Journal of Engineering and Science

Transkript

1 Volume: 4 Issue : 2 Year : 216 i

2 Volume 4 / Issue 2 Journal of Engineering and Science Editor in Chief (Owned By Academic Platform) Prof.Dr.Mehmet SARIBIYIK, Sakarya University, Turkey mehmets@sakarya.edu.tr Editors Prof.Dr. Barış Tamer TONGUÇ, Sakarya University, Turkey btonguc@sakarya.edu.tr Assoc. Prof. Dr. Fatih ÇALIŞKAN, Sakarya University, Turkey fcaliskan@sakarya.edu.tr Asst. Prof. Dr. Hakan ASLAN, Sakarya University, Turkey haslan@sakarya.edu.tr Support Lec. Gökhan ATALI, Sakarya University, Turkey gatali@sakarya.edu.tr Members of Advisory Board Prof. Dr. Abdullah Çavuşoğlu, Council of Higher Education, Turkey Prof. Dr. Mehmet Emin AYDIN, University of West of England, England Prof. Dr. Erol ARCAKLIOĞLU, The Scientific and Technological Research Council of Turkey Prof. Dr. Fahrettin ÖZTÜRK, The Petroleum Institute, The United Arab Emirates Prof. Dr. Ahmet TÜRK, Celal Bayar University, Turkey Contact Academic Platform info@apjes.com ii

3 Journal of Engineering and Science Contents Investigation of the contribution of soil conditions to damage and failure of RC structures in Adapazarı Investigation Of The Reasons For The Accidents In The Construction Sector in Turkey Ankara Metro Line Movement Hours Be Scheduled M1 (Kızılay-Batıkent) The Changing Roles of Systems Analysts with Digital Era and the New Methods Systems Analysts Use Numerical Testing of the Airfoil Profiles for The Wind Turbines Design of a Novel Architecture for QPSK Modulator iii

4 Journal of Engineering and Science İçindekiler Investigation of the contribution of soil conditions to damage and failure of RC structures in Adapazarı Türkiye de İnşaat Sektöründeki İş Kazalarının Sınıflandırılarak Nedenlerinin İncelenmesi Ankara Metrosu M1 (Kızılay-Batıkent) Hattı Hareket Saatlerinin Çizelgelenmesi Sistem Analistlerinin Dijital Çağ ile Birlikte Değişen Rolleri ve Kullandıkları Yeni Yöntemler Rüzgar Türbinleri için Kanat Profillerinin Sayısal Olarak Test Edilmesi Alman Dili Üzerinde Konuşmacı Cinsiyetinin Otomatik Olarak Belirlenmesi iv

5 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) 1-12 Investigation of the contribution of soil conditions to damage and failure of RC structures in Adapazarı Abstract 1* Naci CAGLAR, 2 Zehra Sule GARIP and 1 Nihan TURAN ALA 1 Department of Civil Engineering, Engineering Faculty, Sakarya University, Sakarya, Turkey 2 Department of Civil Engineering, Engineering Faculty, Karabuk University, 781 Karabuk, Turkey Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: During the 17 th August 1999 Marmara earthquake, the soil has played important role as a contributing factor in the failure of Reinforced Concrete (RC) moment resisting frame buildings built in Adapazari. In this study, the differences of contributing effects on the filure of RC buildings which were built in the soft soil such as Adapazari downtown and stiff soil such as Maltepe has been investigated. Various two dimensional soilstructure models are formed with the simulations of buildings, which had some irregularities suh as soft story, weak stoey and short column effect, and soil properties of Adapazari downtown and Maltepe. The dynamic analysis of the soil-structure models subjected to Marmara earthquake was carried out using SAP2 software packet program. The outcomes of lateral top displacement of SSI models with respect to soil conditions were presented as graphs and the results were discussed. Keywords: Damage, Building failure, Soft storey, Weak storey, Short column effect, Soft soil, Finite element analysis 1. Introduction Turkey is located in one of the most active earthquake zone which has earthquake periods quite often with shortest return periods. The earthquakes caused loss of lives in the history. During the last century, more than twelve major earthquakes with minimum magnitudes 7 (Mw) caused significant casualties, severe damage to a lot of structures and lifelines in Turkey. In the last century, approximately 5. building collapsed and were heavily damaged. Marmara Earthquake occurred with the magnitude of 7.4 on 17 August 1999 (Fig. 1). This earthquake caused severe damage to hundreds of structures and lifelines in the City of Adapazari. In the earthquake a total of 578 buildings (27% of the building stock) were severely damaged or destroyed in Adapazari [1-2]. The construction quality of RC structures in the Adapazarı varied widely. Many of the failures and collapses of RC moment resisting frame buildings are attributed to the formation of soft first storeys, weak stories and short column effect. During the 17th August 1999 Marmara earthquake the soil has also played important role as a contributing factor in the failure of RC moment resisting frame buildings built in Adapazari. Most of buildings were affected and the majority of buildings sank. Local variations of Adapazari soil have played an important role in the ground failure and associated building damage [2-3]. This results have revealed that taking into account the effect of soil properties provides an important contribution to understand the seismic response of buildings. In recent years, most of researchers have been performed a lot of studies regarding the effects of soil structure interactions (SSI) on the dynamic seismic response of buildings [4-6]. Investigating the soil structure interactions of RC buildings that are built on soft soils is potentially of great importance. In this study, dynamic analyses of 45 soil-structure models were carried out. The aim of the present study is to monitor the contribution of soil effect on the failure of RC moment resisting frame buildings in Adapazari with soft storey, weak stories and short column effect. The effect of ground water was also included to the study. 2. Methodology of SSI Analysis Seismic soil-structure interaction (SSI) analysis is a major topic in earthquake engineering because of the dynamic response of structures, especially for stiff and massive structures founded on the relatively soft ground, is strongly influenced by the interaction between soil and the structure. In recent years, numerous researchers have been performing a lot of studies regarding the effects of SSI on the dynamic seismic response of buildings. Despite the dynamic SSI effects could be neglected for regular flexible buildings on rock or very stiff soil, they should be significantly taken into account for structures founded on relatively flexible soil[7]. Corresponding Author. Sakarya University, Engineering Faculty, Department of Civil Engineering, Esentepe Campus Sakarya/Turkey. caglar@sakarya.edu.tr, ancaglar@gmail.com Doi: /apjes.68853

6 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) Marmara Earthquake (N-S), 17 August Acceleration (g) Time (sec) Fig. 1. Marmara earthquake records from Yarımca-Petkim station. There are two main methods dealing with soilstructure interaction, namely the direct method and the substructure method. In this study, the direct method was used to carry out dynamic analysis of soil-structure models. In the direct method, the response of the soil and structure is determined simultaneously by analysing the idealised soil structure system in a single step [8]. The soil with the superstructure is modelled until the artificial boundary (Fig. 2). In some conditions where it is impossible to cover the unbounded soil domain with finite elements with bounded dimensions the Substructure Method is used as an alternative. Lysmer and Kuhlemyer [9] proposed a special frequency independent viscous dashpot boundary on the interface nodes in all directions. In the SSI analyses, the appropriate boundary conditions need to be applied to avoid the reflection of emanating waves from the artificial boundaries back into the interior domain. In the Finite Element models, the large-scale mesh is required to take account of the surrounding soil medium which is bounded by the far-field that is represented by artificial boundaries. In numerical modelling of wave propagation, the special boundary conditions, which might be referred to as radiation damping, are used to compensate the problems arising as artificial boundaries to introduce artificial reflections that contaminate the solution. These special boundary conditions such as transmitting, non-reflecting and silent boundaries absorb the wave energy. The non-reflecting viscous boundaries have been widely used for various dynamic SSI problems [9-11]. These boundaries must be identified far away from the structure or source of dynamic load as they are only capable to transmit plane and cylindrical waves. 3. Numerical Application In this study, two dimensional soil-structure models were set to investigate the effects of soil on failure of RC moment resisting frame buildings in Adapazari (Fig. 3). The study was limited with just Adapazari downtown and Maltepe soil conditions and the soil profiles were obtained from the study of Sacio at all [2]. Superstructure Artifical Boundary Fictitious Dashpot Boundary Figure 2. Direct method configuration

7 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) They investigated the subsurface conditions of Adapazari downtown and developed the four general subsurface site categories (Table 1, Fig. 4). The Maltepe, where it is located in south part of Sakarya and it is just 6 km away from the Adapazari downtown, soil condition was also included to study to compare the response of RC buildings which were built in stiff and soft soils. Time history analyses of 45 different soil-structure models were carried out by using SAP2. These soil-structure models were installed with 5 different substructure models (Fig. 4) and 9 different superstructure models (Table 2). The substructures were modelled in constant soil depths of SLD= 15m and constant width of SLL=315m. The Lysmer boundaries consisting of dash pots specified to effectively reduce reflection of waves and eliminate artificial resonance frequencies are used in the modelling the artificial boundaries of the soil. Ground water table (GWT) is varying depth due to the seasonal change in Adapazari. Therefore GWT also included to obtain more relevant results. Due to the GWT, the shear modulus was reduced to 1/1 of the original stiffness to model the soil layers [12]. Table 1. Soil general properties Soil Layers Modulus of Unit weight Poisson's ratio Shear wave elasticity (kn/m 3 ) velocities E, (MPa) (m/sec) Fill ,45 1 CH 5 2.3,4 1 Dense Sand ,33 15 ML SM/ML CL or CL/ML CH/CL with ML/SM layers Clay Stone T=2,1778sec T=1,799sec T=2,413sec T=1,84sec T=,1449sec Figure 4. Generalized soil profiles and fundamental periods of Adapazari [2] and Maltepe Table 2. Model types were selected to simulate the weak storey, soft storey and short column effect problems Model A Model B Model C Model Types Structure h G stories x h N T (sec) Weak Story Soft Storey Short Column Type 1 4m 3x3m,2798 Type 2 5m 3x3m,365 Type 3 4m 5x3m,4772 Type 1 3m 3x3m,1367 Type 2 5m 3x3m,2673 Type 3 3m 5x3m,182 Type 1 3m 3x3m,763 Type 2 5m 3x3m,842 Type 3 3m 5x3m,1135

8 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) Figure 3. The general FEA mesh of soil-structure models In the modelling of superstructures, the serious of problems that caused structures failure during the earthquake such as weak stories, soft storey and short column effect were considered and 3 different model types were selected. Model A type was constituted to simulate the response of RC building built with weak storey problem. Many buildings were damaged due to weak storey in Adapazari during the earthquake (Fig. 5). The weak story is higher than upstairs stories. In the building had weak storey, the height of upstairs is relatively shorter respect to the first storey. The height of first storey in a lot of residential and commercial buildings is lofty in Adapazari. These differences are usually created by sharp changes in stiffness, mass and strength. This problem was caused to diminish in the lateral stiffness and strength of firststorey columns. During the earthquake, the presence of a weak storey results with increased deformation demands significantly. Many failures and collapses can be attributed to this problem, coupled with lack of deformability of poorly designed columns [13]. Figure 5. Failure on ground story due to week story [1].

9 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) Model B type was formed to simulate the response of RC building which had soft storey problem. This problem is one of the main contributing factor to the collapse of many multi-storey RC buildings during the earthquakes. Because the first stories have been often used as stores and commercial areas, most of the buildings in Adapazari had soft stories at the ground story (Fig. 6). In the first story level were generally enclosed with glass windows instead of brick infill walls and heavy masonry infill walls start immediately at the above stories. The lateral stiffness and strength suddenly changes. During the earthquake, the deformation demands significantly increases because of the presence of the soft stories and the burden of energy dissipation on the first-storey columns comes out [13]. The increasing of the deformation coupled with lack of deformability of poorly designed columns can be exposed to many of the failures and collapses of RC moment resisting frame buildings in Adapazari. Figure 6. Failure on ground story due to soft story [14]. Model C type was constituted to simulate the response of RC building which had short column problem. The sort column effect is one of the main reason caused to collapse of the building because of the damage many columns during the earthquake (Fig. 7). When the column length is relatively small, its stiffness increases and becomes stiffer and more rigid in bending. If the stiffness of column was increased, the column is able to take more bending moment and shear forces causing a shear failure. The infill walls also significantly contributed to the lateral stiffness of buildings. If the infill walls in the RC moment resisting frame were made shorter than the column length, the columns are unable to flex under the lateral loads from the earthquake due to the in-plane stiffness of the infill walls. This problem can be caused to damage the columns because of occurring of the excessive shear forces in the column length during the earthquake.

10 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) Fig. 7. Damage on ground story due to short column effect. In all of the reinforced concrete structures, dead load kn/m3, the modulus of elasticity (Young's module) E 28 GPa, Poisson's ratio. 2 and 3 the unit weight 24 kn/m are assumed. The sections of structural elements are rectangular and their dimensions are kept constant, columns are 5cm 5cm and beams are 25cm 5cm, for all stories. The substructure and the superstructure are modelled with surface element. The soil mediums are assumed to be isotropic and homogeneous. The damping of the soil-structure models is assumed to be 8%. p 2, kn/m3, live load 4. Results and Discussions q 1,5 In this study, dynamic analyses of Model A, Model B and Model C types buildings, which built in Adapazari downtown and Maltepe soil conditions were carried out. The outcomes of these analyses were plotted as the distribution of the displacement time histories for top story respect to base level (Figs. 8,1,12) and for ground story respect to base level (Figs. 9,11,13). The proportion between two responses of buildings built in Adapazari downtown and Maltepe soil conditions were illustrated to monitor the contribution of soil effect on the failure of RC moment resisting frame buildings (Figs ). Regarding Model A1 and A2 type buildings, the displacements in the ground story, which is formed weak story, increase and become double, when the displacements of the top story turn to be almost close to one another. Because of the heavy masonry infill walls enlarge in the upper stories, the displacements of both the top story and the ground stories in Model A3 type buildings excessively increase and the building are pressurized very much. In addition, the slight stability, which is observed in Model A1 and A2 type buildings, deteriorate. The soft story problem is simulated in the Model B type buildings. Both of displacements in the top stories of Model B1 and B2 type buildings almost same, such as Model A type buildings. But, a careful study of the results in Fig. 11, leads to observations of remarkable increasing in the ground stories, which is formed soft story. Because of the heavy masonry infill walls enlarge in the upper stories and the lateral stiffness and strength suddenly changes, the displacements in ground stories of Model B2 type buildings two times bigger than the Model B1 type buildings. If the heavy masonry infill walls augment, either the displacements in the top stories or ground stories significantly increases. In Fig.s 12-13, it can be observed that when the heights of ground storey rise, the displacements of ground storey, which is formed short column effect, increase. When the number of upper stories is reproduced, it is observed the remarkable increasing the displacements of Model A3 type buildings.

11 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) ,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) A1 -, Time (sec) A1,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) A2 -, Time (sec) A2,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) A3 -, Time (sec) A3 Fig. 8. Displacement time histories for top story respect to base level for four soil types Fig. 9. Displacement time histories for ground story respect to base level for four soil types

12 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) ,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) Model B1 -, Time (sec) Model B1,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) Model B2 -, Time (sec) Model B2,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) Model B3 -, Time (sec) Model B3 Fig. 1. Displacement time histories for top story respect to base level for four soil types Fig. 11. Displacement time histories for ground story respect to base level for four soil types

13 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) ,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) Model C1 -, Time (sec) Model C1,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) Model C2 -, Time (sec) Model C2,6 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,15 Soil 1 Soil 2 Soil 3 Soil 4,4,1 Displacements (m),2 -,2 -,4 Displacements (m),5, -,5 -,1 -, Time (sec) Model C3 -, Time (sec) Model C3 Fig. 12. Displacement time histories for top story respect to base level for four soil types Fig. 13. Displacement time histories for ground story respect to base level for four soil types

14 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) Displacements Ratio Top Story Base Story Displacements Ratio Top Story Base Story Soil Profiles Model A Soil Profiles Model B1 5 Top Story Base Story 5 Top Story Base Story Displacements Ratio Displacements Ratio Displacements Ratio Soil Profiles Model A2 Top Story Base Story Displacements Ratio Soil Profiles Model B2 Top Story Base Story Soil Profiles Model A3 Fig. 14. Displacements ratio respect to Maltepe soil for four soil types Soil Profiles Model B3 Fig. 15. Displacements ratio respect to Maltepe soil for four soil types When the Model C1 are compared with Model C3 type buildings, the displacements of buildings, especially in the ground stories, in the Adapazari downtown soils sharply intensify respect to Maltepe soil conditions with the increment of the ground storey and the number of upper stories.

15 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) Displacements Ratio Top Story Base Story Soil Profiles Model C1 Displacements Ratio Top Story Base Story Soil Profiles Model C2 Displacements Ratio Top Story Base Story Soil Profiles Model C3 Fig. 16. Displacements ratio respect to Maltepe soil for four soil types It can be observed from the Fig.s 13-14, when the irregularities are multiplied, the response of buildings in the soft soils, Adapazari downtown soil conditions, is became worse respect to stiff soil, Maltepe soil conditions. Comparing to the Model A type buildings, the displacements in the top stories and the ground stories are very close to each other in Model B type buildings. That is because the higher stories behave like a rigit block. On the other hand, the displacements in ground stories of Model B1 and B2 type buildings are rather closer. However, those values immediately rise very high since the intensiveness of rigid block behaviours in the upper stories of Model B3 type buildings. 5. Conclusion The present study attempts to investigate the contributing factor of soil conditions in the failure of RC moment resisting frame buildings built in Adapazari downtown. The numerical results examined in this study are focused on the response

16 N.CAGLAR/APJES IV-II (216) amplitudes in the displacements of top storey and ground storey, which were is formed the some irregularities such as soft story, weak story and short column effect. It can be observed from the results, when the heavy masonry infill walls enlarge in the upper stories, the response of buildings in the soft soils, Adapazari downtown soil conditions, is became worse respect to stiff soil, Maltepe soil conditions. Because of the heavy masonry infill walls enlarge in the upper stories in the all of types of soil-structure models, the displacements in the ground story, which is formed weak and soft stories, excessively increase. Since the higher stories behave like a rigit block, the response of buildings were deteriorated and the building are pressurized very much. As it was well known, the weak storey, soft storey and the short column effect are the main reason caused to damage and collapse of the building during the earthquakes. Furthermore, when the buildings were, which had these irregularities, built on soft soil such as Adapazari soil conditions, the displacements of ground and top stories terribly amplify and the buildings pressurize over the elastic limit. Therefore, if the buildings in the soft soil had the some irregularities, it is not possible to keep away from the excessive damage and collapse. The soft soil plays a significant role as contributing factor and causes to deteriorate the response of buildings, which had some irregularities. Consequantly, it should be avoided from all of irrgularities types in the buildings, which is built in the soft soil such as Adapazari soil conditions. 6. References [1] M.H. Arslan MH, Korkmaz H, 27. What is to be learned from damage and failure of reinforced concrete structures during recent earthquakes in Turkey? Eng. Fail. Anal. 14: [2] Sancio RB, Braya JD, Stewartb JP, Youdc TL, Durgunoglu HT, Onalp A, Seeda RB, Christensenc C, Baturayb MB, Karadayilar T, 22. Correlation between ground failure and soil conditions in Adapazari, Turkey. Soil Dyn. and Earth. Eng., 22: [3] USGS, 2. Implications for Earthquake Risk Reduction in the United States from the Kocaeli, Turkey, Earthquake of August 17, U.S. Department of the Interior: Babbitt, Bruce and the U.S. Geological Survey: Groat, Charles G. Denver, United States of America. [4] Gullu H. and Pala M., 214. On the resonance effect by dynamic soil--structure interaction: A revelation study. Natural Hazards, 72 (2), [5] Aydemir ME, 213. Inelastic displacement ratios for evaluation of stiffness degrading structures with soil structure interaction built on soft soil sites. Struct Engng and Mech, An Int'l J, 45 (6), [6] Pala, M; Caglar, N; Elmas, M; Cevik, A; Saribiyik, M. 26. Dynamic soil-structure interaction analysis of buildings by neural networks. Construction and Building Materials, 22, [7] Ben Jamaa S, Shiojiri H, 2. A method for three dimensional interaction analysis of pilesoil system in time domain. Transactions of the Japan Society for Computational Engng and Science. [8] Jaya KP, Meher Prasad A, 22. Embedded foundation in layered soil under dynamic excitations. Soil Dyn Earthquake Engng [9] Lysmer J, Kuhlemeyer RL, Finite element model for infinite media. J Engng Mech Div, ASCE. 95, [1] Wolf JP, Song C, Finite-element modelling of unbounded media. England: Wiley. [11] White W, Valliappan S, Lee IK, Unified boundary for finite dynamic models. J Eng Mech ASCE. 13 (5), [12] Takewaki I, Remarkable response amplification of building frames due to resonance with the surface ground. Soil Dyn Earthquake Engng, 17, [13] Dogangun A, 24. Performance of reinforced concrete buildings during the May 1, 23 Bingo ィ l Earthquake in Turkey. Eng. Struct, 26, [14] Sezen H, Whittaker AS, Elwood KJ, Mosalam KW, 23. Performance of reinforced concrete buildings during the August 17, 1999 Kocaeli, Turkey earthquake, and the seismic design and construction practice in Turkey. Eng Struct, 25,

17 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) TÜRKİYE DE İNŞAAT SEKTÖRÜNDEKİ İŞ KAZALARININ SINIFLANDIRILARAK NEDENLERİNİN İNCELENMESİ 1* Ali ÇAVUŞ, 2 Ertuğrul TAÇGIN 1* Marmara üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İş Güvenliği Programı, acavus@mesa.com.tr 2 Marmara üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği, ertugrultacgin@yahoo.com Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Öz Türkiye de son yılların istatistiksel verileri incelendiğinde, iş kazası sonucu ölüm, meslek hastalığı ve sakat kalma vakalarında artış olduğu görülmektedir. İnşaat sektörü ise, iş kazalarının sayısal çokluğu ve ağır sonuçları bakımından diğer iş kolları arasında ilk sırada yer almaktadır. Bu çalışmada inşaat sektöründeki yaşanmış olan iş kazaları incelenmiş ve iş kazaları oluş biçimlerine göre sınıflandırılmıştır. Elde edilen kaza tiplerinin de kendi içerisindeki sayısal dağılımları detaylandırılarak, kazalarının nedenlerini araştırma yoluna gidilmiştir. Yaşanmış iş kazalarına ait bu araştırma bulgularının bilinmesi ve değerlendirilmesi, iş kazalarını önleme yolunda başarı düzeyini arttıran bir faktör olacaktır. Bu açıdan, sektör çalışanlarına örnek olması amacıyla Türkiye de belirli bir dönem aralığında gerçekleşen iş kazaları incelenmiş, inşaat sektöründeki iş kazalarının azaltılması yönünde çeşitli değerlendirme ve önerilerde bulunulmuştur. Anahtar Kelimeler: İnşaat Sektörü, işçi sağlığı ve güvenliği, iş kazaları INVESTIGATION OF THE REASONS FOR THE ACCIDENTS IN THE CONSTRUCTION SECTOR IN TURKEY Abstract When examining last year statistical data in Turkey there seems to be an increase in the number of injury, death, disease and disability cases in workplaces. Construction sector is ranked first among other businesses in terms of sheer numbers of work-related accidents and serious consequences. This study investigates work-related accidents occurred in the construction industry in Turkey. The reasons for the accidents were investigated through the detailed categorisation of numerical distribution of the accident types. Knowing the findings of this research and the evaluation of work-related accidents occurred, will be a factor that increases the level of success towards the prevention of work accidents. In this regard, there have been various evaluations and suggestions.in order to examine sector examples of work-related accidents of workers occurring in a given interval in Turkey towards the reduction of work accidents in the construction sector. Keywords: Construction sector, health and safety in workplace, work accidents 1. Giriş İnşaat sektörü iş kazalarının sayısal çokluğu bakımından diğer iş kolları arasında ilk sıralarda yer alması ile özellikle üzerinde durularak, nedenlerinin araştırılması gereken bir iş koludur. İnşaat sektöründeki işverenlerin ve uygulamada görev yapan teknik elemanların bu sorunun bilincinde olması, iş güvenliğini sağlamaya yönelik mevzuat maddelerini özenle uygulaması esastır[1]. Sayısal veriler ile yapılan bu sınıflandırma neticesinde oluşan kaza tiplerinin irdelenmesi iş güvenliği ve sağlığı bakımından daha verimli tedbirlerin alınmasında faydalı olacaktır. Geçmişe dönük literatür araştırması yapılıp konu hakkında yazılan çeşitli makaleler incelendiğinde ise; İş kazası sonucu her yıl çok sayıda inşaat işçisi yaşamını yitirmekte veya sakat kalmakta sosyal ve ekonomik açıdan önemli sorunlar ve kayıplar gündeme geldiğine vurgu yapmakta, durumun vehametini belirtmek amacıyla bir çok sayısal veriye yer verilmiştir. Ayrıca, Kaza Analizleri ve Başlıca Kaza Tipleri incelenerek, Kaza Analizi Bulgularının Uygulamadaki Yararı ve Önemine *Sorumlu Yazar: Adres: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İş Güvenliği Bölümü, İstanbul, alicavus58@yahoo.com.tr Doi: /apjes.8127

18 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) değinmiştir. Ve çalışmanın meslektaşlarımıza önemli bir veri olacağı yargısı güçlenmiştir[1]. İnşaat sektörünün iş hayatındaki önemine değinilerek, iş kazalarının istatiksel incelenmesinde bulunmuştur. Ayrıca sektörün kaza sıklık ve ağırlık oranlarının çizelgeler halinde sunulması ve iş kazalarının en aza indirgenmesi için bütün disiplinlere düşen görevlere değinilmiştir[2]. İnşaat sektörünün, üretim alanlarını etkileyen, ülke kalkınmasına ve ekonomisine önemli katkıda bulunan bir iş kolu olduğuna değinilerek, sektörde meydana gelebilecek kazaların ve zararlı sonuçlarının en aza indirilmesi için gerekli tedbirlerin alınması ve yapı sektöründeki kendine özgü çalışma koşulları incelenmiş olup, bu sektördeki kaza nedenleri ve alınabilecek önlemler sunulmuştur [3]. Öncelikle inşaat sektörünü kapsamına alan kanun, tüzük ve yönetmelikler tespit edilmiş ve incelenmiştir. Özellikle de 27 Kasım 21 da çıkan İş Sağlığı ve Güvenliği Hizmetleri ve İş Güvenliği Uzmanlarının Görev, Yetki, Sorumluluk ve Eğitimleri yönetmelikleri üzerinde durularak, mevzuatın artıları ve eksileri değerlendirilmiş ve inşaat işyerlerinin yürürlükteki mevzuata uyması için yapması gereken düzenlemeler özetlenmiştir. Ayrıca, Kuzey Amerika ve Avrupa ülkelerinde işçi sağlığı ve iş güvenliği alanında uygulanan inşaat sektörüyle ilgili standartlar ve düzenlemeler araştırılmıştır. Yapılan araştırmanın sonucunda, Türkiye de yürürlükte olan mevzuatın inşaat sektörünün ihtiyaçlarını ne ölçüde karşıladığı değerlendirilmiş ve teknik önlemleri içeren iş güvenliği mevzuatının eksikliği vurgulanmıştır[4]. İş güvenliği yasasına ve yapı denetim yasasına değinilerek, aslında yapı denetim yasasında da iş güvenliği tedbirlerini alır ve aldırır gibi ibareler üzerine değinilmiş, bu iki yasanın ve hatta ilave birçok yasanın daha yapılıp birlikte denetlemelerin yapılması gerektiğine vurgu yapılmıştır[5]. İnşaat sektörü olarak, iş güvenliği konusunda ABD devletinin ne kadar ileri düzeyde olduğu belirtilerek bu seviyeye gelme nedenleri sıralanmış. Kamu, özel sektör, çalışanlar, sivil toplum örgütleri ve paydaşların komplike bir şekilde iş güvenliği tedbirlerine uymaları ve ahenk içerisinde ulunması vurgulanmış. Ayrıca bütün bunları destekleyen kanunların olması gerektiği özellikle belirtilmiş. Kanunlar çerçevesindeki ceza uygulamaları rakamlarla anlatılmış. Özetle, ülkede inşaat sektörü olarak bir bütün halinde davranmanın önemi vurgulanmıştır [6]. Türkiye de iş sağlığı ve güvenliği kontrollerinin istatikî değerleri incelenerek, birçok değerlendirme yapılmış. Sektörde sürekli iş kazalarının artarak devam ettiği, risk değerlendirmeleri ve önleyici tedbirlerin alınması gerektiği, bu bağlamda teftişlerin yeterince yapılmadığı kanaati üzerinde durulmuştur [7]. Gelişmiş ülkeler ile ülkemiz arasında iş güvenliği uygulamaları kıyaslanması, inşaat sektörü bâz alınarak yapılmıştır[8]. İnşaat sektöründe iş kazaları ve meslek hastalıkları bakımından Türkiye deki yerinin ilk sıralarda olduğu belirtilerek, dolayısı ile iş kaybı bakımından görünen ve görünmeyen maliyetlerin oldukça yüksek olduğu vurgusu yapılarak, önlem alınması durumunda bu maliyetlerin düşürülebileceği vurgusu yapılmıştır[9]. Genel anlamda iş güvenliği eğitiminin iş kazları ve meslek hastalıklardaki etkisine vurgu yapılmış, çalışmanın içerisinde inşaat sektörüne ait bir çok kaza verileri, kaza tipleri gibi verileri ele alınmıştır. Genel anlamda iş kazalarını ve meslek hastalıklarını önlemede iş güvenliği eğitiminin önemine vurgu yapılmıştır[1]. Bu çalışmanın genel amacı, Türkiye de iş sağlığı ve güvenliği bakımından iş kazaları ve meslek hastalıklarının önlenmesi amacıyla, iş kazalarının sınıflandırılarak nedenlerinin incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye de iş sağlığı ve güvenliği ile ilgili düzenlemeler ve mevzuatın inşaat sektörü açısından incelenmesi, İş kazaları ve meslek hastalıklarının sektörlere göre dağılımı ve nedenleri, İş sağlığı güvenliği teftişlerinin incelenmesi, Türkiye deki iş sağlığı ve güvenliği organizasyon şeması, iş kazalarının meydana geldiği dönemler ve iş saatlerine göre dağılımı ve nedenleri, İş kazalarının istatiksel olarak değerlendirilmesi, A.B.D. inşaat sektörü yıllık iş kaza oranları ile Türkiye nin karşılaştırılması ve Türk inşaat sektöründe iş kazalarının neden olduğu maddi kayıplar ve konu ile ilgili yapılmış araştırmalar işlenerek; Türkiye de inşaat sektöründeki iş kazaları sınıflandırılıp nedenleri incelenecektir. 2. İnşaat Sektöründeki İş Kazalarının İstatistiksel Olarak İncelenmesi ve Tiplerine Göre Sınıflandırılması Türkiye de iş kazası sonucu ölümlerde, Sosyal Güvenlik Kurumu verilerine göre 29 a göre 21 yılında iş kazası sayısında düşüş olmakla birlikte; iş kazası sonucu ölen, meslek hastalığı ve iş kazası sonucu malul kalan işçi sayılarının arttığı görülmektedir. 211 yılında ise, 21 yılına göre iş kazası, meslek hastalığı, iş kazası sonucu ölüm, iş kazası sonucu malullük, iş kazası ve meslek hastalığı sonucu geçici iş göremezlik sürelerine ilişkin verilerin tümünde artış olduğu görülmektedir [Şekil 1].

19 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) Şekil 1-Türkiye de İş Kazası Sonucu Ölümler [1] Sosyal Güvenlik Kurumu istatistiklerine göre ülkemizde 21 yılında iş kazası ve 533 meslek hastalığı vakası görülmüştür. 1 u meslek hastalığı sonucu, ü iş kazası sonucu toplam çalışan yaşamını yitirmiştir çalışan iş kazası sonucu, 19 çalışan da meslek hastalığı sonucu, toplamda 2.85 çalışan sürekli iş göremez durumuna düşmüştür. İş kazaları ve meslek hastalıkları sonucu toplam gün (ayaktan) geçici iş görmezlik oluşmuş ve çalışanlar günü hastanede geçirmişlerdir [Şekil 2]. İş kazası sonucu her yıl çok sayıda inşaat işçisi yaşamını yitirmekte veya sakat kalmakta sosyal ve ekonomik açıdan önemli sorunlar ve kayıplar gündeme gelmektedir. Sosyal Güvenlik Kurumu nun (SGK) son beş yıldaki istatistiklerinden elde edilen veriler Tablo 1. de gösterilmiş ve bu beş yılın ortalama değerlerine tablonun son satırında yer verilmiştir Şekil 2-Türkiye de Meslek Hastalıkları [1] Tablo 1 - Türkiye Genelinde ve İnşaat Sektöründe Döneminde Meydana Gelen İş Kazası Sayıları[1]. SÜREKLİ İŞ TOPLAM SAYI ÖLÜM GÖREMEZLİK YIL Türkiye İnşaat Türkiye İnşaat Türkiye İnşaat Geneli Sektörü Geneli Sektörü Geneli Sektörü Ort

20 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) Tablo 2- İncelenen 5239 İş Kazasının Kaza Tiplerine Göre Dağılımı (Ana Gruplar) [1] NO ANA GRUPLAR ÖLÜM YARALANMA TOPLAM Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 İnsan Düşmesi , , ,4 2 Malzeme Düşmesi 251 1, , ,1 3 Malzeme Sıçraması 1, , ,2 4 Kazı Kenarının Göçmesi 138 5,8 53 1, ,6 5 Yapı Kısmının Çökmesi ,6 24 4,6 6 Elektrik Çarpması ,2 8 2, ,1 7 Patlayıcı Madde Kazaları 5,2 82 2, ,5 8 Yapı Makinesi Kazaları 26 8,6 97 3,4 33 5,8 9 Uzuv Kaptırma , ,5 1 Uzuv Sıkışması ,8 11 El Aleti İle Ele Vurma 42 1,5 42,8 12 Sivri Uclu Keskin Ken.Cis.Yara. 75 2,6 75 1,4 13 Şantiye İçi Trafik Kazaları ,3 26 3,9 14 Diğer Tip Kazalar 85 3,5 74 2, Toplam İncelenen iş kazaları oluş biçimlerine göre gruplandırılmış ve elde edilen ana tipler ve bunların sayısal dağılımları incelenerek, ölümle sonuçlanan kazalar arasında insan düşmesi tipindeki kazalar (%42,9) önemli bir farkla ilk sırada yer almaktadır[tablo 2]. Toplam kaza sayısı bakımından %11,5 oranıyla ikinci sırada yer alan ve kısaca Uzuv Kaptırma olarak tanımlanan olaylar, testerelere, tezgahlara, hareketli makine elemanlarına el, parmak, ayak kaptırma tipindeki olaylardır. Sadece bir tanesi ölümle sonuçlanmış olmasına rağmen bu tür olaylar uzuv kaybına ve dolayısıyla çalışma gücünün belirli (bazen de önemli) oranda kaybedilmesine neden olmaktadır [Tablo 2]. Ülkemizdeki işletmelerin %99 u elliden az çalışan istihdam etmekte, iş kazalarının ise %61,7 i elliden az çalışanı olan işletmelerde meydana gelmektedir. İş kazalarının iş yerinde çalışan sigortalı sayılarına göre dağılımı incelenmiştir [Tablo 3]. Ölümle sonuçlanan en önemli kaza tipi olan insan düşmesi tipinin alt grupları olarak ilk sırada döşeme platform kenarından düşme tipindeki olaylar yer almaktadır. Yapıdaki boşluklara düşme olarak tanımlanan alt grubun büyük çoğunluğu bina inşaatlarındaki asansör, aydınlık vb. boşluklara düşme olaylarıdır. Bunlar da döşeme ve platform kenarından düşme grubuna katılabilir. Ancak, bu tip olayların hangi oranda meydana geldiğini göstermek amacıyla ayrı bir grup olarak verilmiştir. Hemzemin düşmeler olarak tanımlanan kaza tipi, seviye farkı olmayan yüzeylerdeki insan düşmeleridir [Tablo 4]. Malzeme düşmesi tipindeki kazaların alt grupları arasında ise, malzeme asansörlerinden ve özellikle mevzuatımızda gırgır vinç olarak tanımlanan araçtan malzeme düşmesi tipindeki olaylar dikkati çekmektedir. Malzemenin düşey iletimi için genellikle şehir içindeki apartman tipi bina inşaatlarında yaygın bir biçimde kullanılan bu araçlar, bir tehlike odağı niteliğindedir. Bunların kullanımında malzeme düşmesi, insan düşmesi, elektrik çarpması gibi ölüm oranı yüksek birçok kazaya rastlanmaktadır [Tablo 5]. Tablo 3- İş Kazalarının İş Yerinde Çalışan Sigortalı Sayılarına Göre Dağılımı (1). Sigortalı Toplam Oran Sayısı (%) , , , , , , ,4 Toplam ,

21 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) Tablo 4-İnsan Düşmesi Tipindeki Kazaların Alt Grupları[1]. İNSAN DÜŞMESİ-ALT ÖLÜM NO GRUPLAR YARALANMA TOPLAM Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 Döşeme-Platform Kenarından , , ,6 2 İskeleden 139 2, 236 3, ,3 3 Yapılardaki Boşluklara 99 14,3 71 9, 17 11,5 4 Çatılardan 76 11, 71 9, 147 9,9 5 Hemzemin Düşmeler 11 1,6 61 7,8 72 4,9 6 El Merdivenlerinden 21 3, 4 5,1 61 4,1 7 Elek-Telefon Direklerinden 19 2,7 38 4,8 57 3,8 8 Sabit İnşaat Merdivenlerinden 14 2, 22 2,8 36 2,4 9 Yük Asansörlerinden 11 1,6 4,5 15 1, 1 Zemindeki Boşluklara, Çukurlara 9 1,3 6,8 15 1, 11 Diğer Tip Düşmeler 47 6,8 48 6,1 95 6,4 Toplam 694 1, 787 1, , Tablo 5- Malzeme Düşmesi Tipindeki Kazaların Alt Grupları [1]. MALZEME DÜŞMESİ-ALT ÖLÜM NO GRUPLAR YARALANMA TOPLAM Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 Gırgır Vinç-Malz. Asan. Den 43 25, , ,7 2 Yüksek Yapı Kısımlarından 32 19, , ,1 3 Taşıttan, (Yükleme-Boşaltma) 1 6, 55 2, ,1 4 Tünel Tavanından 2 12, 18 6,8 38 8,8 5 Elle Taşınan Malz. Ayağa Düşmesi, 26 9,9 26 6, 6 Malzeme istifinin Devrilmesi 1 6, 19 7,2 29 6,7 7 Ağır Araçların Devrilmesi 11 6,6 18 6,8 29 6,7 8 Yamaçtan Malzeme Düşmesi 17 1,2 2,8 19 4,4 9 Taş Ocağı Aynasınadan 8 4,8 5 1,9 13 3, 1 Krenle-Vinçle İletim Sırasında 7 4,2 1,4 8 1,9 11 Diğer Tip Malzeme Düşmeleri 9 5,4 53 2, ,4 Toplam 167 1, 263 1, 43 1, Elektrik çarpması tipindeki olayların alt gruplarında ise; ölümle sonuçlanan inşaat iş kazaları arasında en önemli üçüncü tip olan elektrik çarpması olayları arasında, yapı yakınından geçen gerilim hatlarına iletken bir malzeme ile temas sonucu elektrik akımına kapılma olayları ilk sıradadır. Büyük çoğunluğu bina inşaatlarında, donatı çubuklarının teması biçimindedir. Betonun sulanması sırasında, hortumdan çıkan suyun hatlara teması, ıslak malzemelerin teması gibi olaylara da rastlanmaktadır [Tablo 6]. Tablo 6- Elektrik Çarpması Tipindeki Kazaların Alt Grupları [1]. ELEKTRİK ÇARPMASI-ALT ÖLÜM NO GRUPLAR YARALANMA TOPLAM Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 Yapı Yakınındaki Gerilim Hatlarından 94 38,5 36 5, 13 41,1 2 Gırgır Vinçteki Kaçaklardan 5 2,5 2 2, ,5 3 Gerilim Hatlarındaki Çalışmalarda 23 9,4 1 13,9 33 1,4 4 İç Tesisattaki Kaçaklardan 29 11,9 3 4,2 32 1,1 5 Elek.El Aletlerindeki Kaçaklardan 17 7, 1 1,4 18 5,7 6 Elek.Diğer Araçlardaki Kaçaklardan 18 7,4 3 4,2 21 6,6 7 Diğer Tip Elektrik Çarpmaları 13 5, ,6 3 9,5 Toplam 244 1, 72 1, 316 1,

22 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) Bina inşaatları için en önemli kaza tipinin insan düşmesi olduğu, özellikle ölümle sonuçlanan kazaların %57,3 ünün bu şekilde meydana geldiği dikkati çekmektedir. Bina inşaatlarındaki yükseklik faktörü bunun başlıca nedenidir. Yine ölümle sonuçlanan kazalar arasında elektrik çarpması tipindeki olayların önemli bir orana (%16,6) sahip olduğu dikkati çekmektedir [Tablo 7]. Tablo 7-Bina İnşaatı Şantiyelerindeki Kaza Tipleri [1]. BİNA İNŞATI ÖLÜM NO ŞANTİYELERİ YARALANMA TOPLAM Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 İnsan Düşmesi 88 57, , ,2 2 Malzeme Düşmesi 15 9, , ,2 3 Malzeme Sıçraması 2, , ,8 4 Kazı Kenarının Göçmesi 6 3,9 21 1,1 81 2,3 5 Yapı Kısmının Çökmesi 15 6,8 53 2, ,6 6 Elektrik Çarpması ,6 59 3, ,1 7 Patlayıcı Madde Kazaları 4,3 19 1, 23,7 8 Yapı Makinesi Kazaları 33 2,1 24 1,2 57 1,6 9 Uzuv Kaptırma 1, , ,2 1 Uzuv Sıkışması, 9 4,7 9 2,6 11 El Aleti İle Ele Vurma, 26 1,4 26,8 12 Sivri Uclu Keskin Ken.Cis.Yara., 38 2, 38 1,1 13 Şantiye İçi Trafik Kazaları 22 1,4 8,4 3,9 14 Diğer Tip Kazalar 23 1,5 44 2,3 67 1,9 Toplam , , , Tünel inşaatlarındaki kaza tiplerinde ise, tünel açma işlerinin niteliği gereği sıkça rastlanan, tünel tavanından malzeme düşmesi tipindeki olaylar ilk sırada yer almaktadır. Patlayıcı madde kazaları diğer önemli kaza tipidir[tablo 8]. Kanal inşaatı şantiyelerindeki kaza tiplerinde ise, açılan kanal çukurlarına insan düşmesi, kanal kenarı şevlerin göçmesi ve aynı şekilde malzeme düşmesi ağırlıklı olarak yaşanan iş kaza tipleri olarak karşımıza çıkmaktadır. [Tablo 9]. Yol inşaatı şantiyelerinde yapı makinelerinin kullanımında meydana gelen kazalar ölümle sonuçlanan kazalar arasında %39,6 oranıyla, toplam kazalar içinde de %25,3 oranıyla ilk sırada yer almaktadır[tablo 1]. 29 yılı başı SGK istatistiklerine göre, inşaat sektörü % 34 oranla iş kazası sonucu ölümlerin ve % 22 oranla iş kazası sonucu sürekli iş görmezlik vakalarının meydana geldiği sektörlerin arasında birinci sırada yer almaktadır[tablo 11]. Tablo 8 - Tünel İnşaatı Şantiyelerindeki Kaza Tipleri [1]. TÜNEL İNŞATI ÖLÜM NO ŞANTİYELERİ YARALANMA TOPLAM Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 İnsan Düşmesi, 5 17,9 5 9,6 2 Malzeme Düşmesi 15 62,5 7 25, 22 42,3 3 Malzeme Sıçraması,,, 4 Kazı Kenarının Göçmesi 1 4,2, 1 1,9 5 Yapı Kısmının Çökmesi,,, 6 Elektrik Çarpması,,, 7 Patlayıcı Madde Kazaları 5 2,8 3 1,7 8 15,4 8 Yapı Makinesi Kazaları 2 8,3 2 7,1 4 7,7 9 Uzuv Kaptırma, 3 1,7 3 5,8 1 Uzuv Sıkışması, 3 1,7 3 5,8 11 El Aleti İle Ele Vurma, 2 7,1 2 3,8 12 Sivri Uclu Keskin Ken.Cis.Yara., 1 3,6 1 1,9 13 Şantiye İçi Trafik Kazaları 1 4,2 2 7,1 3 5,8 14 Diğer Tip Kazalar,,, Toplam 24 1, 28 1, 52 1,

23 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) Tablo 9 - Kanal İnşaatı Şantiyelerindeki Kaza Tipleri [1]. KANAL İNŞATI ÖLÜM NO ŞANTİYELERİ YARALANMA TOPLAM Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 İnsan Düşmesi 19 12,9 8 7,6 27 1,7 2 Malzeme Düşmesi 11 7, ,4 24 9,5 3 Malzeme Sıçraması 1, ,4 13 5,2 4 Kazı Kenarının Göçmesi 68 46, , ,1 5 Yapı Kısmının Çökmesi 2 1,4, 2,8 6 Elektrik Çarpması 5 3,4 1 1, 6 2,4 7 Patlayıcı Madde Kazaları 8 5,4 11 1,5 19 7,5 8 Yapı Makinesi Kazaları 13 8,8 7 6,7 2 7,9 9 Uzuv Kaptırma, 19 18,1 19 7,5 1 Uzuv Sıkışması, 13 12,4 13 5,2 11 El Aleti İle Ele Vurma, 2 1,9 2,8 12 Sivri Uclu Keskin Ken.Cis.Yara., 3 2,9 3 1,2 13 Şantiye İçi Trafik Kazaları 13 8,8 3 2,9 16 6,3 14 Diğer Tip Kazalar 7 4,8, 7 2,8 Toplam 147 1, 15 1, 252 1, Tablo 1 -Yol İnşaatı Şantiyelerindeki Kaza Tipleri [1]. YOL İNŞATI ŞANTİYELERİ ÖLÜM YARALANMA TOPLAM NO Kaza Tipi Sayı % Sayı % Sayı % 1 İnsan Düşmesi 8 3,5 2 7,7 28 5,8 2 Malzeme Düşmesi 15 6,6 18 6,9 33 6,8 3 Malzeme Sıçraması 1, ,2 3 6,2 4 Kazı Kenarının Göçmesi 4 1,8 5 1,9 9 1,9 5 Yapı Kısmının Çökmesi 1,4 1,4 2,4 6 Elektrik Çarpması 1,4 3 1,2 4,8 7 Patlayıcı Madde Kazaları 24 1,6 27 1,4 51 1,5 8 Yapı Makinesi Kazaları 9 39, , ,3 9 Uzuv Kaptırma, 53 2,5 53 1,9 1 Uzuv Sıkışması, 37 14,3 37 7,6 11 El Aleti İle Ele Vurma, 4 1,5 4,8 12 Sivri Uclu Keskin Ken.Cis.Yara., 11 4,2 11 2,3 13 Şantiye İçi Trafik Kazaları 74 32,6 15 5, ,3 14 Diğer Tip Kazalar 9 4, 3 1,2 12 2,5 Toplam 227 1, 259 1, 486 1, Tablo Yılı Başı İtibariyle İş Kazalarının Sektörlere Göre Dağılımı [3]. s.n. İŞ KOLU İŞ KAZASI SÜREKLİ İŞ GÖREMEZLİK ÖLÜM 1 Metalden Eşya İmalatı Kömür ve Linyit Çıkartılması İnşaat Makine ve Ekipman İmalatı Ana Metal Sanayi Tekstil Ürünleri İmalatı Metal Olmayan Ürünlerin İmalatı Elektrikli Teçhizat Gıda Ürünleri Makine ve Ekipman Kurulumu İş kazalarının tiplerine göre dağılımı incelendiğinde, verilere göre en çok iş kazası%37,11 lik oranla bir veya birden fazla cismin sıkıştırması, ezmesi, batması ve kesmesi sonucu oluşurken,%19 luk oranla düşen cisimlerin çarpıp devrilmesi ikinci sırada yer almaktadır [Şekil 3].

24 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) Makinelerin Sebep Olduğu Kazalar : % Diğer Nedenler : % 5,4 6. Taşıt Kazaları : % 4 1. Düşen Cisimlerin Çarpıp Devrilmesi : % 37,2 3. Kişilerin Düşmesi : % 14,2 Şekil 3- İş Kazalarının Tiplerine Göre Dağılımı (28) [1]. 3. Değerlendirme ve Öneriler Sosyal Güvenlik Kurumu yılları arası istatistiklerine göre; iş kazaları, meslek hastalıkları ve iş kazası sonrası iş göremezlik vakalarının artış eğiliminde olduğu gözükmektedir. Birçok meslek hastalığının kayıt altına alınmadığı düşünülürse olumsuz yönde bir ilerlemenin olduğu bilinmektedir [Şekil 1,2]. Türkiye genelindeki, döneminde meydana gelen iş kazaları incelendiğinde; Türkiye genelinde meydana gelen iş kazaları yılları arasında artan bir eğilim göstermesine rağmen, yıllarına doğru azalan bir eğilim göstermektedir. Aynı tepkiyi Türkiye geneli inşaat sektör iş kaza oranları da göstermiş,29 yılında ise tekrar ortalamanın üzerine çıkmıştır. Benzer davranışlar, sürekli iş göremezlik ve ölüm oranlarında da 25 yılından başlayarak 27 yılına kadar artan yönünde, 28 yılından itibaren 29 yılına kadar azalan eğilim göstermektedir [Tablo 1]. Bu istatiki veriler 28 yılında önemli iş güvenliği tedbirlerinin alınıp iş kazalarının azalma yönüne gittiği yargısına varmamıza veri teşkil etse de, esasen 27 yılında ABD de başlayan ve 28 Eylül ayında ABD deki en büyük yatırım bankası olan Lehman Brothers in 6 milyar dolar borç ile iflasını açıklayarak batmasıyla bütün dünyaya yayılmaya başlayan krizin Türkiye ye etkileriyle de yakından ilgilidir. Küresel krizin etkisiyle 28 yılının ikinci yarısından itibaren büyüme oranında önemli düşüşler yaşanmış,29 yılında ise Türkiye ekonomisi önemli ölçüde küçülmüştür. Dolayısı ile arasında artış yönündeki iş kazalarının yıllarında azalma eğilimi göstermesi küresel kriz ortamındaki ülkemizde çalışma hayatında da küçülmeye neden olarak paralelinde iş kazalarının da azalma eğilimi göstermesine vesile olmuştur. Genel olarak şu yargıya varmak 2. Bir veya Birden Fazla Cismin Sıkıştırması, Ezmesi, Batması, mümkündür; Türkiye de istihdamın artması ile büyüyen çalışan sayısı paralelinde iş kazaları sayısı da artma göstermektedir [Tablo 1]. İş kazalarının iş yerindeki çalışan sigortalı sayılarına göre dağılımı yıllarında yapılan araştırma neticesine göre incelendiğinde ise; 1-49 sigortalı sayısı ile çalışanın bulunduğu iş yerlerindeki kaza yaşanma oranı % 61,7 gibi yüksek bir yer tutmaktadır çalışanın olduğu iş yerlerinde ise kaza yaşanma oranı % 8,3 görülmekte, 5-1 çalışanlı iş yerlerinde bu oran % 4,6 olarak görülmekte, 1 ve üzeri çalışanın bulunduğu iş yerlerinde ise % 5,3 şeklinde olduğu tespit edilmiştir arasında çalışanın olduğu işletmelerdeki kaza yaşanma oranının oldukça yüksek olması dikkat edilmesi gereken önemli bir noktadır. Çalışan sayısı az olan iş yerlerinde kaza oranlarının bu denli yüksek olmasının en önemli nedenlerinden birisi, bu işletmelerin çoğunlukla bireysel bazda ve kısmen amatörce çalışıyor olması ve iş güvenliği mevzuatlarının gerekliliklerinin yeterince uygulanmaması olarak özetlenebilir. Çalışan sayısı çoğaldıkça işletmelerin daha profesyonel önlemler aldığı ve alınan bu önlemlerin maliyet olarak da düşük seviyelerde kaldığı göz ardı edilmemelidir [Tablo 3]. İnşaat sektöründeki incelenen 5239 iş kazasında ise; ölüm ve yaralanma ile neticelenen kaza tipleri oldukça önemli veriler sunmaktadır.%37 lik önemli bir paya sahip olan insan düşmesi şeklindeki iş kazalarında, %42,9 ölüm ile sonuçlanması dikkat edilmesi gereken bir konudur. Aynı şekilde tipik bir inşaat kazası olan malzeme düşmesi ise; %1,1 lik oran ile önemli bir yer tutup, %1,5 ölüm oranı ile dikkat çekicidir. Elektrik çarpması ise; %7,1 lik oran ile inşaat sektöründeki iş kazalarında yer alırken, %12,2 lik ölüm oranıyla dikkat edilmesi gereken diğer bir konudur. Aynı şekilde % 5,8 yapı

25 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) makinesi kazalarındaki ölüm oranı % 8,6 şeklinde oluşmuştur. Söz konusu 5239 iş kazası sonucu 2398 çalışanın hayatını kaybetmesi ve %45,7 ölüm ile sonuçlanması üzerinde durulması gereken önemli bir ayrıntıdır [Tablo 2]. İnşaat sektöründeki iş kazalarının yüksek olması başlı başına üzerinde durulması gereken önemli bir konu iken, bu iş kazalarının ana gruplara sınıflandırılarak incelenmesi alınacak tedbirlerin olumlu yönde seyretmesinde önemli bir aşama olacağı kaçınılmazdır. Bu çalışmada ana gruplara ayrılan iş kazaları devamında alt gruplar altında incelenerek detaylı olarak iş kazlarının nedenleri ve alınacak önlemler konusunda bir sonuca varılmıştır. Bu sektördeki iş kazalarının önemli bir kısmını tutan insan düşmesi tipindeki kazalar alt gruplarına ayrılarak incelendiğinde; % 29,6 ile platform kenarından düşme tipindeki iş kazalarında ölüm oranı % 35,7 olduğu görülmektedir. Aynı şekilde iskeleden düşme 25,3 olup, ölüm oranı ise %2 dir.yapı boşluklarından ve çatılardan düşme oranları %11,5 ve %9,9 iken bu kaza tiplerinde ölüm oranları ise, %14,3 ve %11, ile en yüksek dört insan düşmesi kaza tipi olarak önemli bir yer tutmaktadır. Diğer düşme şeklindeki kaza alt başlıklarında ise kaza oranları %5 in altında olup, genelde inşaatın tabiatında olan asansör boşlukları, şaft boşlukları, merdiven boşlukları gibi az katlı veya çok katlı yerlerden düşme şeklindedir. Düşme şeklindeki bu kazalar esasen iş güvenliği mevzuatında önemle üzerinde durulan, insan düşmesine engel olacak tedbirlerin alınması konusunda önemli bir veri oluşturmaktadır. Özellikle yüksekte çalışanların emniyet kemeri kullanma alışkanlığının arttırılması, asansör ve benzeri şaft boşluklarının kapatılması, gereken yerlerde korkulukların yapılması, uyarıcı levhaların kullanılması ve özellikle gece çalışmalarında yeterli aydınlatmanın yapılarak görüş alanının genişletilmesi alınacak önemli önlemler olarak değerlendirilmesi gerekmektedir [Tablo 4]. Şantiyelerdeki iş kazalarından %1,1 lik yer tutan malzeme düşmesi tipideki iş kazaları alt gruplarına ayrılarak incelendiğinde ise; çok katlı binalardan düşey yönde malzeme çekerken kullanılan gırgır vinç kazaları % 17,7 oran ve %25,7 ölüm oranıyla önemli bir yer tutmakta, yüksek yapı kısımlarında düşen malzemeler ise, %15,1 oran ve %19,2 lik ölüm oranıyla ikici sırada yer almaktadır. Taşıttan yükleme ve boşaltma %15,1 ve tünel tavanından malzeme düşmesi ise %8,8 lik bir yer tutmaktadır. Diğer malzeme düşmesi kaza tipleri ise %6,7 ve altında seyretmektedir. Bu tipteki iş kazaları öncelikle dikkatli çalışan, çalışma ortamlarında alınacak önlemler, gerekli iş güvenliği mevzuatlarının uygulanması ile en aza indirgenmesi için özverili çalışmayı gerekmektedir[tablo 5]. Elektrik çarpması şeklindeki kaza tipleri de şantiyelerde sıkça karşılaşılan kaza tiplerinden biridir. Yetkili teknik personelin bulundurulması ve kullanılacak malzeme ve ekipmanın düzenli kontrol altında tutulması ile kontrol altına alınabilecek kaza tipi grubu olarak karşımıza çıkmaktadır. Şantiyelerde kaba inşaat aşamasında, imalatların yapılabilmesi için elektrik enerjisine ihtiyaç duyulur. Bu ihtiyaç doğrultusunda yapının işlevine göre, çok katlı binalarda her kata veya binanın büyüklüğü nispetinde birkaç katta bir geçici elektrik panoları kurulması yoluyla enerji temini yoluna gidilir. Dikkat edilmesi gereken husus kurulan bu elektrik panolarının düzenli olarak kontrol edilmesi, yetkili personelden başka kimsenin müdahalede bulunmaması, ıslanmalara karşı su ve topraklama yalıtımlarının yeterli düzeyde olması şeklinde bir dizi tedbirlerin alınması büyük önem arz etmektedir. Aynı şekilde kullanılan kablolarda ve ekipmanlarda yırtık, deformasyon ve herhangi bir arızanın olmamasına özen gösterilmelidir [Tablo 6]. Genel olarak şantiyelerdeki kaza tiplerini alt gruplara ayırarak inceledikten sonra, şantiyelerin yapı tiplerine göre sınıflandırıp oluşan kaza tiplerini inceleyecek olursak; bina inşaatı şantiyelerindeki kaza tipleri, tünel inşaatı şantiyelerindeki kaza tipleri ve yol inşaatı şantiyelerindeki kaza tipleri ana başlıkları altındaki değerlendirmeler oldukça aydınlatıcı sonuçlara ulaşmamızda faydalı olacaktır. Yapının bina olarak kullanılacağı şantiyelerde oluşan 3457 iş kazasında, insan düşmesi şeklindeki kaza tipinin % 49,2 olduğu ve ölüm oranının %57,3 olduğu sonucu, genel inşaat şantiyelerindeki % 37- %42,9 sonucuyla karşılaştırıldığında; yapının bina olması ve yükseklik değerlerinin insan düşmesi kaza oranına etkisinin oldukça etki ettiği görülmektedir. Aynı şekilde malzeme düşmesi şeklindeki kazalar incelendiğinde genel inşaat şantiyelerine yakın düzeyde seyrettiği, yapı makinesi kazalarının %5,8 den %1,6 ya indiği, elektrik çarpmasının ise, %7,1 den %9,1 e yükseldiği görülmektedir. Uzuv kaptırma kazaları ise %11,5 den%12,6 seviyelerine çıktığı görülmüştür [Tablo 2,Tablo 7]. Tünel inşaatı şantiyelerinde ise; insan düşmesi tipindeki kaza oranlarında %9,6 gibi düşük bir oran olmasına karşın, malzeme düşmesi tipindeki kazalarda ise %42,3 gibi yüksek bir oran görülmektedir. Bu iki kaza tipindeki diğer ayrıntı ise; tünel inşaatlarındaki insan düşmesi şeklindeki kazalarda ölümle sonuçlanan kaza sayısı sıfır, malzeme düşmesi şeklindeki ölüm oranının ise %62,5 gibi yüksek bir oranda olması. Bunun nedeni tünel inşaatlarındaki kullanılan kalıp malzemelerinin ve zeminin ağır malzemelerden

26 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) oluşmasıdır. Diğer dikkat çekici kaza tipi ise %15,4 lük kaza oranıyla patlayıcı madde kazaları olarak görülmektedir [Tablo 2,Tablo 8]. Kanal inşaatı şantiyelerinde ise; diğer kaza tipleri genel anlamda düşük görülürken, kazı kenarının göçmesi şeklindeki kaza tipi %3,6 dan %32,1 gibi yüksek bir rakama ulaştığı görülmektedir. Aynı şekilde yapı makinesi kazaları da %5,8 den %7,9 a çıkmıştır. İşin doğası gereği kanal kazıları iş makineleri vasıtasıyla yapılmakta olup, oldukça dik şevlerle yapılmaktadır. En küçük bir tedbirsizlik ölüm ile sonuçlanabilecek bir iş kazasına sebebiyet verebilir. Bu işlemlere başlamadan önce iyi bir zemin etüdünün yapılmış olması ve zeminin durumuna göre alınacak tedbirlerin önceden belirlenerek imalata başlanması gerekmektedir [Tablo 2,Tablo 9]. Yol inşaatı şantiyelerinde ise genellikle iş makineleri ile imalatlar yapıldığından, şantiye içi trafik kazaları oranının %18,3 ile yapı makinesi kazalarının %25,3 ile ortalamanın çok üzerinde olduğu ve dikkat edilmesi gereken önemli iş kazalarından olduğu görülmektedir [Tablo 2,Tablo 1]. Türkiye de diğer sektörler içerisinde inşaat sektörünün; %34 oran ile iş kazası sonucu ölüm ve %22 oran ile iş kazası sonucu iş göremezlik vakalarının arasında ilk sırada olduğu düşünülürse, yukarıda sıraladığımız iş kazası tipleri ve alt gruplarının her biri üzerinde titizlikle durulması gerektiği görülmektedir [Tablo 11]. Farklı bir sınıflandırma ile iş kazaları tüm sektörler bazında incelendiğinde ise; en fazla iş kazasının cisimlerin sıkıştırması, ezmesi, batması ve kesmesi sonucu oluşurken, düşen cisimlerin çarpması şeklindeki kaza tiplemesi ise ikinci sırada yer almaktadır. Kişilerin düşmesi ve makinelerin sebep olduğu kazalar ise sırasıyla bu iş kazalarını takip etmektedir. Tüm sektörleri ve inşaat sektörünü bu kaza tiplemesi ile ilişkilendirilecek olursak, ortak olan birçok kaza tipinin mevcut olduğunu görebiliriz [Şekil 3]. Bu değerlendirmeler ışığında bir takım önerilerde bulunacak olursak; 1-49 çalışan sayılı işletmelerde isg açısından profesyonel önlemlerin alınmasına engel teşkil eden ve en önemli faktör olan maliyet konusunda devlet teşvikinin ele alınarak, maliyetlerin işverenler tarafından aşağıya çekilmesi için gerekli yasal düzenlemeler yapılmalıdır. Ayrıca bu gibi işletmelere iş kazası ve meslek hastalıkları sonucu çıkacak maliyetler ile kaza yaşanmadan önce alınacak tedbirlerin maliyetleri konusunda bilinçlendirme eğitimleri verilmelidir. Bu bilinçlendirme sonucunda kazanılan pozitif değerler tüm işveren ve işçiler tarafından bir yaşam standardı haline ulaşıncaya kadar devam etmelidir. En başta devletin bu stratejiyi özümseyip tüm yükü işverenlere yüklemeden farklı politikalar üretmesi de önemli bir noktadır. İnşaat sektöründeki ölüm ve yaralanma ile neticelenen kaza tipleri sınıflandırılarak her birinin üzerinde ayrı ayrı durarak önlemlerin alınması gerekmektedir. Matematikte kullanılan parçalardan sorunları hallederek olayın bütününde kazaların en aza indirgenmesi yani tümevarım metodu oldukça etkili olacaktır. Çünkü iş kazalarını genel tedbirler alınarak çözmek, işin detayına inilerek çözmekten daha zor ve karmaşık olacaktır. Bu açıdan ele alacak olursak; İnşaat sektöründeki kazalardan %37 gibi, önemli bir yer tutan insan düşmesi şeklindeki kazaları en aza indirgemek amacıyla; Döşeme-platform kenarından düşme, iskeleden düşme, yapıdaki boşluklara düşme, çatılardan düşme, hemzemin düşmeler, el merdivenlerinden düşmeler, elektriktelefon direklerinden düşmeler, sabit inşaat merdivenlerinden düşmeler, yük asansörlerinden düşmeler, zemindeki boşluklara-çukurlara düşmeler ve diğer tip düşmeler şeklindeki insan düşmesi şeklindeki alt grupları ayrı ayrı incelemek ve bu işler yapılırken çalışanları yapılan işe göre bilinçlendirmek, gereken kişisel koruyucuyu kullandırmak, işverenin alması gereken tedbirleri alması konusunda bilinçlendirmek ve isg uzman veya teknik personelin gerekli kontrol, eğitim ve bilinçlendirmenin yapılması konusunda tam donanımlı olması gerekmektedir. Aynı şekilde tipik bir inşaat kazası olan malzeme düşmesi ise; gırgır vinç-malzeme asansörlerinden malzeme düşmesi, yüksek yapı kısımlarından malzeme düşmesi, taşıttan(yükleme-boşaltma), tünel tavanından, el ile taşınan malzemelerin ayağa düşmesi, malzeme istifinin devrilmesi, ağır araçların devrilmesi, yamaçtan malzeme düşmesi, taş ocağı aynasından, krenle-vinçle iletim sırasında ve diğer tip malzeme düşmeleri şeklinde alt gruplara ayrılarak üzerinde durulması ile bir çok malzeme düşmesi kazasının önüne rahatlıkla geçilebilir. Bu yöntem ile inşaat sektöründeki diğer ana kaza gruplarını alt gruplara indirgenerek kaza risklerini ortadan kaldırma veya en aza düşürmek açısında büyük kolaylık sağlanacaktır. İnşaat sektöründeki kazaları ana gruplara ve devamında alt gruplara ayırdıktan sonra alınacak tedbirlere de kısaca değinecek olursak; Döşeme-platform kenarından düşme; % 29,6 lık insan düşmesi kaza grubunda ilk sırada yer almaktadır. Bu tip kazaları önlemek için öncelikle döşeme ve platform kenarlarına korkuluk ve dikkat çekici, uyarıcı levha koyulması önemli olmakla

27 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) birlikte, özellikle gece çalışmalarında aydınlatmanın yeterli düzeyde olmasına da özen gösterilmelidir. Geçici korkuluk yapılması genellikle işverenler veya çalışanlar için angarya olarak görülmekte fakat en ufak bir dikkatsizlik kötü sonuçlar ile neticelenmektedir. Çalışanlara bu konuda yeteri kadar eğitim verilmeli, isg mevzuatları eksiksiz yerine getirilmelidir. İskeleden düşme alt grubu ise, %25,3 lük oran ile insan düşmesi kaza grubunda önemli bir yer tutmaktadır. Burada dikkat edilmesi gereken en önemli konu, iskelelerin günümüz standartlarına uygun olmasıdır. Taşıyıcılık özelliklerinin, bağlantı mekanizmalarının, rüzgar gibi koşullara dayanıklı olmasının, tekmelik gibi uyarıcı özelliklerinin tam olması, kendi içinde merdiveninin bulunması, çift kalas ve çapraz bağlantılarının sağlam olması gibi işlevsel olarak eksiksiz olması gerekmektedir. Bu tür işlevlerinin eksik olması durumunda üzerinde insan çalıştırılmamalıdır. İskele standartlara uygun hale geldikten sonra çalışanın bilinçlendirilmesi de önemli bir diğer detaydır. Çalışanın kişisel koruyucu donanımı tam olmalı, emniyet kemeri ve can halatı gibi donanımları kullanması kesinlikle ihmal edilmemelidir. Yapıdaki boşluklara düşme, % 11,5 oran ile bir diğer düşme kaza tipinde ve devamındaki bütün düşme kaza tiplerinde de yukarıda sıraladığımıza benzer şekilde, çalışana düşen; kişisel koruyucu donanımlarını eksiksiz olarak kullanması ve bunlar içinde özellikle emniyet kemeri ve can halatına daha da dikkat etmesi, işveren ise; korkuluk, uyarıcı ve dikkat çekici tedbirleri almak konusunda daha hassas olması, isg ve teknik ekibin ise; kurallara uyma konusunda kontrollerini daha bilinçli yapmaları gerekmektedir. Şantiyelerdeki bütün kaza grupları alt gruplarına ayrılarak bu şekilde incelenmeli ve gerekli tedbirler alınmalıdır. Tabii bu alt gruplar bazen şantiyedeki yapının kullanım amacına göre değişiklik de gösterebilir. Şöyle ki; yukarıda sıraladıklarımız genel olarak bütün şantiyelerdeki kaza oranlarını ve buna bağlı olarak kaza alt gruplarının detaylarını içermekteydi. Ayrıca bu çalışmada; Bina inşaatı şantiyesi, Tünel inşaatı şantiyesi, Kanal inşaatı şantiyesi ve Yol inşaatı şantiyelerinde oluşan kaza oranları alt gruplarına ayrılarak da verilmiştir. Bu kazaların şantiye tipine göre alt gruplarındaki oranlar doğal olarak değişiklik göstermektedir. Bu esasen alınacak önlemler konusunda daha da kolaylık sağlamaktadır. Çünkü; bina tipi şantiyelerde yüksekten düşme oranları çok yüksek olmakla birlikte tünel tipi şantiyelerde ise bu oran çok düşük olmakta fakat tünel tipi şantiyelerinde malzeme düşmesi şeklindeki kaza oranları daha yüksek olmaktadır. Buralarda alınacak önlemler benzer fakat üzerinde durulacak ağırlık oranları farklılık gösterecektir. 4. Sonuç Ülkemiz gelişmekte olan bir ülke olmakla birlikte, nüfusu da sürekli artmaktadır. Buna bağlı olarak konut, ulaşım, alt yapı ve üst yapı çalışma yoğunlukları sürekli artmaktadır. Deprem kuşağı üzerinde olmamız ve kentsel dönüşüm programları da düşünülürse, inşai faaliyetlerin ülkemizdeki çalışma hayatında çok önemli bir alanı kapsadığı görülmektedir. Buna bağlı olarak, inşaat sektörünün, yüksek oranda riskli bir çalışma grubunda olduğu, bu riskleri en aza indirmek için mevcut yasalarla da belirlenen, devlet, işveren ve işçilere bir takım görevler verilmiştir. Bu görevlere istinaden birçok önleyici tedbirler alınmakta, fakat iş kazaları olmaya devam etmektedir. İnşaat sektöründeki iş kazalarının azaltılması ve çalışma hayatının koşullarıyla ilgili birçok araştırma yapılmış ve bu çalışmalar olumlu adımların atılmasına ışık tutmuştur. Bu amaç doğrultusunda hazırlanan bu çalışmada, yaşanmış birçok istatiksel veriden faydalanarak, inşaat sektöründe en fazla yaşanılan kaza tipleri sınıflandırılmış, sınıflandırılan bu kaza tipleri de kendi içerisinde alt gruplara ayrılmıştır. Sınıflandırılan bu kaza grupları farklı şantiye türlerinde de incelenerek çalışmanın kapsamı daha da derinleştirilmiştir. Dolayısı ile yapılan çalışma sonucunda, alınacak çok basit önlemlerle birçok kaza tipinde kaza oranlarını en aza indirmenin mümkün olacağı, çalışmanın bu bağlamda birçok kişiye faydalı olacaktır. Ayrıca istatiksel veriler ışığında bir takım değerlendirme ve önerilerde bulunularak, inşaat sektöründe iş güvenliği önlemleri alınırken risk değerlendirmeleri, planlama ve uygulama aşamalarında faydalı olacağı düşünülmektedir. 5. Kaynakça 1). Müngen, U, 211, İnşaat Sektörümüzdeki Başlıca İş Kazası Tipleri, Türkiye Mühendislik Haberleri Dergisi /5, s: ). Arıoğlu, E, 1997, Türk İnşaat Sektöründe İş Kazalarının İstatiksel Değerlendirilmesi Ve En Aza İndirilmesi İçin Çıkış Yollarının Araştırılması, Beton Prefabrikasyon, Temmuz 1997, S, 43, İstanbul 3). Ercan, A, 21, Türkiye de Yapı Sektöründe İşçi Sağlığı Ve Güvenliğinin Değerlendirilmesi, Politeknik Dergisi, Cilt:13, Sayı: 1 s , İstanbul 4). Baradan, S, Dikmen, Ü,Müngen, U, Aytekin,O, Sönmez, G, 211, Türkiye deki İş Sağlığı ve Güvenliği Hizmetleri Mevzuatının İnşaat Sektörü

28 A.ÇAVUŞ/APJES IV-II (216) Açısından İncelenmesi,Türkiye Mühendislik Haberleri Dergisi /5,s:6-14 5). Dikmen, S, Ü, Akbıyık, R, Aytekin, O, Baradan, S, 211, İş ve Yapı Denetim Yasalarının İş Sağlığı ve Güvenliği Açısından Bütünleşik İncelenmesi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik MimarlIk Fakültesi Dergisi Cilt : XXIV, SayI : 2, Eskişehir 6). Usmen, M,Baradan, S,211, İnşaat Sektöründe İşçi Sağlığı ve İş Güvenliği Alanındaki İyileştirmeleri Etkileyen Faktörler: ABD Örneği,Türkiye Mühendislik Haberleri Dergisi /5,S:4-48 7). Yılmaz, F,215, Türkiye de İş Sağlığı ve Güvenliği Teftişlerinin İstatiksel Açıdan Değerlendirilmesi, İş,Güç Endüstri İlişkileri ve İnsan Kaynakları Dergisi/Is,GucTheJournal of Industrial Relationsand Human Resource,Nisan/April 215, Cilt/Vol: 17, Sayı/Num: 2, Sayfa/Page: ). Baradan, S,26, Türkiye de İnşaat Sektöründe İş Güvenliğinin Yeri Ve Gelişmiş Ülkelere Kıyaslanması, Deü Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 8 Sayı: 1 s Ocak 26, İzmir 9). Yılmaz, F, Tan, O, 215, Bir İnşaat Şantiyesinde İş kazalarının Neden Olduğu İş günü Kayıplarının İşverene Maliyeti, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Yıl:7 Sayı:14, Kış 215 ISSN ). Aydın, U, 213, İş Sağlığı Ve Eğitiminin İş Kazaları V e Meslek Hastalıklarının Önlenmesindeki Rolü, Çimento Endüstrisi İşverenleri Sendikası, cilt: 27 sayı: 4 Temmuz 213

29 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) ANKARA METROSU M1 (KIZILAY-BATIKENT) HATTI HAREKET SAATLERİNİN ÇİZELGELENMESİ Öz M.Abdullah GENÇER 1, Tamer EREN 2* 1 ABB, EGO Genel Müdürlüğü, Raylı Sistemler Dairesi Başkanlığı, abdullahgencer_71@hotmail.com 2 Kırıkkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, tamereren@gmail.com Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Nüfusun artmasıyla birlikte kent içi yolcu sayısının da artmasıyla yolcu konforu, memnuniyeti önem kazanmıştır. Dolayısıyla toplu taşıma araçlarının sefer zamanlarının yolcu talebini de karşılayarak en uygun şekilde çizelgelenmesi de önem kazanmıştır. Toplu taşıma için ulaşım planları yapılırken bazı faktörlerin hesaplanabilmesi için ulaşım bilgisine ihtiyaç vardır. Ulaşım bilgileri kullanılarak talep tahmini çalışmalarıyla birlikte yolcu sayısı gelecek dönemler için yaklaşık olarak tahmin edilmektedir. Bu çalışma Ankara M1 (Kızılay- Batıkent) metro hattı için altı farklı talep tahmin yöntemi kullanılarak hata ortalamaları kıyaslanıp en az hata ortalamasına sahip talep tahmin yöntemiyle gelecek dönem tahmini yapılmıştır. Gelecek dönem tahminlerine göre gün içinde yolcu yoğunluğuna göre zaman çizelgelemesi yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Ankara Metro Hattı, Talep Tahmini, Toplu Ulaşım, Zaman Çizelgeleme ANKARA METRO LINE MOVEMENT HOURS BE SCHEDULED M1 (KIZILAY-BATIKENT) M.Abdullah GENÇER 1, Tamer EREN 2* 1 ABB, EGO General Directorate, Rail Systems Department, abdullahgencer_71@hotmail.com 2 Kırıkkale University, Department of Industrial Engineering, tamereren@gmail.com Abstract Increase the number of passenger comfort with increased population urban passenger satisfaction has gained importance. Therefore, optimal scheduling time to meet the demand of public transport passengers of the time gained importance. transportation plan for transit transport information is needed in order to calculate while some factors. The number of passengers is estimated to be around for future periods with demand forecast study using contact information. This work Ankara M1 (Kızılay-Batıkent) average error using six different methods to estimate demand for metro line will be compared with the minimum error method with an average term demand forecasts estimate is made. When scheduling is done according to the density of passengers throughout the day according to the estimates of future periods. Keywords: Ankara Metro Line, Forecasting, Public Transportation, Time Scheduling 1. Giriş Teknolojinin hızla gelişmesi ulaşım sorunlarını da ülkemizde ve dünyada beraberinde getirmiştir. Otomobil sayılarının hızla arttığı kentlerimizde, işletilen raylı sistemlerin atıl kalmasına veya istenilen düzeyde kullanılmamasına yol açmıştır. 195 li yıllarda raylı sistemlerle ilgili planlama yapılmaması aksine otomobillerin ulaşım yollarını kolaylaştıracak yollar inşa edilmesi ilerleyen zamanda özel otomobil kullanımını gün geçtikçe arttırmıştır. Özel otomobil kullanılmasının artışına bağlı olarak yakıt tüketimi de artmakta böylece gelirlerin de yurtdışına çıkmasına neden olmaktadır. Bu sorunlar göz önüne alındığında toplu taşıma sistemlerinin kullanılmasını özendirmek için otomobil kullanımının azaltılmasına yönelik çalışmalar yapılmalıdır. Böylece raylı sistemlerin kullanımında da artış olacaktır [1]. *Sorumlu yazar: Adres: Endüstri Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Kırıkkale Üniversitesi, 7145, Kırıkkale, tamereren@gmail.com Doi: /apjes.27756

30 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) Ülkemizde 196 lı yıllarda karayolunun geliştirilmesine yönelik alt yapı çalışmaları toplu taşıma sistemlerini geri plana atmıştır. Avrupada ise bu gelişmeler fark edilip raylı sistemler geliştirilmeye özen gösterilmiştir. 19. Yüzyılda Esenler hattının açılmasıyla başlamıştır[2]. Son yıllarda ülkemizde raylı sistemler konusunda önemli gelişmeler olmuştur. Toplu taşıma sistemleri arasında işletme maliyetlerinin ve kaza risklerinin düşük olması raylı sistemleri daha ön plana çıkarmıştır. Teknolojik, ekonomik ve çevresel faktörlere göre toplu taşıma sistemleri kıyaslanmış ve numara verilip sıralanmıştır. Toplu taşımanın bahsedilen faktörlere göre en iyi olandan başlayarak sıralanması Tablo 1. de gösterilmiştir. Tablo 1. Bazı Toplu Taşıma Sistemlerinin Faktörlere göre sıralanması Toplu Teknolojik Ulaşım Kapasite Hız Ekonomik Çevresel Aracı Otomobil Minibüs/ Otobüs Metro Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) 212 yılı verilerine göre, ülkemizin en kalabalık kenti 13,8 milyonluk nüfusu (yüzde 18,3) ile İstanbul olup, sırasıyla 5 milyonluk nüfusuyla Ankara (yüzde 6,6) ve 4 milyonluk nüfusu ile İzmir (yüzde 5,3) takip etmektedir. Toplam nüfusu 23 milyona yakın olan bu üç şehir ülke nüfusunun da yaklaşık %3 una sahiptir. Ülkemizin toplam nüfusu 223 yılı itibariyle yaklaşık 84 milyona ulaşacağı öngörülmektedir [3]. Ülkemizde nüfusun artmasının yanı sıra araç sayısındaki değişim de dikkat çekmektedir. 212 yılında kayıtlı otomobil sayısı toplam yaklaşık 8,5 milyona ulaşmıştır. Toplam payın büyük kısmını 3,6 milyon araçla İstanbul, Ankara ve İzmir oluşturmaktadır. Şekil 1. de Ankaradaki otomobil sayısının yıllara göre değişimi gösterilmektedir. Grafiğin (çubukların) üstündeki rakamlar otomobil sayılarını göstermektedir [3]. Şekil 1. Ankaradaki Otomobil Sayısının Yıllara göre değişimi başlayan raylı sistem çalışmaları 7 li yıllarda yaşanan enerji sıkıntıları bu konuda çalışmaları arttırmıştır. Ülkemizde de raylı sistemler çalışmaları 1989 yılında Aksaray- Kent içi ulaşım planlama çalışması yapılırken maliyet ve fizibilite unsuru diğer ulaşım sistemleri arasında sıralanarak en uygun olan toplu ulaşım tercih edilmelidir. Uygulanacak veya tercih edilecek ulaşım sistemi diğer ulaşım sistemlerine entegre edilmelidir. Tablo 2. de bir yönde saatlik yolcu sayılarına göre sabit bekleme süresi baz alınarak tercih edilecek ulaşım sistemi gösterilmektedir [4]. Yolcu yoğunluğu ve enerji faktörü de maliyetlendirme açısından etkilidir. Tablo 3 te ulaşım sistemi türüne göre km maliyeti yer almaktadır[1]. Tablo 2. Saatte bir yöne yolcu kapasitesi Yolcu taşıma sistemi Yolcu kapasitesi (Yolcu/saat/yön) Banliyö Treni / Metro Hafif Raylı Sistem (LRT / HRS) Körüklü Otobüs (özel yolda) Körüklü Otobüs Otobüs Minibüs Otomobil Tablo 3. Ulaşım sistemine göre km maliyeti Kent İçi Ulaşım Sistemleri Türü Maliyeti (Milyon ABD Doları/Km) Özel yollu otobüs 3-13 Hafif Raylı Sistem 13-4 Metro ( Hemzemin- 3-1 Viyadük ) Metro ( Yeraltı ) Toplu taşıma sistemlerinin karşılaştırılması teknolojik, ekonomik ve çevresel özellikler olarak ayrılabilir. Teknolojik özelliklere bakıldığında kapasiteleri ve ticari hızı bakımından en yüksek olan raylı sistemlerdir. Yolcu sayısı 12 bin düzeyine ulaşana kadar en uygun ulaşım türü otobüslerdir. Metrobüslerde bu sayı 48 bin düzeyindedir. Raylı sistemler hafif ve ağır raylı sistemler olarak ayrılır. Hafif Raylı Sistemlerin saatteki maksimum yolculuk kapasitesi yaklaşık yolcu/yön şeklindedir. Hafif raylı sistemlerin ortalama ticari hızı 45 km/sa, maksimum seyir hızı 8 km/sa dir. Hemzemin, viyadük ve tünel olarak inşa edilebilirler. İstasyon platform uzunluğu 1 m ve araç genişliği 265 mm dir. Yolculuk taleplerinin yüksek olduğu ana ulaşım sistemlerinde tercih edilmekte daha yüksek yolcu kapasitesi olan yerlerde yüksek kapasiteli sistemlere entegre edilmektedir[5].

31 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) Raylı sistemler trafikten etkilenmeyen ayrı hatlara sahip olabildiğinden hem güvenli olan hem yüksek ticari hızlarda kullanılabilen sistemlerdir. Enerjileri genellikle 75V-15V katener, rijit katener ve 3. ray sistemleriyle sağlanır[5]. Ağır Raylı Sistemler ise bir çok açıdan Hafif Raylı Sistemlerle benzer olmasına rağmen yolcu kapasitesi (7. yolcu/saat/yön, maksimum yolcu kapasitesi 1. yolcu/saat/yön) açısından ayrılmaktadır. Büyük şehirlerde en yüksek yolculuk taleplerinin tespit edildiği hatlarda metro sistemleri tercih edilmektedir[5]. 2. Literatür Araştırması Konuyla ilgili çalışmalara baktığımızda ülkemizde çalışma olmadığını ya da çok az olduğunu çalışmaların bir çoğunun yabancı kaynaklar olduğunu görmekteyiz. Raylı sistemler zaman çizelgeleme ve tahmin çalışması üzerine çalışma olmadığını, çizelgeleme üzerine ise çoğunlukla yabancı kaynaklı çalışmaların olduğunu görmekteyiz. Raylı sistem ağları için planlama yapılırken kalkış ve varış saatleri, sefer sayıları, yolcu sayıları belirlenir. Bunların haricinde mutlaka uyulması gereken kapasite kısıtları da belirlenmelidir. Raylı sistem problemlerini önceleri tecrübeli kişiler çözerdi. Özellikle 199 yılından sonra problemlerin çözülmesi için farklı yöntem ve teknikler geliştirilmeye başlandı[8]. Planlama, peryodik ve peryodik olmayan şeklinde ayrılmaktadır. Peryodik çizelgeler belli zamanlı ve planlı olarak saatlerin belirlendiği çizelgelerdir. Planlı olmasından dolayı değiştirilmesi güç olmaktadır. Avrupa ülkelerinin çoğunluğu bu sistemi kullanmaktadır. Peryodik olmayan çizelgeler belli takvim zamanlarına göre belirlenmeyen çizelgelerdir. ABD ve Avusturya gibi ülkelerde kullanılmaktadır[8]. Zaman çizelgeleme problemlerinde kısıtlar, katı ve yumuşak kısıtlar olmak üzere ayrılır. Katı kısıtlar mutlaka uyulması gereken kısıtlar olmasıyla birlikte yumuşak kısıtlar çizelgeye etki etmesine rağmen mutlaka uyulması gerekmez. Kısıtlamalar minimum sefer aralığı, bekleme süresi, yolcu kapasitesi vb. faktörlerdir. Klemt ve Stemme[11] çalışmasında toplu taşıma kalitesi döngüleri, erişilebilirlik ve direkt ilişkiler gibi farklı özelliklerle karakterize etmişlerdir. Domschke[12] istasyonlarda aktarma yollarını değiştirmek istediğiniz yolcuların bekleme sürelerini minimize etme problemi olarak kabul etmişlerdir. Bookbinder ve Désilets [13] de otobüslerin stokastik seyahat sürelerini hesaplamak için optimizasyon modeli ile birlikte bir simülasyon prosedürü kullanmışlardır. Daduna ve Voß [14] bekleme süresini minimum aktarma bölgeleri sürelerini eşitlemek için bir ders çizelgeleme problemi önermişlerdir. Chakroborty vd. [15] kentsel ulaşım ağının yolcu planlaması ve durakta bekleyen yolcuların bekleme süresini ve genel transfer süresini minimize eden bir optimizasyon problemi olarak formüle etmişlerdir. Palma ve Lindsey [16] Yolcu toplam zaman gecikme maliyetlerinin en aza indirilmesi sorunu formüle edilmiştir ve birinci dereceden optimallik koşulları belirlemişlerdir. Ceder [17] Çalışma kaynaklarını (gerekli filo boyutu) en aza indirerek yolcu talebi ile araç kalkış saatleri arasında, toplu taşıma tarifeleri ve araç planlaması oluşturulmasını birleştirmeyi denerler. Ceder ve Tal [18] takvim içinde verimli otobüs senkronizasyon tasarımı problemi ele almışlardır. Deb vd. [19] de NSGA-II (Sıralama Genetik Algoritma II) olarak adlandırılan olmayan bir egemen sıralama tabanlı algoritma önermişlerdir. Zhao vd. [2] gerçek zamanlı olarak çeşitli duraklarda sevk otobüsün dinamik koordinasyonun sağlanması için otobüslerin hareketine dayalı bir dağıtık kontrol yaklaşımı sunmuşlardır. Castelli vd. [21] ulaşım ağları planlaması için sezgisel prosedür tabanlı bir Lagrange yumuşatması sunmuşlardır. Zhao [22] sezgisel bir yaklaşımla, analiz ve otobüs seferleri için otobüs sürücüsü zamanlama problemlerini gerekli sürücülerin sayısını tahmin etmek için geliştirmişlerdir. Shröder ve Solhenbach[23] toplu taşıma transfer kalitesinin iyileştirilmesini ele almışlardır. Liu ve Shen [24] bölgesel otobüs işletme modeline göre, iki seviyeli bir programlama kurmuşlardır. Üst modelde, gerekli araçların sayısı ve yolculuk toplam süresini en aza indirmek için tasarlanmış bölgesel otobüs araç çizelgeleme, araç zinciri çalışma süresi ile zamanlama sorunu bir sınıf olarak formüle edilir. Amaç her bağlantı durağı toplam yolcu transfer süresini en aza indirmek ve mutlak çözümler için bir dizi bağlantı durağı göstermektedirler. Guihaire ve Hao[25], ağın tasarım ve zamanlanması için geçiş planlamada çok önemli stratejik ve taktik adımlar gözden geçirmişlerdir. İlk olarak stratejik ve taktik geçiş planlaması hedeflerini sergilerler. Daha sonra alt problemleri tanımlayıp yapılandırmak için bir terminoloji kurmaya çalışmışlardır. Wong vd. [26] kentsel toplu taşıma raylı sistemlerde, tüm yolcular için en az gecikme ile sorunsuz kavşak sağlayan koordineli çizelgeleri tasarlamışlardır. Zhao ve Zeng [27] de rota ağ tasarımı, araç yolculuğu ve takvim atama dahil geçiş ağlarını optimize etmek için bir metasezgisel yöntem sunmuşlardır. Kwan ve Chang [28] kitle hızlı transit kullanıcılarının genellikle kendi hedeflerine ulaşmak için farklı tren hatları arasında aktarma yapması gerekmektedir. Tarife eşitleme

32 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) transferler sırasında gecikmeleri en aza indirir. Toplam yolcu memnuniyetsizliği indeksi vasıtasıyla takvim senkronizasyonu için yeni bir önlem formüle etmişlerdir. Lodwick ve Untiedt [29] değişkenlerin ve kısıtlamaların sadece birkaç optimum çözüm (temel değişkenler ve aktif kısıtlamalar) için gerekli olduğunu, deterministik normatif kriter (objektif fonksiyonu) varsayarak, matematiksel programlama modeli geliştirmişlerdir. Guiharo ve Hao [3] toplu taşıma ağlarında geleneksel sıralı planlama süreci ile ilgili özgün bir sorun ile ilgilenmişlerdir. Bu sorun eski araç ve sürücü programları oluşturmadan şebekenin tarifelerini değiştirmek amaçlamışlardır. Guihaire ve Hao[31], ağ çizelgeleme ve araç çizelgeleme genellikle ayrı sorunlar olarak kabul edilir. Bu iki adımın önemli özelliklerini birleştirerek araç maliyetlerinde iyileştirmeler getiren tarifeleri yeniden tanımlamak için eşzamanlı bir çözüm yaklaşımı önermişlerdir. Li vd. [32] toplam faydayı maksimize etmek için periyodik çizelgeleme sorununu çözmeye çalışmışlardır. Tetreault ve El- Geneidy [33] sınırlı-stop hatları dikkate alınarak çalışan sürelerini tahmin etmek için bir model önermişlerdir. Salicrú [34] çalışmasında transit tarifeleri kullanarak yolların iyileştirilmesi zamanlaması üzerine odaklanmışlardır. Analitik geliştirme ve mikro simülasyonlara dayalı çalışma zamanı değerlerinin üretilmesi için yeni bir yaklaşım sunmuşlardır. Tilahun ve Ong [35] çok amaçlı optimizasyon problemi otobüs çizelgeleme modeli yolcuların ihtiyacına uygun bulanık tercih tabanlı genetik algoritma kullanarak bunu çözmek için nasıl ele alınacağını örnekle ele almışlardır. Ibarra-Rojas ve Rios-Solis [36] yolcu transferlerini kolaylaştıracak ve ağ boyunca otobüs demetleştirmesini önleyecek, eşitleme sayısını maksimize edecek bu ağın çizelgeleme problemini formülize etmişlerdir. Hassold ve Ceder [37] problemi çözmek için birden fazla araç tipleri ile çizelgeler oluşturup, ağ tabanlı prosedür kullanmışlardır. Liebcen ve Stiller[38] optimizasyon problemlerini çözmek için genel bir araç bir örnekleme yaklaşımı sunmuşlardır. Ceder [39] bu çalışmada çoklu araç boyutlarını kullanarak Otobüs tarifeleri oluşturmak için çok amaçlı bir metodoloji önermişlerdir. Ibarra-Rojas vd. [4] planlama düzeyinde belirli bir ağ tasarımı için çizelgeleme ve araç planlaması sorununu, filo büyüklüğü ile ilgili işletme maliyetlerini en aza indirmek amacıyla iyi zamanlanmış transferlerle yolcu sayısını arttırmaya çalışmışlardır. Ibarra- Rojas vd. [41] otobüs transit ağı planlama ve çizelgeleme altproblemi tüm gün boyunca hatların tüm geziler için kalkış saatlerini belirlemişlerdir. Tüm gezilerin kalkış saatlerini belirten çoklu dönem senkronizasyon sorunu için otobüs çizelgeleme (MSBT) önermişlerdir. 3. Raylı Sistemlerde Zaman Çizelgeleme Zaman çizelgeleme problemi malzeme veya sermayenin belli kısıtlar altında belli zaman aralıklarına atanan problem tipidir. Bilinen algoritmalar yerine, alternatif ve farklı algoritmalar kullanılması karmaşık yapısından dolayı problem çözümlerini zorlaştırmaktadır. Karmaşık yapısından dolayı günümüze kadar uğraşıla gelen konu olmuştur. [6]. Zaman çizelgeleme şimdiye kadar bir çok farklı alanda çözüm yöntemi olarak kullanılmıştır. Eğitim kurumlarında sınav ve ders programı çizelgeleme, makine çizelgeleme, üretim çizelgeleme bu çalışma alanlarından birkaçıdır. Özellikle son zamanlarda, tren seferlerinin çizelgelenmesi, çalışma saatlerinin çizelgelenmesi, proje çizelgeleme, spor müsabakalarında çizelgeleme, tedarikçilerin çizelgelenmesi, eğitim programlarının çizelgelenmesi konularında çokça çalışmaya rastlanmaktadır[7]. Çizelgeleme çalışmaları 198 yıllarda başlamış ve bu çalışmalar özellikle 2 yılından sonra çok ölçütlü çizelgeleme çalışmaları ile devam etmiştir[8]. Tren çizelgeleme problemleri karmaşık problem türü olduğundan operasyonel planlama gerektirir. Yolcu akışının zamanında olması, seyahat süresi, bekleme süresi ve tren kapasitesi operasyonel planlamaya dahil edilmesi gereken konulardır. Operasyonel sürecin optimizasyonu seyhat sürelerinin minimize edilmesi hedeftir. Toplu taşıma planlamaları karmaşıklığı nedeniyle ayrıca ağ planlaması, hat planlaması ve çizelgeleme, araç ve ekip planlama sorununu da beraberinde getirir. Yolcu sayısının tahmini için istatistiksel yöntemler kullanılır. Sınırlı sayıda araçla yolcu talebini karşılamak maliyetleri düşürür. Asıl amaç bekleme sürelerini en küçüklemek ve yolcu talebini en az trenle işletebilmektir. Bekleme süresi, tren istasyona geldikten sonra yolcuların hepsinin binmesini sağlayacak minimum süre olmalıdır. Gün içerisinde yolcu yoğunluğuna göre belli zaman aralıkları vardır. Periyodik olarak gün içerisindeki zaman aralıkları; i. Sabah zirve saatleri ii. Öğle saatleri iii. Öğleden sonra pik saatler iv. Akşam saatleri v. Hafta sonu saatleri 4. Talep Tahmini Geleceğe yönelik kararların belirlenmesi için üretilen mal veya hizmetin tahmininin doğru yapılması işletmelerin kendi geleceklerine yön vermesi açısından önemlidir. Planlamaların

33 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) yapılabilmesi tahminlerin doğru yapılmasına bağlıdır. Planlamaların doğru yapılması İşletmelerin devamlılığını sağlamakta piyasada yer edinmesine ve yüksek kar marjları sağlamasında önemli etkenlerdir. İşletmelerin geleceğe yönelik kararlar alırken bunları tesadüfe bırakmaması, tahmin yaparken istatistiksel yöntemler kullanması planlamaların ve kararların daha sağlıklı alınmasını sağlayacaktır [9]. Talep, belli bir zamanda ve yerde tüketicilerin satın alabilecekleri mal ve hizmet miktarıdır. Talebi etkileyen tüketicilerin gelir düzeyleri ve zevkleri, mal ve hizmetin fiyatı, mesafe, zaman gibi faktörlerden etkilenebilmektedir. Talep tahmini ise ürüne ve hizmete yapılan taleplerin gelecek dönemler için tahmin edilmesidir. Talep tahmini işletmeler için ürün ve hizmetin tahminlere göre belirlenmesi açısından işlevseldir. Talep tahmini gerçekleşen veriler üzerinden yapılmasına rağmen bir çok faktörün etkisindedir. [9]. Talep tahminleri kısa, orta ve uzun vadeli tahminler olarak ayrılmaktadır. Kısa vadeli tahminler günlük ya da haftalık, orta vadeli tahminler haftalık ya da aylık, uzun vadeli tahminler aylık ya da yıllık olarak değerlendirilirler[9]. Talep yöntemleri yöntem açısından kalitatif ve kantitatif olarak ayrılır. Kalitatif yöntemler daha çok kişilerin tecrübelerinden yararlanılarak istatistiksel teknik kullanılmadan yapılır. Kantitatif yöntem bunun aksine istatistiksel yöntemler kullanılarak yapılan yöntemlerdir[9]. 4.1.Basit ortalama yöntemi Geçmiş verilerin ortalamasının geleceteki tahmin değerlerine yakın olması beklenen tahmin yöntemidir. Geçmiş dönem verileri ortalaması alınarak bulunur [1]. 4.2.Hareketli ortalama yöntemi Geçmişteki verilerin ortalaması yakın döneme daha çok ağırlık verilerek gelecek tahmini yapılır [1]. n Dt* = i=1 Dt-i Dt* =t. Dönem için tahmini talep değeri (Hareketli Ortalama) Dt-i =t. Dönemden i. Dönem öncesinin gerçekleşen talep değeri n: Hareketli Ortalamada göz önüne alınacak dönem sayısı 4.3.Ağırlıklı ortalama yöntemi Gelecek dönem tahmini yapılırken dönemlere farklı ağırlıklandırma yapılır. Dönem sayısı, dönem sayıları toplamına oranlanıp dönem sayısı ile çarpılır. Bu şekilde bulunan ağırlıklandırma ile gelecek dönem tahmin edilir[1]. n n D* = i=1 (Wi*Di) / i=1 Wi D*= Tahmini Talep değeri (Ağırlıklı Ortalama) Di = i. Dönem için gerçekleşen talep değeri Wi =i. Dönem gerçekleşen talep değerinin tahmine etkisi (i. Dönemin ağırlık katsayısı) n= Eldeki geçmiş dönem veri sayısı Diğer koşullar şu şekildedir. <Wi<1 (i=1,2,3,,n) n i=1 Wi =1 4.4.Ağırlıklı hareketli ortalama yöntemi Ağırlıklı ve Hareketli ortalama yöntemlerinin birleşimi kullanılarak gelecek dönem tahmin edilir. En yakın döneme daha yüksek ağırlık verilir[1]. D t* n = i=1 (W i*d t-i) D t* = t dönem için tahmini Talep değeri (Ağırlıklı Hareketli Ortalama) D t-i = t. Dönemden i. dönem öncesinin gerçekleşen talep değeri W i =i. Dönem gerçekleşen talep değerinin tahmine etkisi (i. Dönemin ağırlık katsayısı) n= Eldeki geçmiş dönem veri sayısı Diğer koşullar şu şekildedir: <W i<1 (i=1,2,3,,n) n i=1 W i =1 4.5.Üssel düzeltme yöntemi Geçmişteki dönemlerin hepsi hesaplamaya dahil edilir. Geçmiş dönemlere verilen ağırlıklar yakın geçmişte daha yüksek tutularak hareketli ortalaması alınır. Hesaplama yapılırken bir önceki tahmini talep degerine, bir önceki dönemde gerçekleşen tahmin hatasının eklenmesiyle bulunur[1]. D t+1*=α*d t+(1-α)*d t* D t+1* = t+1 dönem için tahmini Talep değeri (Üssel Düzeltme Yöntemi) D t = t. Dönemde gerçekleşen talep değeri D t*= t. Dönem tahmin değeri α 1 α katsayısının uygun seçilmesi hata ortalamasını değiştireceğinden belirlenecek katsayı oldukça önemlidir. 4.6.Regresyon (en küçük kareler yöntemi) Seriye en uygun doğru veya eğrinin, geçmiş veriler için formülle uygulanmasıyla bulunacak değerler arasındaki farkların karelerinin toplamını en küçükleyen doğru veya eğridir. X bağımsız ve Y bağımlı değişkeni arasındaki doğrusal ilişki Y = a + bx denklemi ile ifade edilerek parametrelerin (a ve b) bulunmasıdır. Parametreler bulunduktan sonra

34 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) bağımsız değişkenin alacağı değer yerine koyulup bağımlı değişken tahmin edilir[1]. 5. Uygulama Bu uygulama çalışmasında ilk olarak; Ankara ulaşımı, metro trenleri ve yapılan çalışma hakkında bilgiler verilmiştir. Daha sonra talep tahmin ve zaman çizelgelemesi çalışması gösterilmiştir. Çalışmamız ülkemizin ikinci büyük nüfus yoğunluğuna sahip toplu ulaşıma ihtiyacın gün geçtikçe arttığı Ankarada M1 (Kızılay-Batıkent) hattında yapılmıştır. Talep tahmin çalışmamız zaman çizelgelemesinin altyapısını oluşturmaktadır. Yolcu memnuniyeti ve talebinin yolcu ihtiyaçlarını karşılaması düşüncesi ile geleceteki çalışmalarımıza temel oluşturacaktır. Yolcu sayıları Haziran 214- Ekim 215 ayları arasını kapsamaktadır. Bu aylar da dahil olmak üzere günlük bazda yolcu sayıları değerlendirilip gelecek dönem tahmin edilmeye çalışılmıştır[42]. Ankarada günlük yolculuklar incelendiğinde %37 minibüs, %23 belediye otobüsleri, %2 servis, %1 halk otobüsü, %9 Raylı sistemler, %33 otomobil ve %6 taksi kullanıldığı EGO verilerine gore görülmektedir. Ulaşım türlerine göre saatte tek yönde yolcu maliyetleri Şekil 2. de gösterilmektedir. Grafiğin altındaki rakamlar tek yönde maksimum yolcu kapasitesini göstermektedir. Grafikte yukarı doğru çıkıldıkça ise maliyetlerin arttığı görülmektedir [5]. Şekil 2. Ulaşım türlerine göre tek yönde saatte yolcu maliyetleri Nüfusun dünyada ve ülkemizde büyük çoğunluğu kentlerde yaşamaktadır. Kentsel yaşamdan dolayı bu alanlarda ulaşım da ayrı sorun olmaktadır. Kentsel ulaşım sorununun başında özel araç kullanımının teşviki ve ulaşım maliyetlerinin eşit dağılmaması yer almaktadır. Otomobil kullanımı trafik sıkışıklığını arttırmakta, çevre ve gürültü kirliliğine neden olmaktadır. Bu problemlerın ortadan kaldırılması toplu ulaşımı özendiren ve kolaylaştıran sistemlerin-planlamaların gelmesine politikalar geliştirilmesine bağlıdır. Ankara Büyükşehir Belediyesi raylı sistem ağ haritası Şekil 3 de gösterilmektedir. A1 Aşti-Dikimevi hafif raylı sistem hattını, M1 Kızılay-Batıkent metro hattını, M2 Kızılay-Çayyolu metro hattını, M3 Batıkent- Sincan metro hattını ve T1 Yenimahalle-Şentepe teleferik hattını ve istasyonlarını göstermektedir. Şekil 3. Ankara Büyükşehir Belediyesi Raylı Sistemler Ağ Haritası

35 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) Raylı ulaşım sistemleri Tramvaylar genelde 1 2 ve 3 araçlı diziler halinde, hemzemin ve trafikle birlikte işletilebilmektedir. Araçlar uzunlukları metre arasında, 1-18 yolcu taşıma kapasitesine sahiptir. İstasyonlar arası mesafeleri daha kısa ve ticari işletme hızları diğer raylı sistemlere gore daha düşüktür[4]. Hafif Raylı Sistemler tramvay sistemlerinin geliştirilmesiyle ortaya çıkmış bir raylı sistemlerdir. Metro sistemlerine göre daha düşük kapasiteli, tramvaya göre daha yüksek kapasitelidir. Hafif raylı sistemler genellikle metrolar gibi genellikle hemzemin olarak işletilirler. Hafif raylı system araçları metre uzunluğunda, 25 yolcu kapasitesine sahiptirler. Ticari hızları Metrolara yakın olmakla birlikte 18-4 km/s arasında değişmektedir[4]. Metro sistemleri Raylı sistemler arasında en yüksek yolcu kapasitesine sahip ulaşım türü olup tren seti başına 2 den fazla yolcu kapasitesiyle işletilebilmektedir. Metro araçları yolcu kapasiteli, ticari hızları 25-6 km arasında değişmektedir. Sefer aralıkları 9 sn e düşürüldüğünde saatte tek yönde 1. yolcu kapasitesine ulaşabilme imkanına sahiptir. Metro sistemleri yüksek yolcu taşıma kapasitesine rağmen daha yüksek yapım maliyeti getirmektedir[4] Ankara metro araçlarının özellikleri Ankara Metrosu, Otomatik Tren Kumandası (ATC) sistemiyle işletilmektedir. Bu sistem trenin anlık hızı, ağırlığı, eğimi, konumu vb. bilgileri VOBC e aktararak hesaplar. Sistemin en büyük avantajı, hattaki tren sayısının ve işletme aralığının arttırılıp azaltılabilmesidir. Yarı otomatik sistemlerde yavaşlama hızlanma gibi hareketlerin tümü, sürücü tarafından yapılır. ATC sistemi; otomatik, yarı otomatik ve sürücü kontrollü olarak işletilebilmektedir. Ana hatta Otomatik moda işletilirken depo sahasında sürücü kontrollü olarak işletilmektedir. Bütün modlar için sürücü yine bulunmaktadır fakat sürücü hızlanma, boşta gitme, yavaşlama ve kapı açma-kapama gibi, tren fonksiyonlarını kumanda eder[28]. Araçlar A ve B aracı olarak ayrılır. A araçları motorlu B araçları motorsuzdur. İki adet A ve bir adet B aracı ile 3 lü dizi şeklinde veya aynı durum olacak şekilde 6 lı dizi şeklinde çalışabilir. Yoğun yolcu akışına sahip zamanlarda 6 lı dizi tercih edilmektedir[28]. 5.3.Talep tahmini 7 haftalık yolcu sayıları alınmış ilk 9 haftanın yolcu sayıları istatistiksel açıdan sapma oranı yüksek olduğundan çıkartılıp 61 hafta üzerinden veriler analiz edilmiştir. Talep tahmin çalışması yapılırken Basit ortalama, Hareketli Basit ortalama, Ağırlıklı ortalama, Ağırlıklı hareketli ortalama, Üstel Ağırlıklı Hareketli ortalama ve Regresyon yöntemleri olarak altı farklı yöntem kullanılmıştır [42]. Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yönteminde önceki dönemler için α=,1 değeri alınmıştır. Pazartesi α=,8, Salı α=,4, Çarşamba α=,6, Perşembe α=,1, Cuma α=,2, Cumartesi α=,8, Pazar α=,7 olarak belirlenmiştir. α katsayısı en az hata veren değere göre belirlenmiştir[43]. Aynı dönemler için hafta arasında tahmini yapılan veriler gerçekleşen değerlerle kıyaslanıp en az hata ortalaması hesaplanan yöntem ile sonraki 14 hafta tahmin edilmiş ve Tablo 4. de gösterilmiştir[43]. Gelecek dönem tahminleri yapılırken Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yönteminde en yakın 16 haftanın ortalaması α=,1 ile önceki dönem tahmini 1-α=,9 çarpımı ile hesaplanmıştır. Pazartesi α=,8, Salı α=,4, Çarşamba α=,6, Perşembe α=,1, Cuma α=,2, Cumartesi α=,8, Pazar α=,7 olarak belirlenmiştir[43]. 5.4.Zaman çizelgeleme Talep tahmin çalışmamızdan sonra Ankara M1 (KIZILAY-BATIKENT) metro hattı için zaman çizelgeleme işlemi yapılmıştır. Yapılan çalışmanın akış şeması Tablo 5. de gösterilmektedir[43]. Tablo 4. Talep tahmin yöntemlerinin sonuçlarının karşılaştırılması Günlere göre Ortalama Hata Değerleri Basit Ort. Hareketli Basit Ort. Ağırlıklı Ort. Ağırlıklı Hareketli Ort. Üstel Ağırlıklı Hareketli Ort. Regresyon Pazartesi Salı Çarşamba Perşembe Cuma Cumartesi Pazar

36 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) Tablo 5. Yapılan çalışmanın akış şeması Yolcu Sayıları Verilerinin Temin edilmesi Verilerin Analizi Talep Tahmin Yöntemleriyle Tahmin Yapılması Yapılan Tahminlerin Geçmiş verilerle Kıyaslanıp Hata Oranlarının Tespiti Hata Oranı En az Olan Talep Tahmin Yönteminin Belirlenip Sonraki Dönemlere Uygulanması Mevcut Çizelgeleme Programının İncelenmesi Yolcu Sayısına göre Tren Hareket Saatlerinin Çizelgelenmesi Çizelgelenen Hareket Saatlerine Göre en Uygun yöntemin Belirlenip Uygulanması Hafta içi, Cumartesi ve Pazar günleri için gerçekleşen 14 haftalık ortalama yolcu sayıları Tablo 6 da gösterilmiştir. Mevcut tren işletme programı hafta içi, cumartesi ve Pazar günlerine göre hangi saat aralıklarında hat ta ne kadar filo (12 araçx6 lı seri) verileceğini belirtir. Mevcut tren işletme programı Tablo 7 da gösterilmiştir. [43]. Tablo 6. Ortalama Gerçekleşen Yolcu Sayısı Hafta Ortalama Gerçekleşen Yolcu Sayısı H.içi Cumartesi Pazar Tablo 7. Mevcut tren işletme programı Saatler Filo Servis aralığı Sefer süresi Hafta İçi Programı Cumartesi Programı Pazar Programı CH 1 CH 2 CH 3 6:: - 7:5:15 6 x 6 araç 48 sn. :8: 2.88 sn. :48: 7:: - 9:2:1 12 x 6 araç 24 sn. :4: 2.88 sn. :48: 9:2:1-16:1: 7 x 6 araç 45 sn. :7: sn. :52:3 16:1: - 2:: 1 x 6 araç 3 sn. :5: 3. sn. :5: 2:: - :2: 6 x 6 araç 54 sn. :9: 3.24 sn. :54: Saatler Filo Servis aralığı Sefer süresi 6:: - 7:7:41 6 x 6 araç 54 sn. :9: 3.24 sn. :54: 7:7:41-2:11:3 9 x 6 araç 36 sn. :6: 3.24 sn. :54: 2:11:3 - :2: 6 x 6 araç 52 sn. :8: sn. :52: Saatler Filo Servis aralığı Sefer süresi 6:: - 7:37:4 6 x 6 araç 56 sn. :9: sn. :56: 7:37:4-18:57:4 7 x 6 araç 48 sn. :8: 3.36 sn. :56: 18:57:4 - :2: 6 x 6 araç 56 sn. :9: sn. :56:

37 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) Tablo 8. de gelecek dönem hafta içi, cumartesi ve pazar tahminleri gösterilmiştir. Filo büyüklüğü (sefer sayısı x dizi sayısı), istasyona ne kadar sürede bir tren gelecegi mevcut servis aralığı ve sefer süresi görülmektedir [43]. Tablo 8. Ortalama Tahmin Değeri Hafta Ortalama Tahmin Değeri H.içi Cumartesi Pazar Resmi ve dini tatiller dışındaki günler 15 dk lık verilere ayrılıp incelendiğinde hafta içi günlerinin gün içindeki yoğunluğu aynı şekilde dağılmaktadır. Aynı durum Cumartesi ve Pazar günleri için de görülmektedir. Aynı dağılmasından dolayı hafta içi yolcu sayılarının ortalaması alınarak hesaplamaya dahil edilmiştir. Çizelgeleme yaparken trenlerin alabileceği, yolcu konforunu da sağlayacak şekilde maksimum yolcu belirlenmiştir. Kapasite vagon için m 2 başına 4 yolcu olduğunda 6 lı dizi için 1294 kişi, m 2 başına 6 yolcu olduğunda yine 6 lı dizi için 1758 kişi düşünülmektedir. Dolayısıyla yolcu memnuniyeti de göz önünde bulundurularak maksimum yolcuyu taşıyacak miktar hesaplanmıştır[43]. Trenlerin sefer aralığı sistemin izin verdiği şekilde 9 saniyedir. Fakat Kızılay ortak istasyonunda M1 (Kızılay-Batıkent) ve M2 (Kızılay-Çayyolu) trenleri için ayrı hat olduğundan, sinyalizasyon altyapı çalışmaları devam ettiğinden servis aralığını 3 dk olarak işletilebilmektedir[43]. Tablo 9 da örnek hafta içi hesaplaması gösterilmiştir. Her 15 dk için gelen yolcular tabloda gösterilmiştir. m² x 4 Kişi kapasiteye göre hesaplandığında (9snx1.294)/251 sayısı bize kapasitenin dolması için kaç sn gerektiğini belirtir ki bu sayı Tablo 9 da 464 bulunmuştur. Bu şekilde hesaplandığında m² x 6 Kişi olursa kapasite 634 sn olarak bulunmuştur. Saat Tablo 9. Örnek Çizelgeleme Hafta İçi Günü 15 DK Yolcu Binişleri Gelen Yolcu 6 Araç m² x 4 Kişi kişi 6 Araç m² x 6 Kişi kişi Uygulanan Program m² x 4 Kişi Uygulanan Program m² x 6 Kişi 6: dk. 6 x 6 9 dk. 6 x 6 6: dk. 6 x 6 9 dk. 6 x 6 6 x6 ise 6 lı aracın hatta 6 servis bulunduğunu bulunduğunu belirtir. m² x 4 Kişi yani kapasite olarak hesaplanıp 6x6 sefer uygulandığında 9 dk da bir trenin gelmesi demektir ve kapasiteyi neredeyse doldurmaktadır. m² x 6 Kişi kişi olursa da yine kapasiteyi neredeyse doldurduğunu ve henüz ek tren seferine ihtiyaç olmadığını gösterir. 6x6 ve 9 dk da yolcu sayısını karşılıyorsa bu şekilde devam eder bu kapasite dolduktan sonra 7x6 veya 8x6 şeklinde uygulanıp 9 dk nın altında trenin gelmesi sağlanır ve benzer şekilde hesaplanarak devam eder. Hafta içi, Cumartesi ve Pazar günleri talep tahminleri yapılıp günler 15 dakikalık yolcu sayılarına göre veriler analiz edilmiştir. Analize göre hatta verilecek önerilen servis aralığı belirlenmiştir. Hafta içi günleri için Tablo 1, Cumartesi günleri için Tablo 11., Pazar günleri için Tablo 12 de gösterilmiştir. Ayrıca bazı günlerin Kurban bayramı günlerine denk gelmesi sebebiyle aynı çalışma bu tatiller için aynı önerilen çizelgeleme Tablo 12. de gösterilmiştir[43] haftalar tahmin edildikten sonra gerçekleşen 15 dk lık yolcu sayılarına yakın verilerle gün içerisinde aynı dağıldığı düşünülerek hatta ne kadar filo ve servis aralığı verileceği hesaplanmıştır. Hesaplama 15 dk içinde gelen yolcu sayısı tren kapasitesini ne kadar sürede dolduracağı şeklindedir. Burada bahsedilen kapasite m 2 başına 4 ve 6 yolcu için sırasıyla ve kişiye göre hesaplanmıştır. Her doldurulan kapasite için hatta bir tren ilave edilecektir. Sonuç olarak hatta verilecek tren dizisi ve servis aralığı hesaplanmaktadır[43].

38 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) Tablo 1. Önerilen Hafta İçi Normal (15 dk) Zaman Çizelgesi Hafta İçi Normal (15 dk) Zaman Çizelgesi Saatler Filo Servis Aralığı 6:-6:45 6 x 6 9 dk 7: 1 x 6 5 dk. 7:15 12 x 6 4 dk. 7:3-8:15 13 x 6 3 dk. 8:3 12 x 6 4 dk. 8:45 1 x 6 5 dk. 9: 8 x 6 7 dk. 9:15-15: 6 x 6 9 dk 15:15 9 x 6 6 dk. 15:3 9 x 6 6 dk. 15:45-16:3 1 x 6 5 dk. 16:45 12 x 6 4 dk. 17: 13 x 6 3 dk. 17:15-17:45 12 x 6 4 dk. 18: 13 x 6 3 dk. 18:15 12 x 6 4 dk. 18:3 12 x 6 4 dk. 18:45 1 x 6 5 dk. 19: 9 x 6 6 dk. 19:15-23: 6x6 9 dk Tablo 11. Önerilen Cumartesi Günleri Normal Zaman (15 dk.) Çizelgesi Cumartesi Günleri Normal Zaman (15 dk.) Zaman Çizelgesi Saatler Filo Servis Aralığı 6:-7:15 6x6 9 dk 7:3 8 x 6 7 dk. 7:45 8 x 6 7 dk. 8: 1 x 6 5 dk. 8:15 9 x 6 6 dk. 8:3 8 x 6 7 dk. 8:45-12: 6x6 9 dk 12:15 8 x 6 7 dk. 12:3 8 x 6 7 dk. 12:45 9 x 6 6 dk. 13:-14:15 1 x 6 5 dk. 14:3 9 x 6 6 dk. 14:45-16: 1 x 6 5 dk. 16:15-17:15 12 x 6 4 dk. 17:3-18:3 1 x 6 5 dk. 18:45 9 x 6 6 dk. 19: 9 x 6 6 dk. 19:15-23: 6x6 9 dk Tablo 13.Önerilen Tatil Günleri (15dk) Zaman Çizelgesi Tatil Günleri (15 dk) Zaman Çizelgesi Saatler Filo Servis Aralığı 6:-7:3 6x6 9 dk 7:45-8:15 7 x 6 8 dk. Tablo 12. Önerilen Pazar Günleri Normal Zaman Çizelgesi Pazar Günleri Normal Zaman Çizelgesi Saatler Filo Servis Aralığı 6:-12:3 6x6 9 dk 12:3-18: 7 x 6 8 dk. 18:15-23: 6x6 9 dk 8:3-16: 6x6 9 dk 16:15 9 x 6 6 dk. 16:3 9 x 6 6 dk. 16:45 9 x 6 6 dk. 17: 1 x 6 5 dk. 17:15 1 x 6 5 dk. 17:3 1 x 6 5 dk. 17:45 1 x 6 5 dk. 18: 12 x 6 4 dk. 18:15 12 x 6 4 dk. 18:3 12 x 6 4 dk. 18:45 1 x 6 5 dk. 19: 1 x 6 5 dk. 19:15-23: 6x6 9 dk

39 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) Sonuçlar ve Öneriler Bu çalışmada; raylı sistemler ve toplu ulaşım, Talep tahmin yöntemleri ve çizelgeleme için genel bilgiler sunulmuştur. M1 (KIZILAY-BATIKENT) Metro hattı yolcu sayıları analiz edilmiştir. Öngörülen ve gerçekleşen yolcu sayıları kıyaslanarak en yakın değer veren talep tahmin yöntemiyle gelecek dönemlerin yolcu sayıları tahmin edilmiştir. Tahmini yapılan günlerin yolcu sayıları gerçekleşen günlerin 15 dk lık yolcu sayıları baz alınarak çizelgeleme çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışmanın diğer Metro hatları için temel oluşturacağı düşünülmektedir. Kızılay-Çayyolu (M2), Batıkent-Sincan (M3), Tandoğan-Keçiören (M4) hatları da çizelgeleme çalışmasına dahil edilecek karmaşık entegre sistem çözülmeye çalışılacaktır. Çalışmamız sonucunda sefer sayıları hafta içi %13,5 artmış, cumartesi ve Pazar günleri sırasıyla %8 ve %1,5 azalmıştır. Toplamda sefer sayısı azalmasına rağmen yolcu sayısının arttığı görülmektedir. 7. Kaynaklar [1] Ocak, İ., & Manisalı, E., 26. Kentsel raylı taşıma üzerine bir inceleme (İstanbul örnegi). Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1(2), [2] Gündüz, A. Y., Kaya, M, & Aydemir, C., 211. Kent içi ulaşımında karayolu ulaşımına alternatif sistem: raylı ulaşım sistemi. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 2(1). [3] TUİK, Türkiye İstatistik Kurumu, 212, [4] Baştürk, G., Kent içi raylı toplu taşıma sistemleri incelemesi ve dünya örnekleri ile karşılaştırılması. Ulaştırma, Denizcilik ve Haberleşme Bakanlığı, Ulaştırma ve Haberleşme Uzmanlığı Tezi, 215. [5] ABB, Ankara Büyükşehir Belediyesi EGO Genel Müdürlüğü Brifing Raporu, 214. [6] Kamışlı Öztürk, Z., & Sağır Özdemir, M., 25. Çok ölçütlü çizelgeleme problemleri: gelinen nokta ve potansiyel araştırma alanları. [7] Öğüt, K. S., & Evren, G., 26. Türkiye de kentsel raylı sistemlerin gerekliliği ve uygulamada dikkat edilecek konular. [8] Peeters, L., 23. Cyclic railway timetable optimization (No. EPS LIS). Erasmus Research Institute of Management (ERIM). [9] Bulut Ş. (26). Orta Ölçekli Bir İşletmede Talep Tahmin Yöntemlerinin Uygulanması sorunlar. Yayınlanmamış Yüksek Lisans tezi, Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kırıkkale, Türkiye. [1] Tanyaş, M., Baskak, M., Üretim Planlama ve Kontrol, İrfan Yayıncılık, 3. Baskı İstanbul 23, s.79-s.116. [11] Klemt, W.D., Stemme, W., Schedule synchronization for public transit networks. In: Proceedings of the 4th International Workshop on Computer- Aided Scheduling of Public Transport. Springer Verlag, Hamburg, Germany, pp [12] Domschke, W., Schedule synchronization for public transit systems. OR Spectrum 11, [13] Bookbinder, J.H., Désilets, A., Transfer optimization in a transit network. Transportation Science 26, [14] Daduna, J.R., Voß, S., Practical experiences in schedule synchronization. In: Daduna, J., Branco, I., Paixão, J. (Eds.), Computer-Aided Scheduling of Public Transport, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, vol. 43. Springer, Berlin, pp [15] Chakroborty, P., Deb, K., Subrahmanyam, P.S., Optimal scheduling of urban transit systems using genetic algorithms. Journal of Transportation Engineering 121, [16] Palma, A.D., Lindsey, P., Optimal timetables for public transportation. Transportation Research Part B 35, [17] Ceder, A., Efficient timetabling and vehicle scheduling for public transport. In: Voß, S., Daduna, J.R. (Eds.), Computer-Aided Scheduling of Public Transport, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, vol. 55. Springer, Berlin Heidelberg, pp [18] Ceder, A., Tal, O., Designing synchronization into bus timetables. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 176, [19] Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., Meyarivan, T., A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. Transactions on Evolutionary Computation 6, [2] Zhao, J., Bukkapatnam, S., Dessouky, M., Distributed architecture for real-time coordination of bus holding in transit networks. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 4, [21] Castelli, L., Pesenti, R., Ukovich, W., Scheduling multimodal transportation systems. European Journal of Operational Research 155, [22] Zhao, L., Heuristic method for analyzing driver scheduling problem. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics A 36,

40 M.A.GENCER/APJES IV-II (216) [23] Schröder, M., Solchenbach, I., Optimization of Transfer Quality in Regional Public Transit. Technical Report 84. Berichte des Fraunhofer Instituts for Techno-und Wirtschafts. 26. [24] Liu, Z., Shen, J., Regional bus operation bilevel programming model integrating timetabling and vehicle scheduling. Systems Engineering - Theory & Practice 27, [25] Guihaire, V., Hao, J.K., Transit network design and scheduling: a global review. Transportation Research Part A 42, [26] Wong, R., Yuen, T., Fung, K., Leung, J., Optimizing timetable synchronization for rail mass transit. Transportation Science 42, [27] Zhao, F., Zeng, X., Optimization of transit route network, vehicle headways, and timetables for large-scale transit networks. European Journal of Operational Research 186, [28] Kwan, C.M., Chang, C.S., Timetable synchronization of mass rapid transit system using multiobjective evolutionary approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews 38, [29] Lodwick, W., Untiedt, E., Introduction to fuzzy and possibilistic optimization. In: Lodwick, W., Kacprzyk, J. (Eds.), Fuzzy Optimization, Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol Springer, Berlin Heidelberg, pp [3] Guihaire, V., Hao, J.K., Improving timetable quality in scheduled transit networks. In: Proceedings of the 23rd international conference on Industrial engineering and other applications of applied intelligent systems, IEA/AIE 1, pp (a). [31] Guihaire, V., Hao, J.K., Transit network timetabling and vehicle assignment for regulating authorities. Computers and Industrial Engineering 59, (b). [32] Li, Z.C., Lam, W., Wong, S., Sumalee, A., An activity-based approach for scheduling multimodal transit services. Transportation 37, [33] Tétreault, P., El-Geneidy, A., Estimating bus run times for new limited-stop service using archived AVL and APC data. Transportation Research Part A 44, [34] Salicrú, M., Fleurent, C., Armengol, J., Timetable-based operation in urban transport: run-time optimisation and improvements in the operating process. Transportation Research Part A 45, [35] Tilahun, S., Ong, H., Bus timetabling as a fuzzy multiobjective optimization problem using preference-based genetic algorithm. PROMET - Traffic & Transportation 24, [36] Ibarra-Rojas, O., Rios-Solis, Y., Synchronization of bus timetabling. Transportation Research Part B 46, [37] Hassold, S., Ceder, A., Multiobjective approach to creating bus timetables with multiple vehicle types. Transportation Research Record 2276, [38] Liebchen, C., Stiller, S., 212. Delay resistant timetabling. Public Transport 4, [39] Hassold, S., Ceder, A., Public transport vehicle scheduling featuring multiple vehicle types. Transportation Research Part B 67, [4] Ibarra-Rojas, O., López-Irarragorri, F., Rios- Solis, Y., Multiperiod synchronization bus timetabling. Transportation Science. in press [41] Ibarra-Rojas O., J., Delgado, F., Giesen R., Munoz J.C.,, Planning, operation, and control of bus transport systems: A literature review. Part B 77 (215) 38 75, 215 [42] İBB, İstanbul Büyükşehir Belediyesi İstanbul Elektrik Tramvay ve Tünel (İETT) Transist Bildiri Kitabı 215, Ankara M1 Metro Hattı için Zaman Çizelgelemesi, s.474. [43] Gençer M.A., 216. Ankara Metrosu M1 (Kızılay-Batıkent) Hattı Hareket Saatlerinin Çizelgelenmesi. Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi.

41 C.ÇUBUKÇU/APJES IV-II (216) 37-4 Sistem Analistlerinin Dijital Çağ ile Birlikte Değişen Rolleri ve Kullandıkları Yeni Yöntemler Ceren Çubukçu Maltepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Öz Günümüzde internet ve mobil teknolojilerin gelişmesi ve yaygınlaşmasıyla beraber bilgiye erişim oldukça kolaylaşmış ve ucuzlamıştır. Bu da aşırı bilgi yüklemesi ve büyük veri gibi kavramları beraberinde getirmiştir. Bu kavramlar ise sistem analistlerinin rollerinde değişiklikler olmasına neden olmuştur. Ayrıca internet ve mobil teknolojilerdeki ilerlemelerle beraber sistem analistlerinin Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü adımlarında kullandıkları yöntemler de değişmiştir ve ileride daha da değişecektir. Bu çalışmada bu gelişmeler ve ortaya çıkan yeni kavramlar sonucu sistem analistlerinin üstlenmeye başladıkları yeni roller ve analistlerin aktif olarak görev aldıkları planlama, analiz ve tasarım aşamalarında kullanmaya başladıkları ve ileride kullanmaya başlamaları gerekli olan yeni yöntemler açıklanmıştır. Sonuç olarak, gelecekte sistem analistlerinin rolü daha çok strateji odaklı olacaktır ve veri analisti gibi çalışacaklardır. Ayrıca büyük veriyi analiz edebilmek için yeni yöntemler kullanacaklardır. Anahtar Kelimeler: Sistem Analizi, Sistem Analisti, Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü, Büyük Veri, Yazılım Geliştirme The Changing Roles of Systems Analysts with Digital Era and the New Methods Systems Analysts Use Ceren Çubukçu Maltepe University, Faculty of Enginering, Department of Computer Engineering ABSTRACT Nowadays, along with the development of internet and mobile technologies, the access to information has become easier and cheaper. This brought along the concepts of information overload and big data and these concepts have led to changes in the roles of systems analysts. Moreover, along with the development of internet and mobile technologies, the methods which systems analysts use in the steps of Systems Development Life cycle have changed and will change even more in the future. In this study, as a result of these developments and emerging concepts, the new roles that systems analysts start to take on are discussed. Systems analysts contribute the most during the planning, analysis and design phases. Therefore, the new methods which systems analysts start to use or will have to start to use in the future during the planning, analysis and design phases are also explained. As a result, the roles of the systems analysts in the future will be more focused on strategy and they will work as a data analyst rather than a system analyst. They will also use new methods to analyze big data. Keywords: Systems Analysis, Systems Analyst, Systems Development Life Cycle, Big Data, Software Development 1. Giriş Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü Şekil 1 de gösterildiği üzere planlama, analiz, tasarım, kodlama, test ve sistemin teslim edilmesi adımlarından oluşmaktadır. Sistem analistleri ise bu yaşam döngüsünün neredeyse tüm aşamalarında rol alırlar fakat en aktif olarak rol aldıkları bölüm ise planlama, analiz ve tasarım aşamalarıdır. Sistem analizinin temel görevi kullanıcılarla görüşüp sistem gerekliliklerini anlamak, sistemin kapsamını belirlemek, sistem tasarımı yapmak ve mevcut sistemi analiz etmektir [1]. İnternetin ve mobil teknolojilerin gelişmesiyle beraber son yıllarda *Sorumlu Yazar: Adres: Maltepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, İstanbul, Türkiye, ceren.cubukcu@gmail.com Doi: /apjes.16528

42 C.ÇUBUKÇU/APJES IV-II (216) sistem analistlerinin görevlerinde de değişiklikler olmuştur. Bu değişimin en büyük nedenlerinden biri ise artık bilgiye erişimin oldukça kolaylaşmasıdır. Fakat bilgiye erişimin kolaylaşması aşırı bilgi yüklemesi veya büyük veriyle başa çıkma gibi sorunları da beraberinde getirmiştir. Bu sorunlar da sistem analistinin işinin en önemli parçası olan veriyi ve bilgiyi analiz etmeyi zorlaştırmıştır. Sistem Teslimi Planlama 2. Sistem Analistlerinin Yeni Rolleri İş hayatında bilgi kurumlar için başarının anahtarı olarak görülmektedir ve pek çok kişi işleri gereği birçok kaynaktan gelen boğucu derecede çok bilgiyle baş etmek zorunda kalmaktadır [6]. Sistem analistleri için ise bu durum daha da fazla boğucudur ve dikkat edilmezse bu aşırı bilgi yüklemesi onlar da strese ve fiziksel sağlık sorunlarına yol açabilmektedir [6]. Bu nedenle sistem analistlerinin sadece işlerine yarar bilgilere erişebilmek için doğru soruları sormaları gerekmektedir. Aşağıda bu sorulara birkaç örnek verilmiştir [7]: Test Analiz 1) Problemi nasıl tanımlıyorsunuz? 2) Neye ihtiyacınız var? 3) Problem nereden kaynaklanıyor? 4) Varsayımlarınız neler? 5) Yeni sistemde mevcut sistemden farklı neler olmasını istiyorsunuz? Kodlama Tasarım Şekil 1. Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü Butcher a göre aşırı bilgi yüklemesinin evrensel olarak kabul edilmiş bir tanımı yoktur çünkü birkaç durumu ifade edebilir [2]. Örneğin, birinin sindirebileceğinden daha çok bilgiye sahip olması veya istenilenden daha çok bilgiye sahip olunması ama bu bilgilerin sadece bir kısmının amaca uygun nitelikte olması aşırı bilgi yüklemesinin tanımlarından bazılarıdır [2]. Feather a göre de aşırı bilgi yüklemesi, birinin etkili bir biçimde kullanabileceğinden daha çok bilgiye sahip olması şeklinde özetlenebilir [3]. Son zamanlarda yapılan çalışmalarda görüldüğü üzere büyük veri ise şirketler ve toplum tarafından üretilen ve hızlı bir biçimde büyüyen yapısal veya yapısal olmayan verinin yönetilmesi, analiz edilmesi ve görüntülenmesi için gelişen bir teknoloji olarak adlandırılmaktadır [4]. Büyük veriyi oluşturan veriler genellikle internetteki tıklamalardan, mobil telefonlar yoluyla yapılan konuşmalardan, sosyal medyada bireyler tarafından üretilen içeriklerden ve yine internet üzerinden veya mağazalardan yapılan satın alma işlemleri tarafından oluşturulmaktadır [5]. Bu çalışmada sistem analistleri için doğru sorularla doğru veriye ulaşmanın ve ulaşılan bu verilerin iyi analiz edilmesinin önemi vurgulanmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde sistem analistlerinin dijital çağın gelişmesiyle beraber değişen rolleri ve oluşan yeni görevlerinden, sonraki bölümde ise sistem geliştirme yaşam döngüsü aşamaları sırasında kullandıkları yeni yöntemlerden ve son olarak da sonuçlardan bahsedilmiştir. Sistem analistlerinin bilgi teknolojilerinin şimdiki kadar gelişmesinden önce de analiz için sorduğu sorular önemliydi ancak etrafımızda olan aşırı bilgi yüklemesiyle baş edebilmek için doğru soruları sormak ve bu sorulardan edindiğimiz bilgilere göre doğru yorumlar yapmak sistem analistleri için her zamankinden daha önemlidir. Katzer ve Fletcher e göre ikilem çok açıktır: çok fazla bilgiye sahibiz fakat aynı zamanda yeterli düzeyde doğru bilgiye sahip değiliz [8]. Bu yüzden sistem analistleri için günümüzde en önemli kabiliyetlerden biri doğru soruları sorup doğru cevapları alabilmektir. Ayrıca bu aldığı cevapları iyi yorumlayıp onları öncelik sırasına göre düzenleyebilmeli ve karşısına ilgi uyandırıcı bir biçimde aktarabilmelidir. Badenoch un da belirttiği gibi bilgi tek başına kullanışlı değildir, bir filtreleme mekanizmasına ihtiyaç duyar [9]. O filtreleme mekanizması da sistem analistinin kendisidir. Bilgisayarların işlemci hızları son 3 yıldır her geçen yıla göre daha da hızlanmaktadır ve bu değişim hızı sürekli olarak insanların üzerindeki değişime ayak uydurma baskısını da arttırmaktadır [6]. İşin ilginç yanı, bilgisayarlarla gelen otomatikleşmenin bize daha çok boş zaman kazandırmak yerine her şeyi daha hızlı yapmamız için üzerimizde baskı oluşturmasıdır [6]. Buna rağmen insanların bilgiyi işleme hızları ne yazık ki makinaların bilgiyi üretme hızlarına yetişememiştir. Elimizde olan verinin çokluğuna rağmen, hala sadece iki gözümüz ve bir beynimiz bulunmaktadır [1]. Bu nedenle analistlerin daha da eğitimli olması ve bilgisayar bilimlerinin yanı sıra istatistik gibi alanlarda da bilgi sahibi olması gerekmektedir. Bu da sistem analisti yerine veri analisti kavramının gelişmesine olanak sağlamaktadır [1]. Veri

43 C.ÇUBUKÇU/APJES IV-II (216) analistleri sadece analiz yapmakla kalmayıp aynı zamanda önemli kararlara yön verebilmelidirler. Bu nedenle de gelecekte sistem analistinin rolü proje ekiplerinde problem tanımı ve analiz yapmak yerine daha çok strateji odaklı olacaktır [7]. İşletmelerin stratejilerine yön verip, işin mimarisinde, yönetiminde ve hatta işin ana dalında bile görev alacaklardır [7]. 3. Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü Aşamalarında Kullanılan Yeni Yöntemler Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsünün adımlarında yapılanlara değinirsek eğer; analistler planlama aşamasında sistemin geliştirilmesini isteyen kurumla görüşüp fizibilite çalışması yapmaktadırlar. Analiz aşamasında, sistemin işleyişi ve gereksinimleri belirlenip dokümante edilmektedir. Tasarım aşamasında, sistemin mimari tasarımı ve son kullanıcı için arayüz tasarımı yapılmaktadır. Ayrıca sistemin özellikleri belirlenmektedir. Kodlama ve test aşamasında ise sistem gerçekleştirilmektedir ve son aşama da ise sistem, bu sistemi sipariş eden kuruma teslim edilmektedir. Gelişen teknolojiyle beraber Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsünün adımlarında da analistler tarafından yeni yöntemler kullanılmaya başlanmıştır veya başlanmalıdır. Aşağıda sistem analistlerinin aktif olarak rol aldıkları planlama, analiz ve tasarım aşamalarında analistlerin kullandığı ve ileride kullanması gereken yeni yöntemler incelenmiştir. Globalleşen dünyada kurumlar farklı lokasyonlara yayılmışlardır. Bundan dolayı planlama aşamasında sistem analistleri internet ve mobil teknolojilerin gelişmesinden ve ucuzlamasından da faydalanarak yüz yüze toplantı yapmak yerine daha çok video konferans yöntemlerine yönelmişlerdir veya yöneleceklerdir. Bu sayede hem seyahat masraflarından hem de zamandan tasarruf edilecektir. Skype, Microsoft Lync, Netmeeting gibi yazılımlar video konferans yöntemlerini internet bağlantısı olan her bilgisayar ve mobil telefon için mümkün hale getirmiştir [11]. Bu nedenle de video konferans yönteminin kullanımı her geçen gün artmaktadır [11]. Ayrıca video konferans sırasında yapılan görüşmeler ve paylaşılan sunumlar kaydedilebilmekte ve bu da sistem analistlerine anlaşılamayan veya tekrar üzerinden geçilmesi gereken bir konu varsa o görüşmeye geri dönme imkânı sağlamaktadır. Analiz aşamasında ise sistem analistlerinin doğru bir fizibilite çalışması yapabilmek için büyük veriyi anlaması ve analiz etmesi önem kazanmaktadır. Görüşmeler sonucu elde ettikleri bilgileri ve verileri sistemin tasarımını yapabilmek için çok iyi anlamlandırmaları ve analiz etmeleri gerekmektedir. Temel Bayes teorimi ve regresyon analizi veriyi analiz etmek için uygun yaklaşımlar olabilir ancak bunların ötesinde A/B Testi, küme analizi, veri madenciliği, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, sinir ağları, ağ analizi, sinyal işleme ve zaman seri analizi gibi yöntemler de büyük veriyi analiz etmek için kullanılabilir [5]. Özellikle karmaşık sistemlerden elde edilen verilerin analizi için veriye dayalı modelleme ve hipotez üretme yöntemleri sistemin genel davranışını ve diğer sistemlerle etkileşimini anlamak ve bu sayede de veriyi analiz etmek için kullanılmaları gereken anahtar yöntemlerdir [12]. Analistler, büyük veriyi aynı zamanda analiz ettikleri birimdeki veya bölümdeki kişilerin nasıl çalıştıklarını ve hangi işlere daha çok vakit ayırdıklarını anlamak için de kullanabilmelidirler. Bunun için sensörler kullanılmalıdır [5]. Örneğin, çalışanların kimlik kartlarının içine takılan sensörlerle onların ne zaman ofise giriş-çıkış yaptıkları takip edilebilmektedir. Ayrıca eğer kurumun departmanları değişik katlara yayılmışsa her kata kapıların açılmasını sağlayan bir kart okuyucu konulmalıdır. Bu sayede de bir birey veya bir ekip beraber nasıl çalışıyor, ofisin içerisinde hareket ediyorlar mı veya başka departmanlarla etkileşimli çalışıyorlar mı anlaşılabilir [5]. Büyük veri, sistem analistlerine, tüm şirket çalışanlarının veya çalışma gruplarının nasıl çalıştığını, ekip dinamiklerinin ne olduğunu, koordinasyon sorunlarının neler olduğunu ve performans sonuçlarının neler olduğunu daha kolay analiz etmelerine ve bunu temel alarak ilerisi için tahminler yürütmelerine olanak sağlamaktadır [5]. Analiz aşamasında sistem analistleri için en önemli noktalardan biri analistlerin tüm verilerin içinde kaybolmamaları ve hedef odaklı verileri kullanmalarıdır. Bunun için Hedef- Soru- Ölçüt [HSÖ] diye adlandırılan yöntem kullanılabilinir [13]. Analistler amaçlarına uygun hareket etmelidirler ve sadece kolay erişilebildiği veya düzenli olduğu için alınan veriler yerine amaçlarına uygun veriler hangileriyse onları toplamalıdırlar ve onlar üzerinde analiz yapmalıdırlar [13]. Ayrıca veri toplamadan önce hali hazırda bulunan verileri değerlendirmelidirler ve gerekirse yeni kaynaklardan veri toplamaya başlamalıdırlar [13]. Hedefleri ölçütlerle eşleyerek, sistem analistleri hangi verilerin ihtiyaçları karşılayabileceğini anlamalıdırlar. Bu sayede ihtiyaçları olmayan verileri toplamayarak zamanlarını ve enerjilerini verimli bir şekilde kullanmış olurlar [13]. Tasarım aşamasında, sistem analistleri planlama ve analiz aşaması kadar aktif rol oynamasalar bile yine de bu aşamada da görev almaları önemlidir. Tasarım aşamasında sistem analistleri için en önemli sorunlardan biri eğer büyük veri işleyecek bir sistem geliştirilecekse, bunun için gerekli olan

44 C.ÇUBUKÇU/APJES IV-II (216) altyapının oluşturulmasına dikkat etmektir. Örneğin, her gün Facebook yaklaşık olarak 5 terabayt büyüklüğünde kullanıcı verisi ve birkaç yüz terabayt büyüklüğünde de fotoğraf verisi işlemektedir [12]. Twitter ise dünya çapında 55 milyon aktif kullanıcıya hizmet vermekte ve bu kullanıcılar tarafından toplamda her saniye 91 tweet atılmaktadır [12]. Youtube a da her dakika 1 saatlik video yüklenmekte ve 135, saatlik video izlenmektedir [12]. Eğer geliştirilecek sistem bunlara benzer büyüklükte veri işleyecekse donanımı da ona uygun şekilde yapılmalıdır. Değişken olmayan [Non-volatile] hafıza teknolojileri şu anda bu tip büyük veri işleyen sistemlerde kullanılmaktadır ve ileride de bu teknolojilerin daha çok gelişip önemli hale gelmesi beklenmektedir [12]. 4. Sonuç Bundan 4 yıl önce amaç, sistem geliştirmek için tüm dünyada ve tüm projelerde kullanılabilecek o sistem geliştirme modelini bulmaktı [14]. Fakat günümüzde ise bu amaç değişti ve bir projeden öğrenilen derslerin her zaman diğer projeler için de geçerli olamayabileceği anlaşıldı. Bu yüzden dünya çapında kullanılabilecek modeller yerine şu anki hedef yerel modeller geliştirmektir [14]. Bu nedenlerden dolayı yukarıda anlatılan yöntemler tüm projeler veya tüm sistem analistleri için geçerli olmayabilir. Sistem analistleri geliştirilecek sistemin ihtiyaçları doğrultusunda kendileri için en uygun olan yöntemleri yine kendileri belirlemelidirler. Ancak bu sayede etkili bir sistem geliştirmeyi başarabilirler. Bu çalışmada internetin ve mobil teknolojilerin gelişmeye başlamasıyla beraber ortaya çıkan büyük veri kavramının sistem analistlerinin görevlerini nasıl etkilediği ve sistem analistlerinin görevlerinde ne gibi değişiklikler olduğu açıklanmaya çalışılmıştır. İlaveten, sistem analistlerinin Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü adımlarında kullanmaya başladıkları ve ileride kullanmaya başlamaları gereken yeni yöntemler üzerinde durulmuştur. Özellikle sistem analistlerinin aktif olarak rol aldıkları planlama, analiz ve tasarım aşamalarındaki yeni yöntemler anlatılmıştır. Yine de burada anlatılan yeni yöntemlerin tüm projeler için kullanılmaları gerekli olmayabilir. Sistem analistleri kendi tecrübelerine dayanarak o an üzerinde çalıştıkları proje için hangi yöntemleri kullanmalarının uygun olacağına kendileri karar vermelidirler. 5. Kaynaklar [1] Misic, M. M., & Graf, D. K. Systems analyst activities and skills in the new millennium. Journal of Systems and Software, 71(1), 31-36, (24). [2] Butcher, H. Information overload in management and business. Information Overload, IEE Colloquium on (pp. 1-1), (1995, Kasım). [3] Feather, J. Information Society: A Study of Continuity and Change. (1998). [4] Weng, W. H., & Lin, W. T. Development Trends and Strategy Planning in Big Data Industry. Contemporary Management Research, 1(3), (214). [5] George, G., Haas, M. R., & Pentland, A. Big data and management.academy of Management Journal, 57(2), , (214). [6] Edmunds, A., & Morris, A. The problem of information overload in business organisations: a review of the literatüre. International journal of information management, 2(1), 17-28, (2). [7] Robert Half Management Resources. How Big Data Is Changing the Business Analyst Job Description. URL: (Erişim zamanı: Aralık 8, 214). [8] Katzer, J., & Fletcher, P. T. The Information Environment of Managers. Annual Review of Information Science and Technology (ARIST),27, , (1992). [9] Badenoch, D., Reid, C., Burton, P., Gibb, F., & Oppenheim, C. The value of information. The value and impact of information, 9-78, (1994). [1] Harvard School of Engineering and Applied Sciences. Big Data Heralds a New Kind of Analyst. URL: (Erişim Zamanı: Aralık 8, 214). [11] Julsrud, T. E., Denstadli, J. M., & Hjorthol, R. J. Business Networking, Travel Tiredness, and the Emergent Use of Video Conferences. International Journal of Sustainable Transportation, 8(4), , (214). [12] Kambatla, K., Kollias, G., Kumar, V., & Grama, A. Trends in big data analytics. Journal of Parallel and Distributed Computing, 74(7), , (214). [13] Shull, F. Data, Data Everywhere.... IEEE Software, (5), 4-7, (214). [14] Menzies, T., & Zimmermann, T. Software analytics: so what?.software, IEEE, 3(4), 31-37, (213).

45 H. DÜZ/APJES IV-II (216) Rüzgar Türbinleri için Kanat Profillerinin Sayısal Olarak Test Edilmesi Öz H. DÜZ Otomotiv Mühendisliği, Batman Üniversitesi Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Daha verimli rüzgar türbinleri oluşturmak için farklı kanatçık ailesinden beş kanat profili seçilmiştir. Seçilen bu kanatlar farklı hücum açılarında ( o, 5 o, 1 o, 15 o ve 2 o ) ve farklı rüzgar hızlarında (4,7,12 ve 2 m/s) sayısal olarak test edilmişlerdir. Burada amaç rüzgar türbininin verimi üzerinde doğrudan etkili olan kanat performansını ölçmektedir. Genel olarak bir kanadın performansı C L / C D oranı ile ölçülmektedir. Burada C L kaldırma kuvveti katsayısı ve C D ise sürükleme kuvveti katsayısıdır. Sayısal çalışmadan elde edilen C L/C D değerleri hücum açısıyla ve serbest akım hızıyla olan değişimleri analiz edilmiştir. Yapılan sayısal analize göre rüzgar hızının artması tüm kanat performanslarını azalan bir eğimle artırmıştır. Kanatlar içerisinde FX kanat profili α 15 o hücum açıları arasında en yüksek performansa sahip olmuştur. GOE 795 profili 4 o α 6 o derece hücum açıları arasında ve EPPLER 58 o α 5 o hücum açılarında FX ile benzer performans göstermişlerdir. Genel olarak 3 o α 7 o hücum açıları arasında tüm kanatlarda tüm hız değişimlerinde maksimum performans gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: rüzgar türbini, hücum açısı, kanat profili Numerical Testing of the Airfoil Profiles for The Wind Turbines H. DÜZ Automotive Engineering, University of Batman Abstract To exist more efficiently wind turbines, five airfoil profiles was selected from different airfoil families. The selected airfoils were tested numerically for the different angles of attack ( o, 5 o, 1 o, 15 o ve 2 o ) and different wind velocities (4,7,12 ve 2 m/s). Here the aim was to measure the performance of the airfoils given as C L/C D due to the wind turbine efficiency scaled to directly. Here C L and C D is the lift coefficient and drag coefficient of the airfoil respectively. Values of C L/C D obtained from the numerical study was analysed for the variations with attack angle and free stream velocity. According to the analysys done, at a given attack angle, the wind velocity increasing has increased the performance of the airfoils in a gradient slow decreasing. Among the airfoil profiles, FX airfoil profile has shown higher performance than others for the angles of attacks between o α 15 o. GOE 795 profile for the angles of attack between 4 o α 6 o and EPPLER 58 for the angles of attack between o α 5 o has indicated the similar performance with FX In general, maximum performance has been observed in all profiles for the angle of attacks between 3 o α 7 o in the all velocity variations. Keywords: wind turbine, attack angle, airfoil profile 1. Giriş Gönümüz şartları yaşamı teknolojiye bağımlı hale getirmiştir. İnsan popülasyonun her geçen gün artması ve insan yaşamının daha da rahata kavuşma isteği teknolojinin büyümesine ve dolayısıyla enerjiye olan talebin her geçen gün artmasına neden olmuştur. Bugün enerjinin çok büyük kısmı fosil yakıtlardan karşılanmaktadır. Fosil yakıt rezervleri ise sınırlıdır ve ömürleri bu hızdaki tüketimle kısa olacağı öngörülmektedir. Yakıt tüketimlerinde yayılan egzoz gazları hem çevreye zarar vermekte hem de küresel ısınma gibi ciddi problemler yaratmaktadır. Gelecekte bu tür problemlerin yaşanmaması ve enerjinin garanti altına alınması için yenilenebilir enerji kaynaklarının hayata geçirilmesi bir zorunluluk haline gelmiştir. Bugün yenilenebilir enerji kaynakları bazı gelişmiş *Sorumlu Yazar: Adres: Batman Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Otomotiv Mühendisliği, Batman, Türkiye, E- mail: hasan.duz@batman.edu.tr, (488) Doi: /apjes.15813

46 H.DÜZ/APJES IV-II (216) ülkelerde hayata geçirilmiş olup enerjinin bir kısmını karşılar durumdadır. Rüzgar, güneş, dalga ve bio-kütle gibi enerjiler bugün önemli yenilenebilir enerji kaynakları arasında sayılmaktadır. Bunlardan Rüzgar enerjisi yararlanılabilen en büyük enerji kaynağı olmuştur. Bugün Almanya, Amerika ve Çin başta olmak üzere sahalara yayılmış büyük güçlü rüzgar türbinleri ile rüzgar enerjisinden yararlanmaktadırlar. Rüzgar enerjisinden yararlanma tamamıyla kanat geometrisine bağlıdır. Bu nedenle uçaklarda kullanılan kanat profilleri rüzgar türbinlerinin geliştirilmesinde önemli bir etkiye sahip olmuştur. Bu kanat profilleri farklı hava hızlarında ve farklı hücum açılarında farklı performans eğrileri gösterebilmektedir. Kullanılan amaca göre kanat profilleri rüzgar tünellerinde test edilerek performansları ölçülebilmektedir. Rüzgarın farklı hızlarda ve farklı açılarda esmesi kanat performanslarını etkilediğinden her durumda en iyi performansı gösterecek bir kanat profili bulmak hemen hemen imkansızdır. Farklı uygulamalar için pek çok rüzgar türbini kanadı oluşturulmasına rağmen daha yüksek verimli rüzgar türbinleri oluşturmak amacıyla yeni kanat profillerinin araştırılması gerektiği görülebilmektedir. Rüzgar türbini kanatlarının gelişimi daha çok uçak kanat profili serileri üzerine kuruludur. örneğin NACA23, NACA44, NACA63-2, NACALS ve FX kanatları bunlardan birkaçı sayılır. Bunlardan başka rüzgar türbinleri için özel oluşturulmuş bazı kanatlar vardır. Örneğin NRELS serili kanatlar Amerikalılar tarafından, DU serili kanatlar Almanlar tarafından, RISO serili kanatlar ise danimarkalılar tarafından ve FFA-W serili kanatlar ise isveçliler tarafından dizayn edilmiş özel kanatlardır [12]. Bir kanat profilinin performansı genelde kaldırma kuvveti katsayısı (C L) ve sürükleme kuvveti katsayısına (C D) oranı ile ölçülmektedir. Temel hedef kaldırma kuvveti katsayısının yüksek ve sürükleme kuvveti katsayısının da düşük olmasıdır. Şimdiye kadar kanat profilleri ile ilgili yapılan sayısal veya deneysel çalışmalar üç kısma ayrılabilir. İlki belli bir amaç doğrultusunda kanat profillerinin performanslarının araştırılması ikincisi ise belirli bir kanat profili üzerinden türbülans modellerinin test edilmesi ve geliştirilmesi üçüncüsü ise farklı kanat geometrileri tasarlamak için matematiksel algoritmaların ve modellerin test edilmesi ve karşılaştırılmasıdır. Bunlardan, ilk gruba birçok örnek verilebilir. Selig ve Granahan [7] mesken yerlere yakın kurulabilecek sessiz ve verimli küçük rüzgar türbinleri geliştirmek amacıyla farklı kanat profili ailesinden seçilmiş E387, S822, SD23, FX63 137, S834 ve SH355 kanat profillerini aerodinamik ve aeroakustik yönünden rüzgar tünelinde test etmişlerdir. Parezanovic ve diğerleri [11] rüzgar türbinleri için yeni kanat profilleri tasarlamak amacıyla NACA 63(2)215, FFA-W3-211 ve A-AIRFOIL kanat profillerinin performanslarını incelemişlerdir. Tangler ve Somers ise [13] bir şekilde yatay eksenli rüzgar türbinleri için NREL serisi kanat profilleri üzerinde performans analizleri yapmışlardır. Geissler [4] yapmış olduğu sayısal çalışmada NLR 731 kanat profili üzerindeki transonik akışın titreşim etkisini Spalart-Allmaras türbülans modeli kullanarak incelemiştir. Güleren ve Demir [6] rüzgar türbinleri için yeni profil tasarlamak amacıyla EPPLER 625, EPPLER 664, CLARK Y, Eiffel 1 (Wright), FX 69-PR-281 ve NACA Munk M-4 kanat profillerini yüksek Reynolds sayısında ve düşük hücum açılarında ( o α 2 o ) CL α ve C L/C D α değişimleri yönünden sayısal olarak incelemişlerdir. Sayısal çalışmalarında Spalart- Allmaras (SA) türbülans modelini kullanmışlardır. İkinci grupta ise kanat profili üzerindeki akışta türbülans modellerini test etme ve geliştirme vardır. Örneğin Costa Rocha ve diğerler [1] k omega SST türbülans modelini türbülans modelleme sabiti β' nın birkaç değeriyle özellikle sürükleme katsayısı üzerinden kalibre etmişlerdir. Amanullah ve diğerleri [1] düşük Reynolds sayılı ve yüksek türbülans yoğunluklu akışlarda akış ayrılmasının etkisini ve karakteristiğini daha iyi kavramak için ince simetrik NACA21 kanadı etrafındaki akış olayını yeni geçiş akışı tahmin modelleri olan γ Re θ tabanlı bağıntı ve laminar kinetik enerji κ κ L ω modellerinin kullanarak sayısal olarak incelemişlerdir. Sonuçta κ κ L ω modelin akış ayrılma ve tekrar birleşme akış olayını daha iyi tahmin ettiği görülmüştür. Zhang ve diğerleri [14] kanat geometrilerinin akış ayrılması ve laminar türbülans geçiş akışına etkisini araştırmak için 1 derece hücum açısında ve Re=1 4 Reyno lds sa yısınd a NACA-4412 ve NACA kanatları üzerindeki sıkıştırılamaz akışta direk sayısal benzetim (DNS) gerçekleştirmişlerdir. Martinat ve diğerleri [8] URANS tekniğini NACA 12 profili üzerine denemişlerdir. Bertagnolio ve diğerleri [2] rüzgar türbin kanatları için RISO-B1-18 kanat profili çevresindeki akışı Ayrılmış Eddy Benzetimi (LES) ile incelemişlerdir. Nicolas ve diğerleri [9] türbülanslı kanat akışlarını çözmek için duvara yakın ağın yeterince iyileşmesini sağlayan lattice Boltzmann metoduna dayalı bir metodoloji önermişlerdir.

47 H.DÜZ/APJES IV-II (216) Üçüncü grup ise kanat geometrilerinin tasarlanması ve modellenmesini içermektedir. Quan ve diğerleri [12] orta kalınlıktaki rüzgar türbini kanatları için kanat integral yöntemi ve B-spline eğri metodunu birleştirerek yeni bir dizayn metodu geliştirmişlerdir. Bu yeni dizayn metodunun diğer standart metodlara göre daha iyi sonuçlar ürettiği aynı zamanda farklı kalınlıktaki kanatlar içinde kullanılabileceği ve bu yüzden rüzgar türbin kanadını optimize etmek için seçilebilir yeni bir metod olduğunu göstermişlerdir. Dongli ve diğerleri [3] yüksek irtifada düşük hızda seyreden uçak kanatları için bağıl kalınlığın kanat performansına olan etkisini gibi bir Reynolds sayılı akış için sayısal olarak incelemişlerdir. Sonuçta, stall kontrolü ve iyi kanat performansı sağlamak için maksimum bağıl kalınlık değerinin olabildiğince küçük ve konumunun da firar kenarına yakın olması gerektiğini çalışmalarında belirtmişlerdir. Heyong ve diğerleri [5] co-flow jet (kanatta üfleme-emme) olarak belirtilen bir aktif akış kontrol metodunu S89 rüzgar türbini kanadına uygulayarak simule etmişlerdir. Sonuçta bu akış kontrol metodunun akış ayrılmasını kontrol ederek kanat performansını artırmada önemli bir etkiye sahip olduğunu ve gelecek rüzgar türbin kanatları için etkili ve vaat veren aktif bir akış kontrol metodu olduğunu bildirmişlerdir. Yukarıda verilen çalışmalara ek olarak burada yapılmak istenen rüzgar türbinlerinde kullanılabilecek nitelikte farklı kanatçık ailelerinden seçilmiş kanat profillerinin değişik hücum açılarında ve farklı rüzgar hızlarında performanslarının sayısal olarak incelenmesidir. Sayısal sonuçlara güvenilirlik kazandırmak amacıyla çalışmalara ek olarak NACA12 ve NACA2412 için yayınlanmış deney değerleriyle de sayısal sonuçlar karşılaştırılmıştır. 2. Sayısal Analiz İlk önce NACA12 ve NACA2412 deney koşulları paralelinde sayısal çözümleme yapılmış ve sonuçlar bunların deney değerleriyle karşılaştırılmıştır. NACA12 ve NACA2412 kanat profillerinin kartezyen koordinatlardaki iki boyutlu kodlama dataları temin edilmiştir (mselig.ae.illinois.edu). Temin edilen kanat profilleri veter uzunluğu 1 m olan modellerdir. Şekil 1 kanat profilinin geometrisi ve onu tanımlayan terimleri içermektedir. Şekil 1'de gösterildiği gibi veter uzunluğu hücum kenarını ile firar kenarını birleştiren bir doğrudur. Kamburluk eğrisi ise kanat profilinin alt ve üst yüzey sınırlarına eşit uzaklıkta çizilen eğridir. Burada α hücum açısı ve β açısı ise kanat çıkış açısıdır. Maksimum kalınlık kanadın kalınlığı ve maksimum kamburluk ise kamburluk eğrisi ile veter uzunluğu arasındaki kalınlıktır. Şekil 1 'de bu terimlerin geometrideki ifadeleri göstermiştir. Şekil 1. Kanat geometrisi tanımlama İlkönce kartezyen koordinatlarda iki boyutlu kanat geometrisi oluşturulmuştur. Daha sonra kanat geometrisini içine alacak şekilde veter uzunluğun 12 katı kadar bir hava akış alanı oluşturulmuştur. Akış alanı dış sınırları kanat etrafında gelişen havanın etkisinin ihmal edilebilir olduğu yeteri kadar bir uzaklığa kadar büyütülmüştür. CFX iki boyutlu çözüm sağlamadığından akış alanı tek ağ hücresi kalınlığında extrude edilerek iki boyutlu çözüm özelliği sağlanmıştır. Katı kanat geometrisi hava akış alanından çıkarılarak ince simetrik bir hava akış hacmi oluşturulmuştur. Hava akışının temas ettiği kanat yüzeyleri hava akış hacminde duvar sınır şartı olarak atanmıştır. Burada kanat etrafındaki havanın üçüncü boyuttaki simetriliğinden yararlanarak iki boyutlu çözüm sağlanmıştır. Şekil 2 kanat etrafındaki hava akış alanını göstermektedir.

48 H.DÜZ/APJES IV-II (216) Şekil 2. kanat etrafında hava akış alanı Oluşturulan akış geometrisi küçük kontrol hacimli elemanlara bölünerek akış alanında ağ oluşturulmuştur. Oluşturulan ağ kanat sınırlarına yakın sıklaştırılmış, sınırlardan uzaklara doğru ise seyrekleştirilmiştir. Bu şekilde ağ eleman sayısı minimum düzeyde tutulmuştur. Kanat etrafında hız, basınç gibi akış özelliklerinin ağ düğüm noktaları arasında değişimleri yüksek olduğundan bu gibi akış özelliklerinin değişimlerinin yakalanabilmesi için akış gelişmesinin etkili olduğu bölgelerde ağ sıklaştırılmıştır. Bu bölgeler sınır tabakanın geliştiği kanat yüzeyi yakın civarı ve firar kenarı arka akış bölgesidir. Boyutsuz duvar mesafesi y + <1 olacak şekilde kanat civarı etrafında ağ sıklaştırılmıştır. Şekil 3 'te gösterildiği gibi hücum kenarı çevresi ve kuyruk iz bölgesinde akış özelliklerinin yakalanabilmesi için ağ sıklığı artırılmıştır. Şekil 3. Yapılandırılmış ağ Ağdan bağımsız çözüm sağlanıncaya kadar ağ sayısı artırılmıştır. Daha sonra sınır şartları, akış özellikleri ve çözücü kontrol ayarları girilmiştir. Giriş sınır şartında hava serbest akım hızında ve düşük türbülans yoğunluklu (1%) olarak 25 o C sıcaklıkta akış alanına girmektedir. Farklı hücum açılarında çalışma yapmak için kanat profili açısı değiştirmeye gerek kalmadan, her hücum açısında yeniden ağ oluşturma problemini ortadan kaldırarak, giriş hızı istenilen hücum açısı sağlayacak şekilde akış alanına açılı olarak tanıtılmıştır. Çıkış sınır şartında akış atmosfere açık ve sıfır etkin basınç değeri ile akış alanından ayrılmaktadır. Yan yüzeyler simetrik sınır şartı olarak ve profil sınırları duvar olmak üzere pürüzsüz duvar ve kaymama koşulu ile sınır şartları oluşturulmuştur. Sınır şartlarından giren ve çıkan havanın mutlak basıncı referans basınç olarak 1 atm (11325Pa) basınç değeri girilmiştir. Hava ideal gaz olarak seçilmiştir. Girişte hava akışı daimi akış olarak akış alanına girmektedir. Kanat etrafı akış alanı Reynold Ortalamalı Navier stokes (RANS), süreklilik ve enerji denklemleriyle ayrıklaştırılarak sayısal olarak CFX akış çözücüsü ile çözdürülmüştür. RANS denklemler anlık akış özelliklerini zaman ortalamalı değerleri üzerinden işlem yaparak türbülanslı akışları çözen denklemlerdir. Burada akış alanında oluşan ve daimi olmayan türbülans girdaplar daimi bir akış türü haline dönüştürülerek çözüm sağlanır. Bu nedenle türbülansın oluştuğu akış alanında türbülans çalkantılarının izotropik bir dağılıma ve ölçeklerinin yakın aralıkta olması daimi bir akış alanını oluşması için yeter bir koşul olmaktadır. Kanat etrafında izotropik olmayan büyük girdapların oluşması durumlarında RANS denklemler daimi akışı oluşturamazlar ve bu da çözümlerde yakınsama problemlerine neden olur. Bunun yerine türbülanslı akış alanı zamana bağlı akış denklemleri ile çözülmelidir. Direkt sayısal benzetim (DNS) ve büyük eddy benzetimi (LES) daimi olmayan türbülanslı akışların çözümü için tercih edilen iki sayısal yöntemdir. Sıkıştırılamaz, daimi olmayan yatay bir akış türü için x yününde momentum denklemi aşağıdaki gibi olmaktadır. u P 2 u' u ( V ) u t x x (1) 2 u' v' y u' w' z zaman ortalamalı x yününde momentum denklemi ise,

49 H.DÜZ/APJES IV-II (216) u P 2 u u ( V ) u t x x (2) 2 u' v' u' w' y z yukarıdaki denklemlerde V hız vektörü; u ve P u ve P u ' v' anlık hız ve basınç değerleri; zaman ortalamalı hız ve basınç değerleri ve ve w' sırasıyla x, y, z yününde türbülans hız çalkantı değerleridir. Denklemde türbülans akış etkisini gösteren son terime türbülans gerilmeleri veya Reynolds gerilmeleri denir. Bu nedenle bu son denklem Reynold Ortalamalı Navier Stokes denklemlerinden (RANS) x yünündeki momentum denklemidir. u' v' (3) RANS Denklemlerde ortalama akış özellikleri bilinirken Reynolds gerilmeler ise bilinmemektedir. Bu nedenle Reynolds gerilmelerini çözen çeşitli yarı ampirik modeller geliştirilmiştir. Bunlardan önemli birisi de Boussinesq hipotezi ile çözümdür. Bu hipotezin ifadesi Bu hipotezde önerilen μ t türbülans viskozitesi olup değeri deneysel verilere dayanan modellerle çözülür. Bu nedenle türbülans viskozitesini çözmeye yönelik pek çok türbülans modeli geliştirilmiştir. En yaygın kullanılanlar ise iki denklemli k-epsilon ve k-omega modelleridir. Bu sayısal çalışmada SST k-omega türbülans modeli tercih edilmiştir. Tercihin sebebi ise yüzeyden akış ayrılmaları ve laminar-türbülans geçişlerinin bu modelle iyi tahmin edilmesidir. Model duvara yakın sınır tabaka içerisinde sık ağ gerektirir. Bu nedenle boyutsuz duvar mesafesi y + < 1 olacak şekilde duvara yakın ağ oluşturulmalıdır. Türbülans modelinin seçilmesiyle birlikte enerji denklemi de aktif hale getirilmiştir. Enerji denklemi kanat hücum kenarına yaklaşan havanın oluşturduğu durağan basınç, kanat yüzey sürtünmesi ve akış içerisindeki viskoz kuvvetler akış sıcaklığını artırdığından akış boyunca yoğunluğun önemli ölçüde değişmesine neden olur. Bu nedenle akış alanı çözümünde enerji denklemine ihtiyaç duyulur. Yakınsama kriteri olarak artarda iki iterasyon arasında mutlak hata değeri 1-5 'e varıncaya kadar iterasyonlar devam ettirilmiş ve 3-5 arasında iterasyon sayısı ile çözümler sonlandırılmıştır. Akış alanında ayrıklaştırılmadan oluşan denklemler CFX akış çözücüsüyle çözdürülmüştür. 3. Kanat Katsayıları ve Deneysel Karşılaştırma Sürükleme katsayısı aşağıda gösterildiği gibi kanat yüzeyine etki eden toplam sürtünme ve basınç kuvvetlerinin x yünündeki bileşenlerinin boyutsuzlaştırılmış halini ve kaldırma katsayısı da y yününde oluşan kuvvet bileşenlerinin boyutsuzlaştırılmış halini göstermektedir. C C C L D p C N C ( N cos C sin A sin C cos P P P Bu denklemlerde, α hücum açısını, C N kanat profili üzerindeki normal kuvvet katsayısını, C A eksenel yünde kuvvet katsayısını ve C P kanat yüzeyindeki basınç katsayısını göstermektedir. Denklemde, P kanat yüzeyi üzerinde oluşan statik basıncı, P u serbest akım statik basıncını, P d, ise serbest akım u' v' t (4) y d, ) dinamik basıncını göstermektedir. C N ve C A aşağıda gösterildiği gibi kanat yüzeyi boyunca yerel oluşan basınç ve sürtünme kuvveti katsayılarının integre edilmesiyle oluşmaktadır. C (8) c c dyüst dyalt N ( C p, alt C p, üst) dx ( C f, üst C f, alt ) dx dx 1 c Tablo 1. NACA2412 için deney ve sayısal sonuçların karşılaştırılması A dx c c 1 dy üst dyalt CA ( C p, üst C p, alt ) dx ( C f, üst C f, alt) dx c dx dx (9) Burada C f sürtünme katsayısı olup kanat yüzeyinde oluşan duvar kayma gerilmesinin serbest akım dinamik basıncına oranıdır. NACA12 ve NACA2412 profilleriyle yapılan sayısal çalışmalardan elde edilen sürükleme ve kaldırma katsayıları yine aynı profillerin deney değerleriyle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları Tablo 1 'de NACA2412 için verilmiştir. Tablo 1 de ayrıca Güleren ve Demir 'in NACA2412 ile yaptığı sayısal çalışmalara da yer verilmiştir.

50 H.DÜZ/APJES IV-II (216) Hücum açısı (α) Deneysel GÜLEREN ve DEMİR (sayısal) -4 o -.2 -, o.65, o 1.4 1,39 1, o 1.6 1,53 1,65 2 o Şimdiki Çalışma (sayısal) Tablo 1 değerleri incelendiğinde sayısal çalışma değerlerinin deney değerleri ile yakın oldukları görülür. Aynı zamanda çıkarılan sayısal değerler Güleren ve Demir sayısal değerleri ile de tüm hücum açılarında yakın değerlerdedir. Burada sayısal değerler maksimum %7.8, minimum %,3 ve ortalamada %3.7 sapma miktarı ile deney değerlerine yakınlık sağlamışlardır. Güleren ve Demir çalışmasında olduğu gibi şimdiki çalışmada da 2 derece hücum açısında çözümde yakınsama olmamıştır. Bunun nedeni olarak yüksek hücum açılarında kanat etrafında firar kenarına doğru daimi akış özelliği göstermeyen büyük girdapların oluşması olarak tahmin edilmektedir. Türbülans yapıları arasındaki boyut farkının yüksek olması ve izotropik olmayan dağılım daimi olmayan bir çözümü gerektirir. Bu nedenle 2 derece hücum açısı daimi olmayan bir akış analizini gerektirmiştir. Tablo 1 'de deney değerleriyle görülen uyum sayısal sonuçların güvenilir olduğunu göstermiştir. Sayısal çalışmanın doğruluğu ayrıca NACA12 kanat profili için 9x1 6 Reynolds sayısında yayınlanmış deney değerleri ile de test edilmiştir. Deney koşullarıyla paralel yapılan sayısal çalışmada kaldırma ve sürükleme katsayıları C L =.247 ve C D =.796 olarak bulunmuştur. Çıkarılan bu sayısal değerlerin NACA12 yayınlanmış deney değerleri olan C L=.241 ve C D =.79 ile karşılaştırıldığında yakın değerlerde oldukları görülebilmektedir. Şekil 4 'te kanat alt ve üst yüzey için çıkarılan basınç katsayısı yine NACA12 kanat profili 9x1 6 Reynolds sayısında yayınlanmış deney değerleri ile de karşılaştırılmıştır. Şekil 4. Sayısal ve deney basınç katsayılarının karşılaştırılması Bu karşılaştırmada kanadın alt ve üst yüzeyindeki basınç katsayılarının deney değerleri ile olan çok iyi uyumu sayısal çalışmanın doğruluğunu bir kat daha pekiştirmektedir. 4. Sayısal Sonuçlar Bu kısımda farklı hücum açılarında ve farklı akış hızlarında yapılan sayısal çalışma sonuçları değerlendirilmiştir. Her kanat profili için sayısal çalışmadan elde edilen C L, C D, C L/C D ve C P değerleri hücum açısı ve serbest akım hızı ile olan değişimleri incelenmiştir. Sayısal çalışmaya konu olan bu beş kanat profili aşağıda Şekil 5 'te gösterilmiştir. Şekil 5 te verilen kanat profilleri incelendiğinde maksimum profil kalınlığı en yüksek olan FX 84- W-218 iken en ince profil GOE 795 'tir. FX ve EPPLER 58 kanatların üst yüzeylerinde tam geometrik benzerlik varken alt yüzeyde ise benzerlik düşük kalmaktadır. Selig S836 maksimum kalınlığı düşük olmasına rağmen FX 84- W-218 ile alt yüzeyde bir geometrik benzerliğe sahiptir. Tablo 2 'den Tablo 6 'ya kadar verilen tablolar sırasıyla FX 84-W-218, Selig S836, FX , EPPLER 58 ve GOE 795 kanat profilleri için sayısal C L ve C D değerlerini vermiştir. Tablolarda verilen sayısal değerler incelendiğinde C L değerlerinin hücum açısının artmasıyla birlikte arttığı ve aynı zamanda verilen bir hücum açısı için

51 H.DÜZ/APJES IV-II (216) de hız değerlerinin artmasıyla da C L değerlerinin de arttığı görülmektedir. C D değerleri de ayrıca incelendiğinde hücum açısının artmasıyla arttıkları fakat verilen bir hücum açısında ise hız değerlerinin artmasıyla azaldıkları görülmektedir. Hızın artmasıyla C D deki bu değer azalmasının sebepleri olarak şunlar gösterilebilir. Serbest akım hızının artmasıyla birlikte C L değerlerinin artması alt ve üst yüzey arasındaki basınç farkının artması ile ilişkilidir. Bu nedenle düşey yünde kuvvet bileşenlerinin artması eksenel yünde sürükleme kuvvetinin azalmasına neden olabilir. Profil üst yüzeyde firar kenarına doğru basıncın artması, kanat yüzeyine etki eden basınç kuvvetlerinin eksenel yündeki bileşeninin sürükleme kuvvetine tersi yünde etki etmesi sürükleme kuvvetini serbest akım hızının artmasıyla daha da güçlü bir şekilde düşürmesi olarak görülebilir. FX 84-W-218 SELİG S836 FX EPPLER 58 GOE 795 Şekil 5. Kanat profillerinin iki boyutlu kartezyen gösterimi Tablo 2. FX 84-W-218 için C L ve C D değerleri FX 84-W-218 V(m/s) o 5 o 1 o 15 o 2 o CL 4,247,69 1,26 1, ,279,754 1,114 1, ,29,788 1,179 1, CD 2,32,815 1,228 1, ,184,258,44, ,1558,225,385, ,144,26,348, ,133,193,324,

52 H.DÜZ/APJES IV-II (216) Tablo 3. selig S836 için C L ve C D değerleri selig S836 V(m/s) o 5 o 1 o 15 o 2 o CL CD CL CD CL CD CL CD 4,136,66 1, ,143,625 1, ,149,639 1, ,155,649 1, ,153,194, ,137,175, ,124,162, ,114,153, Tablo 4. FX için C L ve C D değerleri FX V(m/s) o 5 o 1 o 15 o 2 o 4,83 1,328 1,753 1, ,819 1,354 1,83 2, ,833 1,375 1,846 2, ,846 1,397 1,889 2, ,182,257,384, ,176,254,367, ,169,243,353, ,162,231,336, Tablo 5. EPPLER 58 için C L ve C D değerleri EPPLER 58 V(m/s) o 5 o 1 o 15 o 2 o 4,828 1,39 1, ,848 1,335 1, ,863 1,356 1, ,875 1,373 1, ,178,267, ,171,26, ,164,253, ,157,246, Tablo 6. GOE 795 için C L ve C D değerleri GOE 795 V(m/s) o 5 o 1 o 15 o 2 o 4,223,748, ,227,758, ,235,766, ,233,772, ,122,153, ,194,148, ,18,132, ,94,123, Kanat Performansları Bir kanat profilinin performansı C L/C D oranıyla ölçülmektedir. Şekil 6 ve Şekil 7 C L/C D değerlerinin hücum açısı ile olan değişimlerini göstermiştir. Şekillerde performanslar en düşük rüzgar hızı 4m/s ve en yüksek rüzgar hızı olan 2 m/s hız için verilmiştir. Şekil 6&7 incelendiğinde FX profili o α 15 o hücum açıları arasında diğer profillere göre daha yüksek bir performans sahip olduğu görülmektedir. Bu profil 5 o hücum açısında ve 2 m/s hızda maksimum olup değeri C L/C D = 61 'dir. EPPLER 58 her iki akış hızında da o <α<5 o arası düşük hücum açılarında FX kanat profili ile benzer performansa sahip olmuştur. Bu profilde en yüksek performansını 5 o hücum açısında ve 2 m/s akış hızında C L/C D = 56 değeri ile almaktadır. GOE 795 profili 3 o α 7 o arası hücum açılarında yüksek performans göstermiştir. GOE 795 kanadı ince bir kanat olduğundan hücum açısı ile olan değişimleri çok yüksek eğimlerde olmuştur. Bu kanat profili 5 o civarındaki hücum açılarında FX kanat profiliyle benzer performansa sahip olmuştur. GOE 795 profili α > 8 o 'den itibaren ki hücum açılarında ise diğer profillere göre en düşük performansa sahip olmuştur. Bu profilde en yüksek performansın 5 o hücum açısında ve 2m/s akış hızında C L/C D = 62 değeri ile almıştır. FX-84-W- 218 profili ile selig S836 profili üzerindeki her iki akış hızında da α 8 o 'ye kadar diğer profillere göre performansları düşük kalmıştır fakat daha yüksek hücum açılarına doğru Selig S836 performansı FX hariç diğer profillerden daha iyidir. Bu iki profilde en yüksek akış hızında maksimum performansları C L/C D = 42 olmaktadır. Performansların hücum açısı ile olan değişimleri göz önüne alındığında tüm profillerin 3 o < α < 7 o arası hücum açılarında maksimum performansa sahip oldukları görülmektedir. Şekil 6&7 incelendiğinde akış hızının artması C L/C D değerlerini artırmıştır. En düşük hız ile en yüksek hız arasında performanslar değerlendirildiğinde hız artışıyla birlikte tüm performans değerlerinin genelde %15-25 arasında değişen bir artışa sahip oldukları olduğu görülmektedir.

53 H.DÜZ/APJES IV-II (216) CL/CD rüzgar hızı = 4m/s hücum açısı (α) Şekil 6. 4 m/s serbest akım hızında sayısal C L/C D değerlerinin hücum açısı ile değişimleri CL/CD rüzgar hızı = 2 m/s FX 84-W-218 selig S836 FX EPPLER 58 AIRFOIL GOE hücum açısı (α) FX 84-W-218 selig S836 FX EPPLER 58 AIRFOIL GOE 795 Şekil 7. 2 m/s serbest akım hızında sayısal C L/C D değerlerinin hücum açısı ile değişimleri Şekil 8 kanat performansının akış hızı ile olan değişimini, 5 ve 1 derece hücum açılarında göstermiştir. Burada C L/C D değerlerinin akış hızı ile birlikte arttıkları görülmektedir. Burada performans artışı, eğimi her giderek azalan bir artıştır. Genel olarak performansların akış hızı ile olan değişimleri göz önünde bulundurulursa akış hızının artması ile birlikte performansların arttıkları ve farklı hücum açılarında ise bu artış eğimlerinin her profil için biraz farklılaştığı görülebilmektedir. Bu durum şekil 8 'de FX için farklı hücum açılarında performansın hız ile olan değişim eğrileri ile gösterilmiştir. Şekil 8 'de, 5 ve 1 derece hücum açılarında performans eğrileri benzer eğimde artarken 15 hücum derecesinde bu eğim daha yüksek olmuştur. CL/CD derece hücum açısı FX 84-W-218 selig S836 FX EPPLER 58 AIRFOIL GOE 795 CL/CD derece hücum açısı FX 84-W-218 selig S836 FX EPPLER 58 AIRFOIL GOE V (m/s) V (m/s)

54 H.DÜZ/APJES IV-II (216) derece hücum CL/CD V (m/s) FX 84-W-218 selig S836 FX EPPLER 58 AIRFOIL GOE 795 CL/CD V (m/s) Şekil 8., 5 ve1 derece hücum açılarında C L/C D değerlerinin serbest akım hızı ile değişimleri FX derece hücum 5 derece hücum 1 derece hücum 15 derece hücum 5. Sonuç ve Öneriler Bu çalışma, yüksek verimli rüzgar türbinleri oluşturmak için farklı kanatçık ailesinden seçilmiş beş ayrı kanat profilinin performanslarının sayısal olarak incelendiği bir konu olmuştur. Bu kanatlar, farklı hücum açılarında ( o, 5 o, 1 o, 15 o, 2 o ) ve farklı rüzgar hızlarında (4, 7, 12 ve 2 m/s) performans yönünden test edilmişlerdir. Sayısal sonuçlardan kaldırma (C L), sürükleme (C D) ve basınç katsayılarının (C P) hücum açısıyla ve akış hızıyla olan değişimleri incelenmiştir ve sonuçlar ise aşağıda maddeler halinde verilmiştir. Verilen bir hücum açısı için Rüzgar hızının artması tüm hücum açılarında C L değerlerini yükseltirken C D değerlerini de düşürmüştür. Kanat performansını gösteren C L/C D oranı ise verilen bir hücum açısında hızın artmasıyla birlikte eğimi her giderek düşen bir artışı göstermiştir. C L/C D değerlerinin hücum açısıyla olan değişimleri doğrusal olmayan eğriler olmuştur. Tüm kanatlar için bu eğriler 3 o < α < 7 o arası hücum açılarında ve tüm akış hızlarını kapsayacak şekilde maksimum performans göstermişlerdir. Tüm hücum açılarında FX profili diğer profillere göre en yüksek performans değerlerine sahip olmuştur. EPPLER 58 profili düşük hücum açılarında o α 5 o FX ile benzer yüksek bir performans göstermiştir. Ayrıca bu kanat α 2 o hücum açılarında FX 'den daha yüksek performans göstermiştir. GOE o < α < 6 o hücum açıları arasında FX ile benzer yüksek bir performansa sahip olmuştur. Bu kanadın ince geometride olması performansının hücum açısı ile olan değişimlerini yüksek derecede etkilemiştir. Hücum açısı ile olan performans değişimleri çok yüksek eğimlerde olmuştur. Kanat etrafındaki türbülanslı akış bölgesi daimi bir akış farzıyla RANS denklemleriyle çözülmüştür. Düşük hücum açılarında RANS denklemlerle daimi akış sağlanırken yüksek hücum açılarında (α>15 o ) türbülans akış bölgesi daimi akış özelliğinden uzaklaştığından sayısal değerlerde yakınsama problemlerine neden olmuştur. Bu nedenle yüksek hücum açılarındaki profil akışları daimi olmayan bir türbülanslı akıç çözümü gerektirmektedir. 6. Kaynaklar [1] Amanullah Choudhry,, Maziar Arjomandi, Richard Kelso, A study of long separation bubble on thick airfoils and its consequent effects, International Journal of Heat and Fluid Flow, Volume 52, April 215, Pages [2] Bertagnolio F., Sorensen N.N. and Rasmussen F., "New Insight into the Flow around a Wind Turbine Airfoil Section" J. Solar Energy-Trans. ASME, 217(2), , 25 [3] Dongli Ma, Yanping Zhao, Yuhang Qiao, Guanxiong Li, "Effects of relative thickness on aerodynamic characteristics of airfoil at a low Reynolds number" Chinese Journal of Aeronautics Volume 28, Issue 4, August 215, Pages [4] Geissler W., Numerical Study of Buffet and Transonic Flutter on the NLR 731 Airfoil, Aerospace Science and Technology, 7, 54-55, 23 [5] Heyong Xu, Shilong Xing, Zhengyin Ye, "Numerical simulation of the effect of a co- flow jet on the wind turbine airfoil aerodynamic characteristics" Procedia Engineering 126 (215) [6] K. Melih GÜLEREN ve Sinan DEMİR, "Rüzgar Türbinleri İçin Düşük Hücum Açılarında Farklı Kanat Profillerinin Performans Analizi" Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, 31,2, 51-59, (211)

55 H.DÜZ/APJES IV-II (216) [7] Michael S. Selig and Bryan D. Mc Granahan, "Wind Tunnel Aerodynamic Tests of Six Airfoils for Use on Small Wind Turbines" National Renewable Energy Laboratory, Period of Performance: October 31, 22 January 31 [8] Martinat G., Braza M., Hoarau Y. and Harran G., Turbulence Modelling of the Flow Past a Pitching (28). NACA12 Airfoil at 15 and 16 Reynolds Numbers, J. Fluids and Structures, 24, , 28 [9] Nicolas Pellerin, Sébastien Leclaire, Marcelo Reggio (215), "An implementation of the Spalart Allmaras turbulence model in a multi-domain lattice Boltzmann method for solving turbulent airfoil flows Computers & Mathematics with Applications" Volume 7, Issue 12, December, Pages , (215) [1] P. A. Costa Rocha, H. H. Barbosa Rocha, F. O. Moura Carneiro, M. E. Vieira da Silva, C. Freitas de Andrade, "A case study on the calibration of the k ω SST (shear stress transport) turbulence model for small scale wind turbines designed with cambered and symmetrical airfoils" Energy Volume 97, 15 February 216, Pages [11] Parezanovic V., Rasuo B. and Adzic M., Design of Airfoils for Wind Turbine Blades, The French-Serbian European Summer University: Renewable Energy Sources and Environment- Multidisciplnary Aspect, October 26, Rnjačka Banja, Serbia [12] Quan Wang, Jin Chen, Xiaoping Pang, Songlin Li, Xiaofeng Guo "A new direct design method for the medium thickness wind turbine airfoil" Journal of Fluids and Structures Volume 43, November 213, Pages [13] Tangler J. T. and Somers D. M., "NREL Airfoil Families for HAWT" Proc. Wınd Power '95, Washington D.C., ABD, , 1995 [14] Wei Zhang, Wan Cheng, Wei Gao, Adnan Qamar, Ravi Samtaney, "Geometrical effects on the airfoil flow separation and transition" Computers&Fluids Volume 116, 15 August 215, Pages 6 73 [15]

56 Ç.BAKIR/APJES IV-II (216) Alman Dili Üzerinde Konuşmacı Cinsiyetinin Otomatik Olarak Belirlenmesi Öz Çiğdem Bakır Yıldız Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Kişi tanıma sistemleri biyometrik verilerin güvenli bir şekilde iletimini, tasarımını, sınıflandırılmasını gerekli kılmaktadır. Ayrıca konuşmacıların cinsiyeti belirlenerek biyometrik ses işlemlerinde daha başarılı sonuçlar elde edilebilir. Bu çalışmada Almanca ses biçim ve özelliklerine bakılarak konuşmacının cinsiyetinin otomatik olarak tanınması için bir sistem tasarlanması amaçlanmıştır. 5 erkek ve 5 kadından Almanca farklı uzunlukta kelime ve cümle olarak yaklaşık 2658 ses örneği alınmıştır. Bu ses örnekleri tek kelime olduğu gibi birden fazla kelime de içermektedir. Ses örneklerinin öznitelikleri MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) kullanılarak elde edilmiştir. Elde edilen ses örneklerinin öznitelik vektörleri Saklı Markov Modelleri(Hidden Markov Models-HMM), Dinamik Zaman Bükmesi(Dynamic Time Warping-DTW) ve Gauss Mixture Models (Gauss Karışım Modeli-GMM) yöntemleri ile eğitilmiştir. Test aşamasında ise eğitilen ses örneklerine bakılarak verilen ses örneğinin cinsiyeti belirlenmeye çalışılmıştır. Ayrıca çalışmada kullanılan tüm sınıflandırma algoritmalarının sonuçları ve performansları karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Konuşmacı Cinsiyeti Tanıma Sistemi; Dinamik Zaman Bükmesi; Saklı Markov Modeli. Automatic Determination of the Speaker on the German Language Çiğdem Bakır Yıldız Technical University, Computer Engineering Abstract Authentication systems necessitate transmission, design and classification of biometric data in a secure manner. Moreover, in voice process of biometric can be obtained successful results by determining gender of speaker. In this study, the aim was to designed system taking German sound forms and properties for automatic recognition gender of speaker. Approximately 2658 German voice samples of words and clauses with differing lengths have been collected from 5 males and 5 females. This voice samples includes more than one word as a word. Features of these voice samples have been obtained using MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients). Feature vectors of the voice samples obtained have been trained with such methods as Hidden Markov Model, Dynamic Time Warping and Gauss Mixture Model. In the test phase, gender of a given voice sample has been identified taking the trained voice samples into consideration. Results and performances of the algorithms employed in the study for classification have been also demonstrated in a comparative manner. Keywords: Speaker Gender Recognition System; Hidden Markov Model; Dynamic Time Warping. 1. Giriş Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte güvenlik sorunları da açığa çıkmıştır. Bu sorunların başında ise güvenlik gelmektedir. Özellikle kimlik belirleme gibi biyometrik sistemler güvenlik konusunun önemli bir bölümünü oluşturmaktadır. Bu sebeple çeşitli suçlara konu olan ses kayıtlarının adli ses incelemeleri gerekmektedir. Özellikle ticari işlemlerde kişilere ait bilgilerin başka kişilere *Sorumlu Yazar: Adres: Yıldız Teknik Üniversitesi, Elektrik Elektronik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Davutpaşa Mah. Davutpaşa Caddesi 3422 Esenler- İstanbul, TÜRKİYE, cigdem.bakr@gmail.com Doi: /apjes.2488

57 Ç.BAKIR/APJES IV-II (216) geçmesinin engellenmesi için birtakım çalışmalar yapılmıştır. El yazısı tanıma, imza tanıma, yüz tanıma, iris tanıma, ses tanıma bu çalışmaların birkaçını oluşturur [6]. Almanca Hint Avrupa dillerinin Cermen koluna bağlıdır. Dünyada yaklaşık 12 milyon kişi Almanca konuşmaktadır. Ayrıca Almanya uluslar arası anlamda ekonomide, ticarette, sanayide ve diğer birçok alanda önemli bir konuma sahiptir. Bu sebeple Alman dili çok yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak dilin bu kadar yaygınlaşması bu alanda biyometrik verilerde güvenlik problemini ortaya çıkarmaktadır. Bu da güvenli, hızlı bir otomatik ses ve konuşmacı tanıma ihtiyacını gerekli kılmaktadır. Alman dilinin özelliklerine bakacak olursak; Almanca kök ve eklerden oluşur ve çekimli diller grubuna girer. Latin harfleri kullanılır ve alfabesinde 29 harf bulunur. Almancada her ismin önüne tanımlık getirilir. Telaffuz açısından kelimeler yazıldığı gibi okunur. Ayrıca oluşan çeşitli ses kaymaları ve tonlamalarıyla diğer dillerden ayrılır. Ses ve konuşmacı tanımak için çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Ancak bu çalışmaların çok az kısmında ses sinyaline bağlı olarak cinsiyet belirleme çalışması yapılmıştır. Ses tanıma sistemleri konuşmacıdan bağımsız ve konuşmacıya bağımlı olmak üzere iki kısımda incelenir. Eğitim ve test aşamasında kullanılan ses kaydı konuşmacı ile aynı ise konuşmacıya bağımlı değil ise konuşmacıdan bağımsızdır. Perry ve çalışma arkadaşları yaşları 4 ile 16 arasında değişen 1 erkek ve 1 kız konuşmacının akustik ses özelliklerine bakarak cinsiyetini belirlemeye çalışmışlardır. Kaynaşmayan iki ünlünün formant frekansı ve temel frekansı ile konuşmacıların yaş grupları arasındaki farklılıkları gözlemlemişlerdir. Formant frekansı sesin karakteristik özellilerini, yaş farklılıklarını ve cinsiyet farklılıkları arasındaki ilişkileri yansıtmıştır. Ancak çalışma İngilizce veritabanı üzerinde gerçekleştirilmiştir[7]. Parris ve Carey konuşmacının cinsiyet belirlemek için metinden bağımsız bir çalışma gerçekleştirmişlerdir. Konuşmacının akustik ses özellikleri ve perde frekansını birleştirerek yeni bir yöntem geliştirmeye çalışmışlardır. OGI veritabanı üzerinde LDA(Linear Discriminant Analysis) özellik çıkarımı yöntemi ile verileri normalize etmişlerdir ve Saklı Markov Modeli ile eğitmişlerdir[11]. Ses ve konuşmacı tanımak için çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Jie-Fu ve çalışma arkadaşları yaşları 25 ile 35 arasında değişen 7 erkek ve 5 kadından Çince olarak ses örnekleri alınmıştır[1]. Bu ses örnekleri tonları, ünlüler, ünsüzler ve heceler belirlenmeye çalışılarak sesin kime ait olduğu bulunmaya çalışılmıştır. Ses örnekleri dört frekans bandına bölünmüştür ve her bir frekans bandı analiz edilmiştir. Ancak bu çalışma çok büyük veriler için test edilmemiştir. Ayrıca İngilizce olan benzerlikleri dikkate alınarak gerçekleştirildiğinden istenilen başarıyı tam olarak sağlayamamıştır. Tokuda ve çalışma arkadaşları Saklı Markov Modeli kullanarak İngilizce konuşma sentezi sistemi geliştirmişlerdir[2]. Bu sistem konuşmacı tanıma için geliştirilmiştir ve sesin özelliğini değiştiren yapıyı belirler. Ancak yapılan çalışmada sentezlenen sesin karakteristik özelliği oldukça düşüktür. Reynold ve çalışma arkadaşları konuşmacı tanıma sistemlerinin performansını arttırmak amacıyla SuperSID projesini uygulamışladır[3]. Bu projenin amacı konuşmacı sistemlerini geliştirmek, doğruluğunu arttırmak için en uygun özellikleri kullanmaktır. Ancak bu çalışma sesin akustik özelliklerini ve gürültü giderimini tam olarak gerçekleştirmemiştir. Reynolds ve çalışma arkadaşları Gaussian M,xture Model (GMM) yöntemi kullanılarak konuşmacı tanıma ve doğrulama sistemini gerçeklemeye çalışmışlardır[8]. Sistemde konuşmacı doğrulama olasılık dağılımlarına göre belirlenmeye çalışılmıştır. Bu olasılık dağılımları için farklı 11 hipotez oluşturulmuştur. Çalışmada kullanılan veriler telefon konuşmalarından alınmıştır. Konuşma haberleşmede önemli bir yere sahiptir. Bu sebeple ses tanıma çalışması yapılmıştır. Ayrıca bu çalışmada güvenlik açığıyla ilgili ses tanıma problemini çözmek için bir simülasyon gerçekleştirilmiştir.bu simülasyon Matlab programında kodlanarak yapılmıştır. Çünkü Matlab paket programında kod yazılımını sağlayacak hazır toollar mevcuttur.ancak ses veritabanını oluştururken birtakım zorluklarla karşı karşıya gelinmiştir. Bunların başında farklı kişiler tarafından kelimelerin farklı hızlarda ve farklı telaffuzlarda söylenmesidir. Bunun yanı sıra ses verilerini kaydederken ortamda ve seste meydana gelen gürültünün olması, tonlama etkisi, hece vurgusu gibi sebepler ses tanıma işlemini zorlaştırmaktadır[9]. 2. Materyal ve Yöntem Alman dili ekonomide, sanayide ve ticarette yaygın bir şekilde kullanılır. Bu sebeple bu çalışmada Alman dili üzerinde incelemeler yapılmıştır.

58 Ç.BAKIR/APJES IV-II (216) Yapılan çalışmada erkek ve kadınlardan alınan Almanca ses örneklerinden oluşan özgün bir veritabanı üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çünkü Almanya ile başta sanayi, ekonomi, ticaret olmak üzere birçok alanda ilişkiler içindeyiz. Bu sebeple Alman dili günümüzde çok önemli bir yere sahiptir. Literatürde yapılan çalışmalar geliştirerek daha önce hiçbir çalışmada kullanılmayan veritabanı üzerinde otomatik olarak gelen kişinin cinsiyeti belirlenmesi açısından önemlidir. Bu ses örnekleri MFCC ile çeşitli özellik vektörlerine ayrılarak eğitilir. MFCC ile elde edilen özellik vektörü cinsiyet bilgisiyle birlikte veritabanına aktarılır. İkinci aşamada ise kaydedilen ses sinyallerinin özellik vektörlerini DTW, HMM ve GMM gibi sınıflandırma algoritmaları ile eğitilir. Sistem eğitildikten sonra test verisi ile eğitim verisindeki ses sinyallerine bakılarak konuşmacının cinsiyetine karar verilir. Ayrıca konuşma sinyallerinden elde edilen özellik vektörleri DTW, HMM ve GMM ile eğitilerek konuşmacının cinsiyetini tanımadaki sınıflandırma başarısı MFCC-1, MFCC-3 ve MFCC-5 ve MFCC- 9 özellik vektörleri için ayrı ayrı hesaplanarak yöntemlerin başarısı karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) ses işlemede kullanılan bir özellik çıkarımı yöntemidir. Ses verisini alt kümelerine bölerek önemli bilgileri ve özellikleri çıkarmak için kullanılır. MFCC özellik çıkarımı tekniğinin adımları Şekil 1 de gösterilmektedir[1]. Ön Vurgulama Çerçeveleme Pencereleme Mel Cepstrum Mel Spektrum Şekil 1. MFCC özellik çıkarımının adımları FFT Spektrum MFCC özellik çıkarımı yönteminde iki filtre kullanılır. İlk filtre 1 Hz in altındaki frekans değerlerinde lineer; diğer filtre ise 1 Hz in üstünde logaritmik dağılıma sahiptir. Ön vurgulama aşaması MFCC özellik vektörünün elde edilmesindeki ilk aşamadır. Bu aşamada yüksek frekansa sahip ses sinyalleri bir filtreden geçirilir. Böylelikle yüksek frekanstta sesin enerjisi arttırılır. Ses sinyalleri analogtur. Çerçeveleme aşamasında ses sinyalleri 2 ile 4 ms arasında küçük çerçevelere bölünerek analogdan sayısala dönüştürülür. N adet çerçeveleye bölünür. Pencereleme aşamasında ise ses sinyali kaydırılarak hareket ettirilir. Böylelikle kullanılan pencereleme ile gelecek çerçevenin en yakın frekans çizgileri birleştirilir. Pencere türü, genişliği ve kayma miktarı bu aşamada belirlenir. N adet çerçevenin her biri zaman uzayından frekans uzayına FFT(Hızlı Fourier Dönüşümü) ile aktarılır. Frekans uzayında ses sinyallerinin spektral özellikleri gösterilir. Bu spektral özelliklerin ağırlıkları toplamı hesaplanarak mel spektrum elde edilir. Bu mel spektrum üçgen dalgalardan oluşur ve bir dizi süzgeçten geçirilerek oluşturulur. Mel spektrum iki komşu filtrenin frekansını düşürürerek gürültüyü azaltır. Sinyalin logaritması mel spektrum aşamasında alınarak sinyal frekans uzayından tekrar zaman uzayına aktarılır. DCT(Discrete Cosine Transform) kullanılarak zaman uzayında mel frekans cepstrum katsayıları elde edilir Dinamik Zaman Bükmesi (Dynamic Time Warping) Dinamik Zaman Bükmesi (DTW) zamanla değişen iki konuşma sinyali arasındaki benzerliği hesaplayarak verilen ses sinyalinin hangi konuşmacıya ait olduğunu bulur. Bu yöntem ile iki sinyal arasındaki en optimal zaman eğrisi bulunur. Ayrıca DTW ses, video gibi birçok veri analizinde kullanılan doğrusal bir yöntemdir. İki sinyal arasındaki yani referans ve test sinyali aynı zaman aralığında olabilmesi için seslendirmeyi zaman içinde yayarak ya da daraltarak birbirine yaklaştırmaya çalışır. Çeşitli benzerlik ölçütleri kullanarak iki sinyal arasındaki benzerlik bulunur. Çünkü aynı sözcük bir seslendirmede uzun diğer bir seslendirmede kısa olabilir. Kısacası; aynı kişinin farklı zamanlarda sözcük seslendirmesi ile ya da kişiden kişiye değişen seslendirmeler zaman içinde farklılıklar gösterebilir. Bu yöntem dinamik programlama ile elde edilir. Benzerlik matrisi bulunduktan sonra maliyet matrisi bulunur ve geriye doğru gidilerek(minimum uzaklık) iki sinyal arasındaki eşleşme bulunmuş olunur. Q= q 1, q 2,, q i,, q n (1) C= c 1, c 2,, c j,, c m (2) Eşitlik 1 ve eşitlik 2 deki Q ve C iki farklı konuşma sinyalini; n ve m ise bu konuşma sinyallerinin uzunluklarını gösterir[4]. Bu durumda Q ve C sinyali

59 Ç.BAKIR/APJES IV-II (216) arasındaki benzerlik oranı eşitlik 3 deki gibi Öklid uzunluğu kullanılarak hesaplanılır[4]. d( q i,c j )= ( q i,c j ) 2 (3) Q ve C için (i,j) matrisi oluşturulur. Bu matris kullanılarak birikmiş uzaklıklar matrisi hesaplanılır. D birikmiş maliyet matrisini gösterir ve özyinelemeli olarak hesaplanılır. D(1,1)=d(1,1) başlangıç uzaklığı ile başlar. D(i,j)=min[D(i-1,j-1),D(i-1,j),D(i,j-1)]+d(i,j) (4) 2.3. Gauss Karışım Modeli (Gauss Mixture Model) Gauss Karışım Modeli bir ya da daha fazla ses sinyalinin gauss dağılımının ağırlık birleşimine dayanan istatiksel bir yöntemdir. Gauss yoğunluğunun ağırlıklı birleşiminin toplamı eşitlik 5 de gösterilmiştir[12]. p(xiλ) = M p i i=1 b i (x) (5) x özellik vektörünü, D boyutlu rastgele vektörü b i (x), i = 1,,M yoğunluk bileşenlerini, p i karışım ağırlığını gösterir.bu modelin parametreleri Expectation Maximization(EM) algoritması ile bulunur. Eğitim verisindeki tüm sınıflar biribirinden bağımsız Gauss yoğunluk fonksiyonu ile ifade edilir. Karışımı belirleyecek en optimum yoğunluk bileşenleri bulunur. p(xiλ) ifadesini maksimum yapacak gauss model parametreleri bulmak için eşitlik 6 kullanılır[12]. p(xiλ) T = p(x t Iλ) (6) t= Saklı Markov Modeli (Hidden Markov Model) Saklı Markov Modelleriyle(HMM) ilgili geçmişten günümüze birçok alanda çalışma yapılmıştır. HMM yüz tanıma, konuşma tanıma, ses tanıma, el yazısı tanıma, vücut hareketleri tanımada, biyoinformatikte, gen tahmininde, kripto-analizde, protein yapısı ve dizilişinde, DNA diziliminde, örüntü tanımada (pattern recognation) yaygın bir şekilde kullanılmıştır. Saklı Markov Modelinde sisteme giriş olarak mevcut durumlar verildiğinde oluşabilecek gelecek durumlar tahmin edilmeye çalışılır. Her çalıştırıldığında farklı bir çıkış değeri üretildiğinden HMM stokastik bir süreçtir. Ayrıca markov modellerinde sistem olasılık dağılımına bağlı olarak kendi durumundan başka bir duruma geçebilir ya da aynı durumda kalabilir..durumda meydana gelen olasılıklar geçiş olasılıkları olarak adlandırılır. HMM normal markov modelinden farklı olarak durumlar gözlemci tarafından görülmez. Ancak duruma bağlı olan geçişler görülebilir. SMM konuşmacı tanıma sistemlerinde aşağıdaki adımlardan oluşur[5]. Q tane durum olmak üzere S={ S 1, S 2,, S Q } oluşan konuşma sinyallerinin mevcut durumunu gösterir. Başlangıç durum olasılıkları t ayrık zamanda belirlenir. ( π= { P r (S i t=, S i ɛ S} ) Geçiş olasılıkları mevcut durumlara göre hesaplanılır. (a ij = {P r (S j t zamanda t S i zamanda t-1), S i ɛ S, S j ɛ S)) F yani gözlemlenen özellik sayısı belirlenir. Böylelikle konuşma sinyalinin olasılık dağılımları hesaplanmış olunur.(b x = {b i (x)= P r (x(s i ), S i ɛ S, x ɛ F}) Oluşan HMM λ =(a,b,π ) ile gösterilir. Ardışık olarak gelen kısa ses ifadelerini birlikte ele alarak ardına gelebilecek bu kısa kelimeler için bir model oluşturur ve bu modelden yararlanarak uzun süreli sesli ifade kesimlerinin tanınmasını sağlar. Amaç gözlenebilen durumlara karşı gizli olan durumları tahmin etmektir. Durumlar, durumlar arası geçişler ve gözlemler vardır. Ses tanımada gözlemler özellik vektörünü yani ses sinyalini oluşturur. Durumlar ise temel olarak alınan ses ifadelerinin birimine denk gelir. Ses tanımada bu durumda amaç saklı olan durum dizisini gözlemlerden yararlanılarak bulmaya çalışır. Her fonem için ayrı bir model tanımı yapılır. Her fonem bir model olarak düşünülürse ard arda gelen fonem zincirleri bu modellerin ard arda sıralanması ile modellenir. Bu durumda her bir fonemin son durumunda bir sonraki fonemin ilk durumuna bir geçişi söz konusudur. Böylece ses tanıma HMM ile gerçekleştirilmiş olunur. 3. Deneysel Çalışma Bu çalışmada özgün ve gerçek bir Almanca veritabanı kullanılmıştır. Bu veritabanına kişilerin adı soyadı, yaşı, konuşmaları ve cinsiyetleri eklenmiştir. Ses bileşenlerinin MFCC özellik çıkarımı yöntemiyle farklı sayıda özellik vektörleri çıkarılmıştır. Sonraki aşamalarında elde özellik vektörleri kullanılarak GMM, HMM ve DTW yöntemleri kullanılarak ses örnekleri eğitilerek test edilmiştir. Tablo 1 de kaydedilen ses örneklerinin özellikleri gösterilmiştir.

60 Ç.BAKIR/APJES IV-II (216) Tablo 1. Kullanılan Özgün Veritabanının Özellikleri Yaş Aralığı Konuşmacı Sayısı Erkek Kadın arası konuşmacılar arası konuşmacılar ve üstü konuşmacılar Tablo 2 de MFCC-9 özellik vektörü alınarak elde edilen konuşma örneklerinin GMM, HMM ve DTW için başarı oranları verilmiştir. Kullanılan kelime sayısı arttıkça konuşmacının cinsiyetini tanıma başarısı kullanılan tüm tekniklerde artmıştır. Saklı Markov Modeli diğer tüm tekniklere göre daha başarılı sonuçlar vermiştir. Bu çalışmada özgün ve gerçek bir Almanca veritabanı kullanılmıştır. Bu veritabanına kişilerin adı soyadı, yaşı, konuşmaları ve cinsiyetleri eklenmiştir. Bu veritabanı başta çeşitli üniversitelerdeki eğitim gören öğrenciler olmak üzere çeşitli kurumlarda çalışanlar vs. gibi kişilerden farklı kelime türleri ve çeşitli uzunluklarda oluşan cümleler söyletilerek oluşturulmuştur. Bu veritabanı daha önceden literatürde kullanılmayan ve çeşitli yaşlarda farklı özelliklere sahip kişilerden alınarak elde edilmiştir. bir ses kaydına ait elde edilen sesli ve sessiz bölgeler Matlab programında belirlenmiştir. Şekil 4 te verilen örnek ses kaydının Praat programında elde edilen formant analizine göre ilk üç formantı Şekil 4 te verilmiştir. Sesin frekansına bakılarak SMM için model oluşturulabilir. Böylelikle gelen ses için bir tahmin belirlenebilir. Formant analizine göre F1 ve F2 formatları orantılı bir şekilde değişiyor. F1 formatı F2 formatından hem kadın sesi için hem de erkek sesi için düşük çıkmaktadır. Kadın sesi F1 ve F2 formatları daha yüksektir. Şekil 3- Ses kaydında bulunan sesli ve sessiz bölgeler Şekil 2- Ses kaydının enerjisi Ses bileşenlerinin MFCC özellik çıkarımı yöntemiyle farklı sayıda özellik vektörleri çıkarılmıştır. Sonraki aşamalarında elde özellik vektörleri kullanılarak GMM, SMM ve DTW yöntemleri kullanılarak ses örnekleri eğitilmiştir. Test aşamasında ise eldeki test örneğinin kullanılan yöntemlere erkek ya da kadın olduğu belirlenmeye çalışılmıştır. Ayrıca kullanılan tüm yöntemlerin başarısı hesaplanarak karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur. Şekil 2 de örnek bir ses kaydının enerjisi verilmiştir. Şekil 3 de örnek Şekil 4- Formant analizi Tablo 2 de başarısı yüksek bulunan Saklı Markov Modeli için kullanılan geçiş olasılığının parametreleri verilmiştir. Şekil 5 de SMM geçiş oranının diyagramı verilmiştir. Bu geçiş olasılıkları kullanılarak SMM için bir sistem tasarlanmıştır. SMM modeli için eğitim aşamasında her bir durum için gauss karışım ağırlığı, sayısı gibi parametreler kullanılarak olasılık dağılımı