MONTE CARLO SİMÜLASYON METODU VE MCNP KOD SİSTEMİ MONTE CARLO SIMULATION METHOD AND MCNP CODE SYSTEM

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "MONTE CARLO SİMÜLASYON METODU VE MCNP KOD SİSTEMİ MONTE CARLO SIMULATION METHOD AND MCNP CODE SYSTEM"

Transkript

1 Ekm 26 Clt:14 No:2 Kastamonu Eğtm Dergs MONTE CARLO SİMÜLASYON METODU VE MCNP KOD SİSTEMİ Özet Aybaba HANÇERLİOĞULLARI Kastamonu Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes, Fzk Bölümü, Kastamonu. Monte Carlo metodu, olaslık teors üzerne kurulu br sstemdr. Monte Carlo metodunda statstksel ve matematksel teknklerle br deney veya çözülmes gereken br fzksel olayı tesadüf sayıları defalarca kullanarak smülasyon edlp çözmek esastır.(1)günümüzde bu metot, fzk ve matematk problemlernn çözümünde MCNP(Monte Carlo N Parçacık Taşınım ) kodunu kullanarak nükleer transport hesaplamalarda y sonuçlar vermektedr (2,). Anahtar Kelmeler: Monte Carlo metodu, smülasyon MONTE CARLO SIMULATION METHOD AND MCNP CODE SYSTEM Abstract The Method of Monte Carlo s a system whch s based upon the theory of possblty. What s fundamental n ths method s to clarfy a physcs ncdent or experment whch has to be explaned wth statstcal and mathematcal technques by usng random numbers constantly n order to smulate.(1) Nowadays, ths method s so perfect n solvng physcal or mathematcal problems and n nuclear transport calculatons by usng MCNP (Monte Carlo N-partıcal transport) code (2,.) Keywords: The Method of Monte Carlo, smulaton 1. Grş Günümüzde endüstryel problemlern doğasındak karmaşıklık ve sürekl yen teknk yöntemlern kullanılması maalesef pek çok analtk çözümü olanak dışı bırakmaktadır. Problemlern yapısı değşen teknolojyle brlkte karmaşık br hale gelmekte ve bütünleşk sstemlern sayısı hızla artmaktadır. Analtk yaklaşımların aksne smülasyon modeller, karmaşık problemlern modellenmes ve çözümünde daha başarılı olurlar. Değşkenler arasındak etkleşm smülasyon modellernde gözlemlemek daha kolaydır. Ancak yoğun blgsayar kullanımını gerektrr Gerçek sstemden toplanan blgler, blgsayarda gelştrlen modellere uygulanarak, sayısal br takım sonuçlara ulaşmak hedeflenr. Bunların değerlendrlmes ve sonuçlarına ulaşılması sstem performans ölçütlernn brtakım tahmnlerdr. Smülasyon modeller aracılığı le en kötü durum senaryoları da nceleneblr. Smülasyon teknğnn Monte Carlo teknğ olarak adlandırılması Von Neumann ve Ulam blm adamları tarafından yapılmış olup lk uygulamalarını nötron yayılımı problemlernde bu yöntem kullanmışlardır (1). Monte Carlo metodu nötron dfüzyon problemlernden br statstksel metod ortaya koyar. Monte Carlo teknğ, özel br denemede ya da br smülasyon çalışmasında br ya da daha çok olasılık dağılımından October 26 Vol:14 No:2 Kastamonu Educaton Journal

2 546 Aybaba HANÇERLİOĞULLARI rastgele sayılar seçme teknğdr. Hesaplamalarda, fzksel sstem tanımlayan olasılık yoğunluk fonksyonlarından rastgele seçlmş sayılarla gerçekleştrlr (4). İstatstk ve belrleyc kodlar arasındak en öneml fark, statstk kodda parçacığın davranışının yaklaşık br değern oluştururken, bununla brlkte belrleyc kod da parçacığın davranışı çn transport denklemlern çözer (5,6). 2. Monte Carlo Smülasyon Metodu Monte Carlo yöntem, deneysel ve statstksel problemlernn çözümüne rastgele sayılarla yaklaşımlara verlen genel br smdr. Bu yöntem, özellkle 19 lardan sonra hızla gelşmeye başlamış br teknktr. Los Alamos laboratuarlarında nükleer slah gelştrlmes projesnde çalışan blm adamları tarafından lk kez ortaya atılmıştır. Bu metodlar olasılık teorsne tabdr. Metodun br probleme uygulanması, problemn tesadüf sayıları kullanarak smülasyon edlp hesap edlmek stenen parametrenn bu smülasyonlarının sonuçlarına bakılarak yaklaşık hesaplanması fkrne dayanır. Metot da bast sayısal ntegral hesaplama yöntemlernden, günümüz statstk teorsnn yoğun hesaplama gerektren Bayes çıkarsama yöntemlern pratk ve rutn olarak uygulanablr hale getren modern smülasyon teknklere ulaşan br gelşm zlemşlerdr.(7,8) Smülasyon kelmesnn modern anlamda kullanılışı 194 yılı sonlarında John Von Neumann ve Stanslaw Ulam ın çalışmalarına Monte Carlo Smülasyonu adını vermeler le başlar(1).monte Carlo smülasyonu, duyarlılık metodu, momentler metodu ve tam cebrsel çözümleme gb rsk analz yöntemlernden brsdr. Sonuçları dğer yöntemlerle karşılaştırıldığında, rsk daha y temsl etmes nedenyle mühendslk, eğtmde ölçme ve değerlendrme, asker savunma teknolojs, fen ve mühendslk alanında, nükleer teknolojs ve uzay sstemnde, statksel analz ve sosyoekonomk sahalarında sıkça başvurulan br yöntemdr(15). Genel anlamda smülasyon, gerçeğn temsl edlmes şeklnde tanımlanablr. Smülasyon un Amaçı, br gerçek hayat sstemn grd ve çıktılarıyla matematksel olarak fade etmek gerçek sstem kurulan model üzernden tanıyıp araştırmak, değşk kararları ve seçenekler gerçek sstemde hçbr değşklk yapmadan deneyeblmetr. Bu teknk sayesnde analtk şlemler çok karışık ve deneysel şlemler de çok pahalı olan nükleer savunma problemler başarı le çözülmüştür.195 yılı başlarında sayısal blgsayarların gelşm le smülasyon kelmes başka anlamlar da kazanmıştır. Bu sayede sosyal blmcler de fzk kmyacılar gb laboratuar deneymlerne benzer deneyler blgsayarda gerçekleştrme olanağı bulmuştur. Josep H.Mce smülasyonu, br sstemn kends üzernde doğrudan denemeler yapmak veya bu sstem le lgl br problemn analtk çözümünü bulmak yerne sstemn modeln kurup denemelere grşme anlamında kullanılmıştır.(14) Monte Carlo teknğ, özel br denemede ya da br smülasyon çalışmasında br ya da daha çok olasılık dağılımından rasgele sayılar seçme teknğdr. Yöntem daha sonra çoklu ntegral değerlendrme problemler gb oldukça karmaşık olmayan problemlern çözümüne kolaylıkla adapte edlmştr. Bazı blmcler yöntemn sadece varyans azaltma teknklernn örnekleme şlemlernde kullanılması şeklnde sınıflandırılmasını önermşlerdr. Buna rağmen yöntemn bugünkü kullanımı, genellkle olasılık dağılımlarından rasgele değerlern seçm şeklndedr. Geçmş uygulamalarda şans oyunları br smülasyon teknğ olarak adlandırılmış olmasına rağmen aralarında belrgn farklılıklar olduğu kesndr. Şans oyunu, oyuncuların Ekm 26 Clt:14 No:2 Kastamonu Eğtm Dergs

3 Monte Carlo Smülasyon Metodu ve MCNP Kod Sstem 547 faalyetlernn br sonucu olarak br modeln davranışını gözlemek ve karar vermek çn br oyun modelnn kullanılmasıdır Monte-Carlo, şans oyunları ve model örneklemes yöntemlern çermektedr. Smülasyon teknklernn en büyük dezavantajı, Monte-Carlo, şans oyunları ve model örneklemesnde var olan düzgün br termnolojden yoksun olmasıdır. Buna karşılık uygulanablr oldukları durumlarda, br mühends, br ekonomst, br yöneylem araştırmacısı veya br şletme analst görevn kolaylıkla üstleneblr. Herhang br amaç çn gelştrlen ve çalıştırılan br smülasyon model kontrol edeblr koşullar altında sstemn dnamk davranışlarının kontrol altına alınmasına mkan sağlar. Daha güzel br fade le, smülasyon teknkler, lgl problemlernn analznde br laboratuvar hzmetn üstlenr. Smülasyonun lk kullanımları, Joseph H. Mce ve Morgenthaler n tanımlarına uygun olarak, mühendslk ve blmsel çalışmalarda oldukça yaygın br şeklde kullanılmıştır. Lteratürde, bu tür smülasyon modellerne Analog Smülasyon modeller adı verlmektedr. Analog model, br özellğn benzeyen br başka özellkle smgelendğ modellerdr. Bu tanıma göre analog smülasyonlar, kesn olarak kendsne benzeyen dğer br stem temsl etmek çn fzksel br sstem kullanan smülasyonlardır. Ekonomde, şletmelerde ve dğer sosyal blmlerde kullanılan smülasyon teknkler, dnamk br sürec temsl eden sayısal br model üzernde denemeler yapmayı çerr. sstemn Değşkenler arasındak etkleşm smülasyon modellernde gözlemek daha kolaydır. Ancak yoğun blgsayar kullanımını gerektrr. Gerçek sstemden toplanan blgler, blgsayarda gelştrlen modellere uygulanarak sayısal brtakım sonuçlara ulaşmak hedeflenr. Bunların değerlendrlmes ve yorumlanması yapılarak sstem performans ölçütlerne at brtakım tahmnlerde bulunulur. Smülasyon modeller aracılığı le en kötü durum senaryoları da nceleneblr. Smülasyon model, sadece matematk denklemlerne değl, denemelere dayanır ve model optmum sonuçlar ortaya çıkarmaz fakat smülasyon modeller yardımı le alternatf çözümler ortaya konarak, optmum sonuca en yakın çözüm seçlr (14).. Smülasyon Uygulama Alanları Smülasyonun kullanıldığı bazı uygulama alanları şu şeklde sıralanablr a) Üretm/malat sstemlernn tasarım ve analz b) Montaj hattı dengeleme c) İşgücü planlaması d) Malzeme taşıma sstemler e) Yen asker slah ve sstem taktklernn saptanması f) Br envanter sstemndek sparş planlarının ncelenmes g) İletşm sstemlernn ve bunlar çn gerekl mesaj protokollernn tasarımı h) Otoyollar, havaalanları, metrolar ve lmanların tasarım ve şletm ) Ambulans bulundurma noktalarının ve buralardak araç sayılarının saptanması j) Yangın söndürme stasyonlarının yerlernn ve buralarda bulundurulması gerekl k) mnmum araç sayılarının saptanması l) Fnansal veya ekonomk sstemlern analz m) Dağıtım kanallarının tasarımı n) Br blgsayar sstemnn donanım ve yazılım gereksnmlernn belrlenmes o) İşletme yönetclernn eğtlmes(şletme oyunları/frma benzetm) October 26 Vol:14 No:2 Kastamonu Educaton Journal

4 548 Aybaba HANÇERLİOĞULLARI p) Alınacak rskler mnmze etmek çn uzay uçuşları denemeler r) Tamr-bakım sstemler 4. Smülasyonun Avantajları ve Dezavantajları a) Smülasyonun Avantajları 1- Smülasyon esnek br çözüm yöntemdr. 2- Dğer modellere kıyasla anlaşılması daha kolaydır. - Aşamalı olarak uygulayablme mkanı vardır. 4- Klask çözüm yöntemlernn kullanılamadığı büyük karmaşık problemlern çözümüde oldukça etkldr. 5- Br başka yöntemde ncelenmes olanaksız olan koşullar ve kısıtlar smülasyon le rahatça modelleneblr. 6- Sonuçları ancak aylar, yıllar sonra alınablecek durumlarda smülasyon le çok kısa sürede analz edleblr. 7- Smülasyon, modellenen sstem değştrmeden yen fkr ve poltkaların model üzernde rahatça uygulamasına olanak verr. 8- Kullanıcı smülasyonu stenen zamanda durdurup yenden başlatabldğnden deney koşullar üzernde tam br kontrole sahptr. b) Smülasyonun Dezavantajları 1- İy br smülasyon modeln gelştrmek vakt alıcı ve pahalıdır. 2- Optmum çözüm üretme garants yoktur. Br çeşt deneme- yanılma yöntemdr. - Her smulasyon model kendne özgüdür. 4- Uygulamasındak kolaylıklar dolayısıyla analtk çözümlern göz ardı edlmesne neden olablr. 5- Modelleme de ve bulguların analznde yapılacak hatalar, yanlış sonuçlara yol açablr. 5. Monte Carlo Metodunun Matematksel Analz Monte carlo metodunda sayısal olarak br deney veya olayı taklt etmek çn temel araç -1 arasında değerler alan düzgün dağılımlı sayıları kullanmaktır. Bu sayıları q le gösterelm. Bu sayılar br blgsayar programı le türetleblr. Bell br ölçü veya deneyde bulunablecek değerler kümes br gelşgüzel sayı kümes oluşturur. Gelşgüzel sayılar kümesnde herhang br sayının gelme olasılığı öteklerden farklı olablr. Olasılıklar aynı se böyle br kümeye düzgün dağılımlı gelşgüzel sayılar kümes denr.(1) Gelşgüzel Sayılar her br rakamı aynı olasılıkla seçlmş ve brbrnden bağımsız sayılardan oluşmuş br kümenn elemanlarıdır. Monte Carlo Metodunda çok sayıda gelşgüzel sayı gerektğnden bu sayılar blgsayarda üretlr. Blgsayarda tümüyle belrl br yönteme göre ardı ardına oluşturulan bu sayılar gerçekte gelşgüzel olmamakla brlkte gelşgüzel sayıların statstksel özellklern çerrler. Bu formülden elde edlen gelşgüzel sayı dzsne, sözde gelşgüzel sayılar denr Ekm 26 Clt:14 No:2 Kastamonu Eğtm Dergs

5 Monte Carlo Smülasyon Metodu ve MCNP Kod Sstem 549 Şekl1de q gelş güzel sayılar karşın, bu sayıların N(q), sıklık(frekens) dağılımı görülmektedr. Şekl-1 Gelş güzel saylıarın frekansa bağlı grafğ Gelşgüzel Sayılar Mxed congruental method formülden elde edleblr; P = tamsayı ( ax X q +1 = ax br = x + 1 October 26 Vol:14 No:2 Kastamonu Educaton Journal b br ) Bu yöntemn algortması; x = ax 1 (Mod m) matematksel bağıntıyla gösterleblr.burada x,poztf tam sayı dzs olup başlangıç değer x dır. ave b se poztf br tam saylardır. Bu sayılardan daha büyük başka br poztf tamsayı se m dr. x poztf tamsayılar dzs, x 1 a le çarpılıp çıkan sayının m ye göre modu hesaplanarak elde edlr (1,4). x = + ( ax 1 c)(mod m) Mxed congruental method adı verlen yöntemde başlangıç değer olarak x poztf br tamsayı alınır. Üretlen sayı dzsnn her sayısı m ye bölünerek -1 aralığındak sayılardan o yen br dz elde edlr. a ve c k tam sayı m de bu sayıların ksnden de büyük br tamsayıdır. a, b,c, m ve x ın farklı değerleryle üretlen dzler gelşgüzeldr ve br x dzs, x, a, c, m le tümüyle belrlenr. Dznn en çok m adet farklı sayıdan oluştuğu ve sonuçta kendsn tekrarlıyacağı açık olmakla brlkte peryot, m,a ve c nn uygun değerler seçlerek mümkün olduğunca büyütüleblr.(9) Şmd de, a x b aralığında, her br x sonucunun ortaya çıkma olasılığı, f (x) sıklık fonksyonu le belrlenen br olayı taklt etmek steyelm. Olayda sonucun x le x+dx arasında br değer alma olasılığı, P(x) dx = f ( x) dx f x) dx b a (... (I) Burada, P(x) fonksyonuna Olasılık Yoğunluk Fonksyonu adı verlr.

6 55 Aybaba HANÇERLİOĞULLARI Q(x),Toplam Olasılık Yoğunluk Fonksyonu se, şeklnde tanımlanır. Qx) = p(x ) dx.... (II) a x b aralığındak her x değerne karşılık Q(x), toplam olasılık yoğunluk fonksyonu -1 aralığında gelşgüzel değerler alır. Q(x) değerlernn ortaya çıkma sayısı yan sıklık fonksyonu düzgün br dağılım gösterr. O halde P(x) T ye eştleyeblrz, T = Q(x) (III) I, II, III denklemlern kullanarak Temel Monte Carlo lkesnne ulaşablrz. elde edlr x T= a f x' ) dx b ( a f x) dx (... (IV) Denklem IVTemel Monte Carlo İlkes olarak blnr. Denklem IV den X tersne çözülürse T ye bağlı olarak, X = P 1 (T)...(V) ters dönüşüm denklem elde edlr. 6. Monte Carlo Metodunu Örneklenmes: Monte carlo metodunun daha y anlaşılır olması açısından brkaç tane blmsel örneklemeye gdelm, Örnek 1 (gelş güzel sayı eksen): Yapılan blmsel br deney çalışmasında, n-tane sonuç olsun ve sonuçların her brnn meydana gelme olasılıkları sırasıyla P, P, P 1 n değerlern alsın, Bu olayı -1 arasında değerler alan gelşgüzel sayılarla taklt etmek stersek, gelşgüzel sayı eksenn şekl-2 dek gb n tane bölgeye ayırıp, tek boyuta gelş güzel sayı eksennde göstereblrz. Şekl 2. Gelşgüzel sayı eksenne n-tane sonuç bölgesnn yerleştrlmes Gelşgüzel sayıların P 1 olasılıkla belrlenen mktarını 1.sonuç P 2 olasılıkla belrlenen mktarını 2.sonuç, P olasılıkla belrlenen mktarını da n.sonuç çn ayırmış n olduk. Böylece belrtlen br gelşgüzel sayı hang sonuç bölgesne düşerse, olayda o sonuç meydana gelmştr. Bu durumda olasılık dağılımı aşağıdak matematksel fadeyle baret olur. Ekm 26 Clt:14 No:2 Kastamonu Eğtm Dergs

7 Monte Carlo Smülasyon Metodu ve MCNP Kod Sstem 551 <q< P 1 se 1.sonuç P + 1 q < P1 P2 se 2.sonuç P n se n.sonuç 1 + P P 1 q < 1 Örnek 2 (Gelş güzel sayı dağılmının n(x)=x 2 fonksyouyla ncelemes): n(x)=x 2 şeklnde dağılım gösteren br deney örnekleyelm. Şekl de n(x)=x 2 dağılımı görülmektedr Tek boyuta poztf X eksenn X Şekl. n (x) = x 2 nn gelş güzel sayı durumu a kadar X 1 = 1 X, N X = 2 2 X N,...X N = X şeklnde N eşt kutuya ayıralım. dan X a kadar eğrnn altında kalan alan A, dan. kutuya kadar k eğrnn altında kalan alan da A olsun.(=1,2,...n)olan poztf tam sayılardır. Türetlen br gelşgüzel sayının. alana düşme olasılığı, P A P = = A bu olasılığı q le temsl edeblrz. Dolayısıyla, ntegrelde n(x) gördüğümüz yere x 2 yazıp,x e göre çözersek n( x) dx q = veya X n( x) dx yazablrz. X X alırsak, X q = ndx ndx X 2 X dx X X = = X X 2 X X dx October 26 Vol:14 No:2 Kastamonu Educaton Journal

8 552 Aybaba HANÇERLİOĞULLARI q= X X X = X q elde edlr. Böylelkle X le X arasındak matematksel bağıntı bulunmuş olur. İşte bu esasa dayanarak dağılımı, ntegral alınablen fonksyon şeklndek tüm deneyler gelşgüzel sayılarla daha çok örnekleyeblrz. Örnek ( Tek boyuta sabt hızlı hareket): Yapılan br fzksel olayı -1 değerler arasında gelş güzel sayı değerler metoduyla hareket problemne uygulayalım, doğrusal br yol boyunca sabt br hızla hareket eden br deney aracının yerdeğştrmes sonuçları le X arasında değerler alsın. Bu statk sonuçları, X a kadar eşt kutulara ayırıp, dağılımı X(t)=V tq matematksel bağıntısı le fade edeblrz.burada q, dan tbaren poztf gerçek sayılardır. Matematksel fade şekl 4 dek grafkte görüldüğü gb X n her değernde n sabt kalmaktadır. q sayıları kümes le X sayıları kümes düzgün dağılımlı oldukları çn q ları kullanarak V=V bağıntısını kolayca taklt edebldk Bu şeklde çok sayıda gelşgüzel q sayısı türeterek her br kutunun gelme sayısını bulablrz. Şekl 4. X sayılar kümesnn V le değşm Örnek -4 (Ortalama serbest yol): µx I şddetnde bell br enerj le br ortama gren γ -ışınlarının şddet I= I e şeklnde matematksel olarak fade edlr. Burada x, γ -ışınının ortamda etkleşme yapmadan önce aldığı serbest yoldur.bu deney gelş güzel sayılar metoduyla örnekleyelm, x e bağlı f(x) fonksyonu şöyle olsun,-1 arasında değşen q gelş güzel sayılar kümes olacak şeklde, F (x) = I dx = I e µx dx = I µ e µx... (I) F(x) = Nq olsun ve N,Normalzasyon katsayısıdır.buradan ters dönüşüm şlem x = F 1 (Nq ) elde edlr. x çözersek, Ekm 26 Clt:14 No:2 Kastamonu Eğtm Dergs

9 Monte Carlo Smülasyon Metodu ve MCNP Kod Sstem 55 I Nq = - µ x = -In ( - e µ I µx - µ µ x Nq = e I Nq ) / µ... (II) q = 1 çn x = q = çn x = olacak şeklde sınırlamızı seçelm, II denklemden - µ N = 1 le olacağı açıktır. öyleyse, I x = -Inq /µ (III) elde edlr. () eştlğ (1) eştlğnden farklı değldr. Bu k eştlğ tekrar yazalım, q = 1 çn x = q = 1 çn x= x = - Inq / µ... (IV) q = çn x = x = -In (1-q)/µ...(V) q = çn x = IV yada V bağıntılarından herhang brn kullanıp ortalama serbest yolu bulmuş oluruz. Örnek 5 ( Buffon un ğne problem): Monte Carlo metodlarının temel fkrnn tarhte lk defa bu problemle ortaya çıktığı söylenr yılında G.Comte de Buffon şu problem ncelemştr. Yatay br düzlem üzerne d aralıklarla paralel doğrular çzerek L boyundak br ğney bu düzlem üzerne gelşgüzel bırakmıştır. Düzlem üzerne bırakılan bu ğnenn doğrulardan br le kesşme olasılığını analtk yollardan çözerek p = 2L/πd olarak hesaplamıştır. Burada p, kesşme olasılığıdır. Yne başka br ğne deneynde düzlem üzerndek doğruların herhang brs le kesşme olasılığını hesaplalarsak bu deney N defa tekrarlayıp, ğnenn kaç defa düzlemdek doğrulardan brs le kesştğn sayablrz. Kesşme sayısına n dersek, n/n oranının gerçek sonuç olan p kesşme olasılığı sayısına yakın olduğunu bulablrz. N sayısı büyüdükçe n/n oranı p ye yaklaşmıştır. G.Comte de Buffonun bu deneyde farkettğ olgu, 2.yüzyılda olasılık teorsnde öneml br katkı sağlanmıştır. Örnek 6 (Br nötronun brm uzunlukdak madde çersndek hareket) Problem, br nötronun ortalama kaç harekette bu maddenn dışına çıkacağını hesaplamaktır. Bu problem Monte Carlo teknkleryle çözmek çn br tesadüfü sayı kaynağına htyacımız var. Bu sayıları, nötronun hareketlern smule etmek çn kullanacağız. Bunun çn, br brm uzunluğundak maddeye nükleer br kaynaktan nötron sol yüzeyden grsn ve sadece ler(soldan sağa doğru) hareket ettğn, her harekette aldıkları mesafenn le 1 arasında değşen gelş güzel tesadüf (random) br uzunluk olduğunu varsayalım October 26 Vol:14 No:2 Kastamonu Educaton Journal

10 554 Aybaba HANÇERLİOĞULLARI Sonuç olarak, nötronun maddenn dışına çıkması çn e defa hareket etmes gerekr. (e ), u1 =.2, u2 =.71 ve u =.62 ürettğmz lk tesadüfü sayı le 1 arasında olsun.,eğer nötronu smule etmek çn bu sayıları kullanıyorsak, nötron brnc harekette.2 brm mesafe, knc harekette.71 brm mesafe gdecek.yan k hareketn sonunda nötron toplam =.94 brm mesafe gtmş olacak.maddenn kalınlığı 1 brm olduğu çn nötron henüz maddenn dışına çıkmış değl.dolayısıyla nötronun br hareket daha yapması gerekyor.üçüncü harekette aldığı mesafe, üçüncü tesadüf sayı olan.62 olduğu çn, bu hareketn sonunda toplam gdlen mesafe =1.56>1.Yan üçüncü hareketn sonunda nötron maddey terk eder.böylece br nötronun, maddey terk edene kadar yaptığı hareketler, tesadüf sayıları sayesnde smüle etmş olduk. Bunun gb N tane nötronu, farklı tekrarlanablen tesadüf sayılar kullanarak smule edeblrz. 7. MCNP (Monte Carlo N Parçacık Taşınım Kodu) MCNP kodunda amaç, nükleer enerj ve atomk blg haznesn kullanmaktadır. MCNP nötron, foton ve elektronların zamana bağlı sürekl enerj geçşn(transport) üç boyutlu geometrde çözen genel br koddur. MCNP kodunda hem sabt kaynak hem de krtk altı problemler çözeblr. MCNP, Monte Carlo smulasyonu ve br takım modeller çeren, nükleer özellkler olan fzk ve matematk konularını çeren br koddur. MCNP kodu karmaşık parçacık geçşn modellemede oldukça y uygulanır çünkü sürekl(contnuous)tesr kest versn kullanır. Hesaplamalarda kullanılan nötron enerjs 1-11 MeV den 25 MeV e kadardır. MCNP aslında Monte Carlo grubu tarafından Los Alamos laboratuarında teork fzk çn genelleştrlmş 4 satır fortran ve yorumlar çeren 1 satır C kaynak kodlayıcı ve programı uygulayan genel br bloğa sahptr. Bu kod 194 yıllarında nükleer savunma ve slahları çn gelştrlmş br koddur. Buna rağmen kökler eskye dayanmaktadır (Comte de Buffon 1772),(1) 2.Dünya Savaşı süresnce Los Alamos da Ferm ve seçkn blm adamları katılarak, lk atom bombasını gelştrmşlerdr. MCNP4, 199 yıllarında çıkarıldı ve bu kodun lk Unx versyonudur. Paralel bağlantılı br grup blmsel şlem merkeznn çalıştırılması çn brden fazla görev fonksyon özellğne sahp şlemc üzernde yen foton programlarında, ENDF/B- VI da, renkl wndows grafklernde, dnamk hafıza ayrılmasında, peryodk sınırlarda, SABRINA yoluyla parçacık zlernn çzmnde kullanılmaktadır..mcnp4a tekrarlanan yapılardak (nükleer reaktördek maddenn geometrk düzen yapısı) hesap kayıtlarını gelştrmştr. 8. MCNP kodu vegeometr MCNP, materyallern üç boyutlu konfürasyonunun geometrk hücrelernde gelşgüzel davranır. Bu kod genel amaçlı hücre ve yüzey blglern kullanarak sstemn tasarımı hakkında genş blg veren özel br koddur. MCNP, kartezyen koordnat sstemnde ara kestlerle şekllendrlen hücrelerde ve yüzeylerle sınırlanan bölgelern bleşenlernde gelşgüzel davranır. MCNP kartezyen koordnat sstemnde arakestlerle Ekm 26 Clt:14 No:2 Kastamonu Eğtm Dergs

11 Monte Carlo Smülasyon Metodu ve MCNP Kod Sstem 555 şekllendrlen hücrelerde ve yüzeylerle sınırlanan bölgelern bleşenlernde gelşgüzel davranır. MCNP brnc ve knc derece yüzeyler ve dördüncü derece elptk torusu ele alır. Tekrarlı yapıların karışık geometrlern tanımlamak çn çok sayıda komutları (LAT ve TRCL)vardır. MCNP geometrk hataları kontrol etmek çn kullanıcıya yardım eden br çzm programına da sahptr. Her br hücredek materyal bleşen zotopk bleşenyle belrtlr (1,15). 9. Uzantılar(talles) Br MCNP hesaplamasının sonucu brçok modelleycden gelen çıktıların toplanmasıyla elde edlr. Sonuçlar akımlar, akılar, enerj oluşumu, dedektör verm ve reaksyon oranları olarak elde edlr. Bütün uzantılar kaynak parçacık başına normalze edlr. 1. Hata tahmn ve varyasyon(uyuşmazlık)ndrgemes Br modellemenn statstksel analz genşlğ MCNP tarafından sağlanır. Her uzantı çn on statstk kontrol yapılır. Hata tahmnler sadece MCNP hesaplamalarının kesnlğn gösterr fakat doğru fzksel değerlerle karşılaştırılan sonuçların kesnlğn göstermez. İstatstksel hataları ndrgemek (varyasyon) ve MCNP kodunda tamamlanan br hesabın vermllğn gelştrmek çn brçok ler teknkler vardır. Bu teknkler parçacık tarh prenspler üzerne dayanır. 11. Sonuçlar ve önerler Monte Carlo Metodu, analtk yollarla çözülemeyen problemler smulasyon yöntemyle yaklaşık olarak çözmemze yarar. Özellkle çok zor br problem, analtk yollarla çözeblmek çn aşırı bastleştrmek yerne Monte Carlo metodları le yaklaşık olarak çözmek daha doğru olacaktır. Örnek olarak br atom reaktörünün çevresne, dışarıya sızacak radyasyonu mnmze etmek çn yapılacak duvarın kalınlığının hesaplanması problemn düşünelm. Bu problem analtk yollardan çözemeyz. Problemn zorluğu reaktördek nötronların kompleks hareketlernden kaynaklanmaktadır. Oysa Monte Carlo metodları le problem nötronların hareketlern bastleştrmeye gerek olmadan yaklaşık olarak çözeblrz. Bu yaklaşık çözüm bastleştrlmş analtk çözümden daha fazla, gerçeğe yakın sonuçlar verr. Bu problem gb çok zor problemlerde, Monte Carlo metodları kullanableceğmz tek teknktr. MCNP gb genş üretml kodlar yalnız yapıldıkları yolla değl, fzk blg depoları olarak da blmde devrm yapmışlardır. MCNP 4 sene sürel br çabayı temsl etmektedr. MCNP dek blg ve uzmanlık nanılmaz boyuttadır. Mevcut MCNP gelşm, kalte kontrol, dökümantasyon ve araştırma üzerndek güçlü vurgu le karakterze edlr. Yen özellkler, blgsayar sstemndek yen lerlemeler, Monte Carlo metodundak gelşmeler ve daha y fzk modellern yansıtmak çn MCNP ye eklenmektedr. MCNP sürekl enerjs, genelleştrlmş geometrs, kl nötron, foton ve elektron çftler taşınımında kullanılan gururlu br geçmş ümt vaat edc br geleceğe sahp koddur. October 26 Vol:14 No:2 Kastamonu Educaton Journal

12 556 Aybaba HANÇERLİOĞULLARI Kaynaklar: 1. Bresmester, J., RSIC Computer Code Collecton MCNP4A, Monte Carlo N- Partcle Transport Code System, Los Alamos Natonal Laboratory, New Mexko, Johston, R., A General Monte Carlo Neutroncs Code, LAMS-2856, Los alamos, Hançerloğulları, A., APEX Hbrd Reaktör Modellemes İçn Monte Carlo Yöntem Kullanılarak Nötron Transport Hesaplamalarının Yapılması, Doktora Tez, Gaz Ünverstes, Ankara, Spaner,J., Monte Carlo Methods and ther applcaton to neutron transport problems, USAEC report WAPPD-195,Betts atomc power laboratory,july Şarer.,B, Hançerloğulları, A.,Übeyl., Nükleer hesaplamalarda monte carlo yöntemnn kullanımı,8.ulusal nükleer blmler ve teknolojler kongres, Kayser, Ekm 2 6. Brger,J., Random number generators Vctor petterson s bokndustr aktbolar Stockholm, Lemddorter,A. On the Transformaton of the Transport Equaton for Solvng Deep Penetraton Problems by the monte carlo metod, Trans.Chalmers Unv.Technol.,Gothenbers.No:286, Ürün.,G.,Menknl C.T., Applcatıons of monte carlo smulatıon n petroleum exploratıon and productıon as a method of rısk analysıs TPJD bülten,clt 15,sayı 1hazran,2 9. Morton,K.W., On the tratment of monte carlo methods n textbooks. Math.Tab.Ads Comput.1, Hammerssley,J.M., Monte Carlo Methods for solvng multvarable problems. Ann.Newyork Acad.Sc.86, Garber,D., ENDF/B-V, Report BLN-17541(ENDF-21),Natnol Nuclear Data Center,Brookhaven Natonal laboratory,upton,n.y.,october Howerton,R.J.,Cullen,D.E.,Haght,R.C,MacGregor,M.H., The LLL Evaluated Nuclear Data Lbrary(ENDL):Evaluaton technques,reacton Index,and Descrptons of ındvdual reactons, Lawrence Lvermore Natonal Laboraty report UCRL-54,Vol.15, Part A,September Ulam,S.,Metropols,N., The Monte Carlo Method, j.amer.stat.assoc.,44,5, Foster,D.G.,Artur, Avarege Neutronc Propertes of Prompt Fsson Poducts, Los Alamos Natonal Laboraty Report LA-9168-MS,February Lux,.I.,Koblnger,L. Monte Carlo Partcle Transport Methods,Neutron and Photon Calculatons,CRC Pres,boc raton.,1991 Ekm 26 Clt:14 No:2 Kastamonu Eğtm Dergs

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I Fevz ÜNLÜ *, Esra DALAN YILDIRIM **,Şule AYAR *** ÖZET: Evren her an nano-önces, nano, mkro, normal, makro ve makro-ötes gözler le gözlemlermze açıktır.

Detaylı

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde

Detaylı

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anablm Dalı: Kamu PROGRAMIN TANIMI: Kamu Tezsz Yüksek Lsans Programı, kamu ve özel sektör sstem çersndek problemler ve htyaçları analz edeblecek, yorumlayacak,

Detaylı

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN

ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN 1 DAMITMA KOLONU Kmya ve buna bağlı endüstrlerde en çok kullanılan ayırma proses dstlasyondur. Uygulama alanı antk çağda yapılan alkol rektfkasyonundan

Detaylı

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM 5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION

Detaylı

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m SAĞLIK BAKANLIĞI TC Kayıt No: 133709 TURKIYE KAMU HASTANELERI KURUMU ı TRABZON ILI KAMU HASTANELERI BIRLIGI GENEL SEKRETERLIGI Kanun Eğtm Araştırma Hastanes TEKLİF MEKTUBU Sayı : 23618724 12.10.2015 Konu

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI INTERFACE DESING WITH PID CONTROLLER FOR DC MOTOR BY MATLAB GUI

MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI INTERFACE DESING WITH PID CONTROLLER FOR DC MOTOR BY MATLAB GUI İler Teknoloj Blmler Dergs Clt 2, Sayı 3, 10-18, 2013 Journal of Advanced Technology Scences Vol 2, No 3, 10-18, 2013 MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI M. Fath ÖZLÜK 1*, H.

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

Detaylı

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. YAPI ARAŞTIRMASI VE DOKÜMANTASYON Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 Ön Koşullar : Önerlen Dersler

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

TİTREŞİM VERİLERİ KULLANILARAK DEPREM SONRASI HASAR TESPİTİ: SON GELİŞMELER VE GÜNCEL ARAŞTIRMALAR

TİTREŞİM VERİLERİ KULLANILARAK DEPREM SONRASI HASAR TESPİTİ: SON GELİŞMELER VE GÜNCEL ARAŞTIRMALAR ÖZET: TİTREŞİM VERİLERİ KULLANILARAK DEPREM SONRASI HASAR TESPİTİ: SON GELİŞMELER VE GÜNCEL ARAŞTIRMALAR B. Gunes 1, O. Gunes ve H.İ. Andç 3 1 Yrd. Doçent, İnşaat Müh. Bölümü, Atılım Ünverstes, Ankara

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957

Detaylı

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm Resm Gazetenn 29.12.2012 tarh ve 28512 sayılı le yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket Bu Doküman

Detaylı

T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ. Cemal HANİLÇİ

T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ. Cemal HANİLÇİ T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ Cemal HANİLÇİ YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BURSA-2007 T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAREKÂT ARAŞTIRMASI ANA BİLİM DALI ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ DOKTORA TEZİ Hazırlayan Al Rıza BOZBULUT

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATL RESMİ GAETEDE YAYNLANMŞTR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR.

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR. ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR Ebubekr İNAN DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Mehmet Al ÖZTÜRK ADIYAMAN 2011 Her

Detaylı

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık ölüm 4 Olasılık OLSILIK opulasyon hakkında blg sahb olmak amacı le alınan örneklerden elde edlen blgler bre br doğru olmayıp heps mutlaka br hata payı taşımaktadır. u hata payının ortaya çıkmasının sebeb

Detaylı

Türkiye deki Binalara Yönelik Soğutma Yükü Hesabı için Web Tabanlı Yazılım Geliştirilmesi

Türkiye deki Binalara Yönelik Soğutma Yükü Hesabı için Web Tabanlı Yazılım Geliştirilmesi 43 Türkye dek Bnalara Yönelk Soğutma Yükü Hesabı çn Web Tabanlı Yazılım Gelştrlmes Development of a Web-Based Software For Buldng Coolng Load Calculatons n Turkey Yrd. Doç. Dr. M. Azm AKTACİR / Yrd. Doç.

Detaylı

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

Detaylı

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm EK-1 TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

Detaylı

MINKOWSKI 4-UZAYINDA JET YAPILAR VE MEKANİK SİSTEMLER

MINKOWSKI 4-UZAYINDA JET YAPILAR VE MEKANİK SİSTEMLER PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MINKOWSKI -UZAYINDA JET YAPILAR VE MEKANİK SİSTEMLER YÜKSEK LİSANS TEZİ Smge DAĞLI Anablm Dalı Matematk Anablm Dalı Programı Geometr Tez Danışmanı Yrd. Doç.

Detaylı

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME Pamukkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez Endüstr Mühendslğ Anablm Dalı Elf ÖZGÖRMÜŞ Danışman: Yrd. Doç. Dr. Özcan MUTLU Ağustos, 2007 DENİZLİ

Detaylı

İl Özel İdareleri ve Belediyelerde Uygulanan Program Bütçe Sistemi ve Getirdiği Yenilikler

İl Özel İdareleri ve Belediyelerde Uygulanan Program Bütçe Sistemi ve Getirdiği Yenilikler İl Özel İdareler ve Beledyelerde Uygulanan Program Bütçe Sstem ve Getrdğ Yenlkler Hayrettn Güngör Mehmet Deınrtaş İlk 2 Mayıs 1990 gün ve 20506 sayılı, kncs 19 Şubat 1994 gün ve 2 ı 854 sayılı Resm Gazete'de

Detaylı

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ Yednc lusal Kmya Mühendslğ Kngres, 5-8 ylül 26, Anadlu Ünverstes, skşehr 6 OZ DRJAN ÜRİM SİSİNDKİ PÜSKÜRMLİ KRMA ÜNİSİND KSRJİ ANALİZİ GÜLSÜN BKAŞ*, FİRZ BALKAN ge Ünverstes Kmya Mühendslğ Bölümü, 351,

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri 563 VANTİLATÖR TASARIMI Fuat Hakan DOLAY Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Bu çalışmada merkezkaç ve eksenel vantlatör tpler çn gelştrlmş olan matematksel modeln çözümünü sağlayan br blgsayar programı hazırlanmıştır.

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİLİ BİR SULAMA SİSTEMİNDE BOOST KONVERTERDEN BESLENEN ARM SÜRÜCÜ SİSTEMİNİN ANALİZİ

GÜNEŞ ENERJİLİ BİR SULAMA SİSTEMİNDE BOOST KONVERTERDEN BESLENEN ARM SÜRÜCÜ SİSTEMİNİN ANALİZİ GÜNEŞ ENERJİLİ BİR SULAMA SİSTEMİNDE BOOST KONERTERDEN BESLENEN ARM SÜRÜÜ SİSTEMİNİN ANALİZİ Mahr Dursun, Al Saygın Gaz Ünverstes Teknk Eğtm Fakültes Elektrk Eğtm Bölümü Teknkokullar, Ankara mdursun@gaz.edu.tr,

Detaylı

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI TDK Temel Devre Kavramları ve Kanunları /0 TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI GĐRĐŞ: Devre analz gerçek hayatta var olan fzksel elemanların matematksel olarak modellenerek gerçekte olması gereken sonuçların

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI Hall İbrahm KESKİN YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA 009 TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ 96 Anahtarlamalı Sstemler Kararlı Yapan PI Kontrolör Setnn Hesabı İbrahm Işık, Serdar Ethem Hamamcı Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü İnönü Ünverstes, Malatya {İbrahm.sk, serdar.hamamc}@nonu.edu.tr

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

Detaylı

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY BİR İŞLETMEDE KİTLESEL ÖZEL ÜRETİME YÖNELİK HEDEF PROGRAMLAMA TABANLI ÜRETİM PLANLAMA PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY ESRA AKBAL Başkent Ünverstes Lsansüstü

Detaylı

ZKÜ Mühendislik Fakültesi - Makine Mühendisliği Bölümü ISI VE TERMODİNAMİK LABORATUVARI Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değiştirgeci Deney Föyü

ZKÜ Mühendislik Fakültesi - Makine Mühendisliği Bölümü ISI VE TERMODİNAMİK LABORATUVARI Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değiştirgeci Deney Föyü ZKÜ Müendslk Fakültes - Makne Müendslğ Bölümü Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değştrge Deney Föyü Şekl. Sudan suya türbülanslı akış ısı değştrge (H950 Deneyn adı : Boru çnde sudan suya türbülanslı akışta

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu Soğutucu Akışkan arışımlarının ullanıldığı Soğutma Sstemlernn ermoekonomk Optmzasyonu * 1 Hüseyn aya, 2 ehmet Özkaymak ve 3 rol Arcaklıoğlu 1 Bartın Ünverstes akne ühendslğ Bölümü, Bartın, ürkye 2 arabük

Detaylı

6. NORMAL ALT GRUPLAR

6. NORMAL ALT GRUPLAR 6. ORMAL ALT GRUPLAR G br grup ve olsun. 5. Bölümden çn eştlğnn her zaman doğru olamayacağını blyoruz. Fakat bu özellğ sağlayan gruplar, grup teorsnde öneml rol oynamaktadır. Bu bölümde bu tür grupları

Detaylı

BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 20 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI

BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 20 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI BÖLÜM II D ÖRNEK 0 BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 0 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI 0.1. BİNANIN GENEL ÖZELLİKLERİ...II.0/ 0.. TAŞIYICI

Detaylı

III-V YARIĐLETKENLERĐNDEN OLUŞAN HETEROYAPILARIN ELEKTRONĐK ÖZELLĐKLERĐNĐN YOĞUNLUK FONKSĐYONELĐ TEORĐSĐ ĐLE ĐNCELENMESĐ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ

III-V YARIĐLETKENLERĐNDEN OLUŞAN HETEROYAPILARIN ELEKTRONĐK ÖZELLĐKLERĐNĐN YOĞUNLUK FONKSĐYONELĐ TEORĐSĐ ĐLE ĐNCELENMESĐ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ III-V YARIĐLETKENLERĐNDEN OLUŞAN HETEROYAPILARIN ELEKTRONĐK ÖZELLĐKLERĐNĐN YOĞUNLUK FONKSĐYONELĐ TEORĐSĐ ĐLE ĐNCELENMESĐ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ FĐZĐK ANABĐLĐM DALI Harun ÖZKĐŞĐ Danışman: Doç. Dr. Seyfettn

Detaylı

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk

Detaylı

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI 1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde

Detaylı

MESLEKi EGiTiMDE HizMET ici EGiTiM

MESLEKi EGiTiMDE HizMET ici EGiTiM MESLEK EGTMDE HzMET C EGTM Prof. Dr. Suna BAYKA (*) Yıldız GÜGE (**) Sevnç ÜAL (U) Br yükseköğretm programını btrmş ve meslek hayatına atılmış öğretmenlern çağımızdak blm ve teknolojk gelşmeler zlemeler

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI 2

OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI 2 OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI. OLİGOPOL OYUN KURALLARI. OLİGOPOL OYUN STRATEJİLERİ 3. OLİGOPOL OYUNUNDA SKORLAR 3 4. MAHKUMLAR ÇIKMAZI 3 5. BİR DUOPOL OYUNU 6 5.. MALİYET VE TALEP KOŞULLARI 6 5.. KAR MAKSİMİZASYONU

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı Byomedkal Amaçlı Basınç Ölçüm Chazı Tasarımı Barış Çoruh 1 Onur Koçak 2 Arf Koçoğlu 3 İ. Cengz Koçum 4 1 Ayra Medkal Yatırımlar Ltd. Şt, Ankara 2,4 Byomedkal Mühendslğ Bölümü, Başkent Ünverstes, Ankara,

Detaylı

OLASILIK KURAMI. Temel Tanımlar ve Kavramlar-III. Temel Tanımlar ve Kavramlar-II. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I OLASILIK

OLASILIK KURAMI. Temel Tanımlar ve Kavramlar-III. Temel Tanımlar ve Kavramlar-II. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I OLASILIK Dr. Mehmet KSRYLI OLSILIK OLSILIK KURMI Dokuz Eylül Ünverstes Ekonometr Böl. www.mehmetaksarayl.com Populasyon hakkında blg sahb olmak amacı le alınan örneklerden elde edlen blgler bre br doğru olmayıp

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ 9. ÇİZGİSEL (OĞRUSAL) OENTU VE ÇARPIŞALAR 9. Kütle erkez Ssten kütle erkeznn yern ssten ortalaa konuu olarak düşüneblrz. y Δ Δ x x + x = + Teraz antığı le düşünürsek aşağıdak bağıntıyı yazablrz: Δ= x e

Detaylı

DEFORMASYONLARIN MODELLENMESİ. Levent TAŞÇI 1 ltasci@firat.edu.tr

DEFORMASYONLARIN MODELLENMESİ. Levent TAŞÇI 1 ltasci@firat.edu.tr DFORMSYOLRI MODLLMSİ Levent TŞÇI 1 ltasc@frat.edu.tr Öz: Deformasyonların belrleneblmes çn farklı çalışma grupları tarafından ortaya konulmuş farklı yaklaşımlar söz konusudur. Deformasyon analznde, bloklar

Detaylı

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya MODELLEME VE SİSTEM TANILAMA

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya MODELLEME VE SİSTEM TANILAMA Otomatk Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK3, 6-8 Eylül 3, Malatya MODELLEME VE SİSTEM TANILAMA 69 Otomatk Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK3, 6-8 Eylül 3, Malatya Otonom Bsklet Modellenmes ve Kontrolü Ömer Faruk

Detaylı

ORTOTROPİK ZİNCİR YAN PLAKALARINDA GERİLME YIĞILMASI KATSAYILARININ HESAPLANMASI

ORTOTROPİK ZİNCİR YAN PLAKALARINDA GERİLME YIĞILMASI KATSAYILARININ HESAPLANMASI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 997 : 3 : 3 :45-49

Detaylı

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XVII, S., 004 Eng.&Arch.Fac.Osmangaz Unversty, Vol.XVII, No :, 004 THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Recep BAKIŞ,

Detaylı

Anahtar Kelimeler: Newton, En-dik iniș, Eșlenik Gradyen, Gauss-Newton ve Sönümlü En-küçük Kareler Ters-çözüm Yöntemleri, Tikhonov Düzgünleștiricisi.

Anahtar Kelimeler: Newton, En-dik iniș, Eșlenik Gradyen, Gauss-Newton ve Sönümlü En-küçük Kareler Ters-çözüm Yöntemleri, Tikhonov Düzgünleștiricisi. ÜREV ABANLI PARAMERE KESİRİM YÖNEMLERİ (DERIVAIVE BASED PARAMEER ESIMAION MEHODS) Ahmet uğrul BAȘOKUR Ankara Ünverstes Mühendslk Fakültes Jeofzk Müh. Bölümü, andoğankampusu, 61 Ankara basokur@eng.ankara.edu.tr

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 ÇELİK YAPI SİSTEMLERİNDE İKİNCİ MERTEBE ANALİZ YÖNTEMLERİNİN İNCELENMESİ (INVESTIGATION OF SECOND ORDER ANALYSIS

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık S. ZENGİN KAZANCI 1, E. TANIR KAYIKÇI 1 1 Karadenz

Detaylı

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan

Detaylı

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI YATIRIM PROJELER ANALzNDE BLACK-SCHOLES OPSYON FYATLAMA MODELNN KULLANIMI Yrd. Doç. Dr. Erkan Uysal Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu çalışmada, fnansal opsyon fyatlama modellernn yatınm

Detaylı

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ Yrd. Doç. Dr. Seda ŞENGÜL Çukurova Ünverstes İktsad Ve İdar Blmler Fakültes Ekonometr Bölümü Mart 2004 ANKARA YAYIN NO: 119 ISBN: 975-407-151-9

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem

Detaylı