak test edilmiştir. NaOH ile modifiye edilmiş kompozit (P-KNa) en yüksek su akısını (58 L·m⁻²·h⁻¹·bar⁻¹) sergilerken, H₃PO₄ ile modifiye edilmiş kompozit (P-KH₃) en yüksek MO giderim verimini (%48,2) sağlamıştır. Tersinir, tersinmez ve toplam kirlenme oranları (Rᵣ, Rᵢ ve Rₜ) hesaplanmış olup, üç filtrasyon çevrimi sonrasında en düşük Rₜ değeri (%28,5) P-KNa için gözlemlenmiştir. Bu bulgular, hazırlanan kompozit membranların mükemmel yeniden kullanılabilirliğe sahip olduğunu ve atıksu filtrasyon uygulamaları için umut verici adaylar olduğunu göstermektedir.

İklim değişikliği ve küresel ısınmanın etkilerinin belirlenmesi sürdürülebilir kalkınma açısından büyük önem taşımaktadır. Bu etkilerin ve dezavantajların azaltılmasına rehberlik eden karbon ayak izinin belirlenmesi sürdürülebilir kalkınma için kritik bir göstergedir. Bu çalışmada, Türkiye’nin 2024 yılına ait doğalgaz tüketiminden kaynaklanan sera gazı emisyonları, sürdürülebilir kalkınma hedefleri doğrultusunda yedi ana sektör bazında incelenmiştir: çevrim, enerji, ulaşım, sanayi, hizmet, konut ve tarım-hayvancılık. Belirlenen sektörler ayrıca alt kategorilere ayrılmış ve analizler aylık bazda gerçekleştirilmiştir. Her bir sektör özelinde emisyonlara etki eden yapısal ve dönemsel faktörler detaylı olarak değerlendirilerek sera gazı emisyonlarının artış azalış eğrileri analiz edilmiştir. Yapılan hesaplamalar sonucunda, Türkiye’de doğalgaz tüketimine bağlı olarak toplam 111.833.685,94 ton CO2e sera gazı emisyonu hesaplanmıştır. Sektörel dağılıma bakıldığında, en yüksek emisyonun konutlar, çevrim sektörü ve sanayi sektörlerinden kaynaklandığı, hizmet, enerji, ulaşım ve tarım-hayvancılık sektörlerinin katkısının ise daha düşük düzeyde gerçekleştiği sonucuna varılmıştır. Sonuçta hesaplanan emisyon değerlerine göre, doğalgaz tüketimi kaynaklı emisyonların Türkiye’nin toplam sera gazı emisyonlarının yaklaşık %18,7’sini oluşturduğu görülmüştür. Elde edilen hesaplama sonuçları, sera gazı emisyonlarını azaltmaya yönelik politika ve stratejilerin geliştirilmesinde sektörel önceliklerin net bir şekilde tanımlanmasının gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Increased instalment of power electronic devices and alternative energy sources to grids leads to increase in power quality problems representing a threat to power-sensitive loads and electronically controlled equipment. Dealing with power quality problems is an important concern viewed from life-cycle of equipment and facilitating a stable manufacturing process in industrial plants. Accurate examination of anomalies in power quality in real-time is required to decide which preventive measure to take. There are numerous studies employing machine learning and optimization methods to detect and classify the power quality events in literature. However, only a few dwell on real-time performance of proposed approaches. This study presents a closed-loop approach based on one-dimensional convolutional neural network model to capture power quality events in time domain requiring no human intervention from training to inference. An application, accompanied by a data acquisition tool, is developed to demonstrate the performance of the proposed approach using the Tensorflow C++ library. The application is ported to Raspberry Pi 5 and Jetson Orin Nano single board computers to reveal the embedded system performance of the presented system.

Solvent selection is one of the essential parameters in electrospinning, significantly influencing the diameter of the resulting nanofibers. In the present study, polycaprolactone (PCL) nanofibers were electrospun by systematically varying electrospinning parameters, including solution concentration, solvent blend ratio (Tetrahydrofuran (THF)–N, N Dimethylformamide (DMF)), applied voltage, needle tip-to-collector distance, and feed rate. Herein, THF-DMF was utilized as a solvent system to address the low dielectric constant of the solution. The effect of electrospinning parameters, particularly the THF/DMF solvent ratio, on the fiber diameter was examined using a 2⁴ full factorial experimental design. Fiber morphology was characterized by Scanning Electron Microscopy (SEM), and statistical significance was assessed by analysis of variance (ANOVA). Both SEM and ANOVA results demonstrated that while solution concentration had the greatest influence on fiber diameter, the THF/DMF ratio also played a significant role in reducing nanofiber diameter. The findings indicated that a higher THF/DMF ratio improved process stability and produced finer PCL nanofibers at high solution concentrations, whereas a lower ratio was more favorable at dilute concentrations

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.