Journal of Engineering and Science

Transkript

1 Volume: 5 Issue : 1 Year : 2017 i

2 Volume 5 / Issue 1 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 ISSN: Prof. Dr. Ahmet TÜRK, Celal Bayar University, Turkey Contact Academic Platform info@apjes.com ii

3 Journal of Engineering and Science Contents Recovery of Plant Nutrition Elements from Steel Slag and Influence of These Elements on the Plant Growth Analysing Effect of Welding Parameters to Capability on Spinwelding Machine Fuzzy Neural Network Controller as A Real Time Controller Using PSO Collision Analysis Earthquake Exposed Adjacent Structure Which Has Weak Storey Irregularities Nurse Scheduling Problems And An Application In Hospital iii

4 Journal of Engineering and Science İçindekiler Çelikhane Cürufundan ve Tufalından Bitki Besin Elementlerinin Geri Kazanımı ve Bu Elementlerin Bitki Büyümesine Etkisi Sürtünme Kaynak Makinasında Kaynak Parametrelerinin Kapabiliteye Etkisinin İncelenmesi Fuzzy Neural Network Controller as A Real Time Controller Using PSO Depreme Maruz Zayıf Kat Düzensizliğine Sahip Bitişik Nizam Binaların Çarpışma Analizi Hemşire Çizelgeleme Problemi Ve Hastanede Bir Uygulama iv

5 A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) Çelikhane Cürufundan ve Tufalından Bitki Besin Elementlerinin Geri Kazanımı ve Bu Elementlerin Bitki Büyümesine Etkisi 1* Aydeniz Demir Delil, 1 Dilan Yıldırım ve 1 Nurcan Köleli 1 Mersin Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Çevre Mühendisliği Bölümü, Çiftlikköy, Mersin Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Öz Bu çalışmanın amacı, demir-çelik endüstrisinden kaynaklanan ve tehlikesiz atık olarak nitelendirilen çelikhane cüruf ve haddehane tufalinden, demir (Fe) ve diğer bitki besin elementlerinin geri kazanımı ve bu elementlerin bitki büyümesine etkisini ortaya koymaktır. Cüruf ve tufal örnekleri öğütüldükten sonra toplam besin elementi ve kirletici potansiyelini belirlemek için Cd-Cu-Ni-Pb-Zn-Cr başta olmak üzere Be-B-Ti-V-Cr-Mn-Fe-Co-Ni-Cu-Zn-As-Se-Sr- Mo-Cd-Sb-Ba-Pb içeriği indüktif olarak eşleştirilmiş plazma-kütle spektrometresi (ICP-MS) nde belirlenmiştir. Ark ocağı cürufu, ızgara altı cürufu ve tufalin % olarak Fe içeriği sırayla 23, 55 ve 40 olarak bulunmuştur. İkinci aşamada demirli gübre çözeltisi hazırlamak için en fazla Fe konsantrasyonuna sahip olması nedeniyle ızgara altı cürufu (%55 Fe) ve tufal %40 Fe) örneği, şelatlayıcı ajan (etilendiamin tetra asetik asit) EDTA ve konsantre nitrik asit (HNO 3) ile çözünürleştirilmiştir. Hazırlanan demirli gübre çözeltisinin element içeriği ICP-MS te tekrar belirlenmiştir. Çözünürleştirme sonrasında hazırlanan demirli gübre çözeltisinin sırasıyla kütlece %6 ve %2 oranında suda çözünür Fe içerdiği belirlenmiştir. Daha sonra hazırlanan demirli gübre çözeltisi 0, 4 ve 8 mg/kg olmak üzere 3 ayrı dozda, laboratuvar ortamında yetiştirilen mısır (Zea mays) bitkisine uygulanmıştır. Toplam sekiz hafta süreyle yetiştirilen mısır bitkisinde Fe dozu arttıkça kuru madde miktarında, klorofil içeriğinde ve Fe alımında artış elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Tufal, cüruf, demir-çelik, demir noksanlığı, gübre Recovery of Plant Nutrition Elements from Steel Slag and Influence of These Elements on the Plant Growth 1* Aydeniz Demir Delil, 1 Dilan Yıldırım ve 1 Nurcan Köleli 1 Mersin University, Faculty of Engineering, Dept. Environmental Engineering, Çiftlikköy, Mersin Abstract The aim of this study, recovery of iron (Fe) and other plant nutrients in the steel making slags and mill scales resulting from the iron and steel industry which classified as non-hazardous wastes were examined. The other purpose of this study was to investigate the impact of these elements on plant growth. After steel slags and mill scales were grinded, concentration of Cd-Cu-Ni-Pb-Zn-Cr-Be-B-Ti-V-Cr-Mn-Fe-Co-Ni-Cu-Zn-As-Se-Sr-Mo-Cd- Sb-Ba-Pb in the wastes were analyzed with Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometer (ICP-MS) in order to determine the total nutrient and potential of pollutant. The initial total Fe content of arc furnace slag, slag of under the grid and mill scales were 23%, 55% and 40% respectively. In the second step to prepare ferrous fertilizer solution from wastes of iron and, slag of under grid and mill scales were chosen because of them Fe concentrations are higher than other sample. For this purpose, samples of slag and scale were solubilized with chelating agent ethylenediamine tetra acetic acid (EDTA) and concentrated nitric acid (HNO 3). Element content of the fertilizer solution ferrous prepared with EDTA and HNO 3 was also determined in ICP-MS. After solubilization process, water-soluble Fe contents of the fertilizer solution ferrous for EDTA and HNO 3 were determined in order of 6% and 2% by mass, respectively. Then, ferrous fertilizer solution was applied to be 0, 4 and 8 mg/kg to three different doses to plants of Zea mays grown in the laboratory conditions. *Corresponding author: Address: Faculty of Engineering, Department of Environmental Engineering Mersin University, 33342, Mersin TURKEY. address: demiraydeniz@gmail.com, Phone: Fax: Doi: /apjes

6 A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) In Zea mays grown for eight weeks in laboratory; amount of dry matter, chlorophyll content, and intake of Fe have increased with increasing doses of Fe. Keywords: mill scale, slag, iron&steel industry, ferrous deficiency, fertilizer 1.Giriş Dünya nın en önemli demir-çelik üreticilerinden biri olan Türkiye demir çelik sektörü, birçok sanayi koluna hammadde sağlaması açısından ülke ekonomisi ve sanayileşmede öncü sektörler arasındadır. Türkiye, 2012 yılında gerçekleştirdiği 35.9 milyon tonluk üretimiyle, 2011 yılı verilerine kıyasla (34,1 milyon ton), 2 sıra birden yükselerek, yılı dünyanın en fazla ham çelik üreten 8 inci ülkesi olarak tamamlamıştır. Türk demir-çelik sektörü 2012 yılında da 5.2 oranındaki üretim artışı ile, en büyük 10 çelik üreticisi arasında, üretimini en hızlı arttıran ülke konumunu muhafaza etmiştir [1]. Türkiye imalat sanayi içerisinde bu derece yüksek üretim kapasitesi ile ön plana çıkan demir-çelik sektörü, aynı zamanda önemli oranda da doğal kaynak tüketimine ve atık oluşumuna neden olmaktadır. Türkiye de demir-çelik endüstrisinde, 2009 yılı sonu itibarıyla 24 adet tesis faaliyet göstermekte olup bu faaliyet sonucu oluşan cüruf miktarının yaklaşık olarak yıllık 5 milyon ton olduğu bildirilmektedir. Söz konusu atıkların yaklaşık % 87 si işletmelerde bekletilmekte, % 12 si düzenli depolanmakta ve % 1 i ise geri kazanılmaktadır. Geri kazanımı gerçekleştirilemeyen cüruflar ise çevre sorunu oluşturmanın yanı sıra, oluşturulması gereken depolama alanlarının büyüklüğü nedeniyle ortaya çıkan maliyetler, depolama seçeneğini ekonomik olmaktan çıkarmaktadır [2]. Doğal kaynaklar üzerindeki baskının artması, yenilenemeyen kaynakların hızla tükenmesi ve atık yığınlarının oluşturduğu çevresel sorunlar nedeniyle son yıllarda, atık miktarının azaltılması, yeniden değerlendirilebilmesi, böylece kaynakların daha etkin kullanılmasına yönelik çalışmalar hız kazanmaya başlamıştır. Türkiye demir-çelik sektörü, üretim faaliyetleri sonucu yüksek miktarlarda cüruf ve tufal oluşması nedeniyle ülkemizde en büyük atık üreticisi sektörler arasındadır. Tehlikesiz atık olarak nitelendirilen cüruf ve haddehane tufalının atık yönetimi konusu ülkemiz demir-çelik sektörünün geneli için olduğu gibi bölge firmaları açısından da önemli bir sorundur. Bölgede bu derece önemli bir sorun haline gelen cüruflara sürdürülebilir bir atık yönetim/değerlendirme yaklaşımının henüz üretilememiş olması, ilgili demirçelik firmalarının rekabet gücünü olumsuz yönde etkilemektedir. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, demir-çelik cüruflarının içindeki değerli metallerin geri kazanımının mümkün olması nedeniyle, söz konusu atıkların düzenli depolanması yerine geri kazanım alternatifini öncelikli yöntem olarak değerlendirmektedir. Dünya genelinde çeşitli ebatlarda sınıflandırılmış cüruflar; karayollarında asfalt kaplama malzemesi olarak (yüzey, temel ve dolgu malzemesi), tarım toprağını iyileştirme malzemesi olarak; çimento klinkeri için hammadde olarak; betonarme için ince agrega olarak; (cürufun hızlı soğutulması halinde) ve çeşitli amaçlarla dolgu malzemesi olarak kullanılmaktadır [3]. Demir-çelik endüstrisinden kaynaklanan haddehane tufali ve cüruflar, demir içeriği oldukça fazla olan atıklar olması sebebiyle ekonomik değeri yüksek atıklar statüsündedir. Bu atıkların, Fe içeren sıvı gübre olarak değerlendirilmesi ülke ekonomisi açısından özel bir önem arz etmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada demir-çelik endüstrisi atıklarının, yukarıda sayılan yeniden kullanma yöntemlerinden biri olan tarım toprağını iyileştirme malzemesi (gübre) olarak kullanılması planlanmıştır. Bu çalışmanın amacı tarım topraklarından Fe eksikliğinin giderilmesi için demir-çelik endüstrisinden çıkan ve tehlikesiz atık niteliği taşıyan cüruf ve tufalden Fe içeren tarımsal inorganik gübre elde etmektir. Böylece çevre sorunu yaratan ve ekonomik olarak da büyük kayıplara sebep olan cüruf ve tufalin ekonomiye kazandırılması hedeflenmiştir. 2. Malzeme ve Yöntem 2.1. Tufal ve cürufların elementel analizleri Çalışmada materyal olarak demir-çelik endüstrisi atıkları ark ocağı cürufu, ızgara altı cürufu ve tufali kullanılmıştır. Ark ocağı ve ızgara altı cürufu ile haddehane tufal örneği laboratuvarda öğütülerek boyutları 80 mikrona getirilmiştir. Daha sonra toplam besin elementi ve kirletici potansiyelini belirlemek

7 A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) amacıyla atıkların toplam element içeriği ICP-MS de belirlenmiştir. Kullanılan materyallerin element içerikleri TS EN metoduna göre belirlenmiştir [4] Izgara altı cürufu ve tufal örneğinin çözünürleştirilmesi Atıkların element içeriği belirlendikten sonra, demirli gübre çözeltisi hazırlamak için en fazla Fe konsantrasyonuna sahip olması nedeniyle ızgara altı cürufu (% 55 Fe) ve tufal % 40 Fe) örneği, şelatlayıcı ajan EDTA ve konsantre HNO 3 ile çözünürleştirilmiştir. Çözünürlük deneylerinde her atıktan 2 g alınarak başlangıçta reaksiyonun hızlanması içi 2 ml saf su ilave edilmiştir. Fe-EDTA sıvı gübre hazırlamada ızgara altı cüruf ve tufal örmeğinin üzerine 2 g EDTA ilave edilerek 10 ml saf su ilave edilmiştir. Fe-NO 3 sıvı gübre hazırlamada ise 2 g ızgara altı cüruf ve tufal örmeğinin üzerine 10 ml konsantre HNO 3 ilave edilerek karışımlar 2 saat süre ile 150 rpm'de çalkalanmıştır. Daha sonra, son hacimleri saf su ile 250 ml'ye tamamlanan karışımlar 2 saat süre ile 150 rpm'de tekrar çalkalanarak filtre edilmiştir. Çözeltilerin başlangıç ph ları ölçülerek NaOH çözeltisi ile ph'sı 6'ya ayarlanmıştır. Elde edilen besin çözeltilerinin ICP-MS de element analizi yapılmıştır. Reaksiyon sonucu oluşan çözeltinin, jel fazında olup suda çok kolay çözünebildiği gözlenmiştir Toprak örneğinin alınması, toprakta yarayışlı demir miktarının belirlenmesi ve alınan toprakta bitki yetiştirilmesi Bu aşamada ise Fe içeriği yüksek olan ızgara altı cüruftan elde edilen iki besin çözeltisinin, mısır kuru madde verimi, klorofil içeriği ve Fe alımına etkisi araştırılmıştır. Bu çalışmanın amacı toprakların DTPA ile ekstrakte edilebilir demir miktarına bağlı olarak mısır bitkisinin cüruftan elde edilen demirli gübrelemeye cevabını ortaya koymak ve bunun ticari olarak piyasada satılan formlarıyla karşılaştırmaktır. Bu amaçla Adana dan bir tarım arazisinde 0-30 cm derinliğinden alınan bir toprak örneği laboratuvara getirilerek kurutulmuş ve 2 mm'lik elekten geçirildikten sonra nem içeriği belirlenmiştir. Plastik bir kapalı kapta saklanan toprak örneğinin 10 g'ında DTPA yöntemi ile ekstrakte edilebilir yarayışlı Fe miktarı atomik absorbsiyon spektrofotometresi (AAS)'da belirlenmiş ve kritik Fe konsantrasyonunun altında (<4,5 mg/kg Fe) olduğu tespit edilmiştir Daha sonra elde edilen besin çözeltisinin bitki Fe alımına ve bitki büyümesine etkisi incelenmiştir. Bu amaçla Fe noksanlığı gösteren toprakta laboratuvar koşullarında yetiştirilen mısır (Zea mays) bitkisinin 3 ayrı dozda verilen Fe içeriği yüksek besin çözeltisine tepkisi incelenmiştir. Bu amaçla kullanılan toprağın yarayışlı Fe içeriği başlangıçta DTPA yöntemi ile test edilmiştir. Bir sonraki aşamada ise, çimlenmeden 1 hafta sonra 0 (kontrol), 4 ve 8 mg/kg olacak şekilde hazırlanan besin çözeltileri toprağa uygulanmış ve ürünler 8 hafta sonra hasat edilerek ürünlerin kuru madde verimi, klorofil içeriği ve Fe konsantrasyonu belirlenmiştir. Toplam iki ay süre ile yetiştirilen bitkilerde yetişme süresince fenolojik gözlem yapılarak genç ve yaşlı yapraklarda klorofil içeriği SPAD değeri olarak belirlenmiştir. Yaprakların klorofil içeriği son yıllarda yaygın bir şekilde klorofil-metre (SPAD-metre) cihazı ile belirlenmiştir. 3. Bulgular 3.1. Tufal ve cürufların elementel analiz sonuçları Laboratuvarda öğütülerek boyutları 80 mikrona getirilen ark ocağı ve ızgara altı cürufu ile haddehane tufali örneğinin toplam besin elementi ve kirletici potansiyelini belirlemek için toplam element içeriği ICP-MS de gerçekleştirilmiştir. Tablo 1 de örneklerin ICP-MS te belirlenen toplam element sonuçları gösterilmiştir. Tablo 1' de görüldüğü üzere yapılan analizde en fazla Fe konsantrasyonu ızgara altı cüruf ve tufalde elde edilmiştir. Ark ocağı cürufu ile ızgara altı cüruf ve tufalde yapılan toplam metal analizinde Fe konsantrasyonu sırayla , ve mg/kg olarak bulunmuştur. Örneklerin % olarak Fe içeriği; ark ocağı cüruf, ızgara altı cüruf ve tufal için sırasıyla 23, 55 ve 40 bulunmuştur.

8 A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) Tablo 1. Araştırmada kullanılan tufal ve cürufların elemental analiz sonuçları Element Ark Ocağı Cüruf Izgara Altı Cüruf Haddehane Tufali Sınır Değer* Birim Be Ppm B Ppm Ti ND** Ppm V ND Ppm Cr ND 350 Ppm Mn ND Ppm Fe Ppm Co Ppm Ni Ppm Cu Ppm Zn 187 ND Ppm As ND 8 5 Ppm Se ND Ppm Sr ND Ppm Cd 6 6 ND 3 Ppm Ba ND Ppm Pb ND 150 Ppm Hg ND ND ND 5 Ppm Fe % * Tarımda Kullanılan Organik, Organomineral Gübreler ve toprak düzenleyiciler ile Mikrobiyal, Enzim İçerikli ve Diğer Ürünlerin Üretimi, İthalatı ve Piyasaya Arzına Dair Yönetmelik kapsamında uygun görülen ağır metal sınır değerleri ** ND: Belirlenemedi 3.2. Izgara altı cürufu ve tufal örneğinin çözünürleştirilmesi Izgara altı cürufu ve tufal örneğinin Fe içeriğinin yüksek olması nedeniyle, bunların uygun çözücüler ile çözünür forma getirilmesi amacıyla laboratuvarda EDTA ve konsantre HNO 3 ile çözünürlük deneyleri gerçekleştirilmiştir. 9 Mart 2012 tarihli ve sayılı Resmî Gazete de yayımlanan Tarımda Kullanılan Kimyevi Gübrelere Dair Yönetmelikte Değişiklik Yapılmasına Dair Yönetmeliğe göre Fe içeren maddeden asit ya da şelatlayıcı bir madde ile hazırlanan demirli gübre çözeltisinin kütlece en az % 2 suda çözünür Fe içermesi gerekir. Izgara altı cüruf ve tufalden HNO 3 ile elde edilen gübrenin TS EN metoduna göre yapılan elementel analiz sonucu Tablo 2 de verilmiştir. Tablodan görüldüğü üzere hazırlanan gübre çözeltisinin suda çözünür Fe içeriği cüruf ve tufalde sırayla kütlece % 4,41 ve 2,14 oranında olup yönetmelikte istenen ve sınır değer olan % 2'den daha büyüktür. Izgara altı cüruf ve tufalden EDTA ile elde edilen gübrenin suda çözünür Fe içeriği sırayla % 3,75 ve % 3,02 oranında bulunmuştur (Tablo 2). Tablo 2. Izgara altı cüruf ve tufalden EDTA ve HNO 3 ile hazırlanan besin çözeltisinin element içeriği Element EDTA Izgara Altı Cüruf HNO3 Tufal Izgara Altı Cüruf Tufal Sınır Değer* B (ppb) Na (ppm) Mg (ppm) Al (ppm) ,1 8 Si (ppm) 10,3 9, P (ppm) 12,4 3,5 1,0 0 K (ppm) Ca (ppm) Ti (ppm) 2,1 1,8 1,1 0,3 V (ppm) ND ND 0,4 ND Cr (ppm) 1,0 0,80 0,4 0,5 350 Mn (ppm) ,4 4 Fe (ppm) Co (ppb) Ni (ppm) 0,2 0,1 0,1 0,7 120 Cu (ppm) 1,0 0,9 0,5 3,5 450 Zn (ppm) 2,1 2,0 1,5 0, As (ppb) Se (ppb) Sr (ppm) 2,6 2,2 0,8 0,1 Mo (ppb) Ag (ppb) Cd (ppb) Sn (ppb) Sb (ppb) Ba (ppm) 2,3 1,9 1,9 0,6 Pb (ppb) Fe (%) 3,75 3,02 4,41 2, Hazırlanan besin çözeltisiyle (gübre) farklı dozlarda gerçekleştirilen saksı denemesi DTPA yöntemi için Lindsay ve Norvell [5] toprakta kritik Fe değerinin 4,5 mg/kg olduğunu, 4,5 mg/kg ın üzerinde demir içeren topraklarda bitkilerin demir uygulamalarına olumlu cevap vermediklerini bildirmişlerdir [6-9]. Bu amaçla Adana'dan alınan toprak örneğinde ilk etapta yapılan toprak analizinde DTPA ile belirlenen bitkiye yarayışlı form 4,22 mg/kg olarak belirlenmiştir. Toprak ph sı ise 7,7 olup hafif alkalin sınıfındadır. Bilindiği üzere Çukurova Bölgesi toprakları genellikle alkalin karakterli, kireç içeriği yüksek, Fe içeriği düşük alüviyal topraklardır. Bu nedenle seçilen toprak örneğinin çalışma için uygun olduğu düşünülmüştür. Mersin Üniversitesi Çevre Mühendisliği Bölümü laboratuvarında yürütülen saksı denemesinde mısır bitkisi yetiştirilmiştir. Mısır, dünyada ve Türkiye de çok geniş ekim alanına sahip önemli bir bitkidir. Ülkemizde özellikle Çukurova bölgelerinde Mısır

9 A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) tarımı yaygın olarak yapılmaktadır. Mısır bitkisi Fe noksanlığına karşı hassasiyet göstermektedir. Cüruftan EDTA ve HNO 3 ile elde edilen ve ph sı 6 ya ayarlanan iki sıvı gübrenin Fe konsantrasyonu sırayla ve mg/l olarak bulunmuştur. Laboratuvar şartlarında tesadüf parselleri deneme desenine göre 3 paralelli yapılan denemede 100 g toprağa ekimden iki hafta sonra çözelti halinde 0, 4 ve 8 mg/kg dozlarında ızgara altı cüruftan hazırlanmış FeEDTA (% 3,75 Fe ve ph 6), FeNO 3 (% 4,41 Fe ve ph 6) çözeltisi uygulanmıştır. Elde edilen gübrelere ilaveten analitik saflıktaki FeNO 3 (MA: 404 g/mol) ve Fe-EDTA (MA: 367,05 g/mol) dan hazırlanan sıvı gübreler mısır bitkisine 0, 4 ve 8 mg/kg Fe olacak şekilde uygulanmıştır. Yürütülen saksı denemesinde cüruftan HNO 3 ve EDTA ile ayrı ayrı hazırlanan 0, 4 ve 8 mg/kg Fe dozlarındaki besin çözeltisinin mısır büyümesine etkisi Şekil 1'de gösterilmiştir. Şekilden görüldüğü gibi her iki besin çözeltisinin dozu arttıkça bitki büyümesi de artış göstermiştir. Tablo 3 te Cüruftan HNO 3 ve EDTA ile hazırlanan ve farklı dozda uygulanan Fe nin mısır bitkisinin SPAD Değeri, Kuru Madde Verimi ve Fe konsantrasyonu üzerine etkisi FeEDTA ve FeNO 3 gübresi ile karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir. Tablo 3. Cüruftan HNO 3 ve EDTA ile hazırlanan ve farklı dozda uygulanan Fe nin mısır bitkisinin SPAD Değeri, Kuru Madde Verimi ve Fe konsantrasyonu üzerine etkisi ve FeEDTA ve FeNO 3 gübresi ile karşılaştırılması Uygulama Doz mg/kg Kuru Madde g/1 bitki SPAD Yaşlı SPAD Genç Fe, mg/kg KM Kontrol 0 0, Curuf-EDTA 4 0, Curuf-EDTA 8 0, Curuf-NO 3 4 0, Curuf-NO 3 8 1, Fe-EDTA 4 1, Fe-EDTA 8 1, Fe-NO 3 4 0, Fe-NO 3 8 0, Değerlendirme ve Sonuç a) b) Şekil 1. Cüruftan HNO 3 (a) ve EDTA (b) ile hazırlanan ve farklı dozda uygulanan Fe nin mısır bitkisinin gelişimi üzerine etkileri Bitkisel üretimde Fe noksanlığı, verim ve kalite parametrelerini etkileyen yaygın beslenme sorunlarıdır. Demir noksanlığı bitkisel üretimde olduğu gibi insan beslenmesi için de günümüzde hala önemli bir beslenme sorunudur. Türkiye de yapılan çalışmalarda Fe noksanlığının tarım yapılan alanlardaki topraklarda % 27 ler düzeyine ulaştığı saptanmıştır [10]. Topraklarda toplam Fe miktarı genelde yüksek olmasına karşın bitkiye yarayışlı formda bulunan Fe miktarı azdır. Toprak faktörlerinden dolayı ortaya çıkan Fe noksanlığı problemine karşı alınabilecek en iyi ve hızlı önlemlerin başında Fe içeren gübrelerin topraktan veya yapraktan bitkiye uygulanması gelmektedir. Çalışmada kullanılan materyallerde TS EN metoduna göre yapılan analiz sonunda elde edilen bulgular Tarımda Kullanılan Organik, Organomineral Gübreler ve Toprak Düzenleyiciler ile Mikrobiyal, Enzim İçerikli ve Diğer Ürünlerin Üretimi, İthalatı ve Piyasaya Arzına Dair Yönetmelik kapsamında uygun görülen ağır metal sınır değerleri esas alınarak değerlendirilmiştir (Tablo 1). Yönetmelikte sınır değer; Cd, Cu, Ni, Pb, Zn, Cr ve Hg için belirlenmiştir. Ancak çalışmada, örneklerin Mn, B, Mo gibi diğer besin elementi ve Be, Ti, V, Co, As, Se, Sr, Cd, Sb, Ba, Pb gibi diğer kirletici potansiyeli de belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan örnekler ağır metal derişimleri açısından

10 A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) karşılaştırıldığında tufal örneğinin cüruf örneklerine göre nispeten daha temiz olduğu, tufalde Cr ve Cd ye rastlanmadığı belirlenmiştir. Izgara altı cürufunda ise tufal örneğinden farklı olarak Zn ye rastlanmamıştır. Örneklerin üçünde Ni ve Cu derişimleri yönetmelikle belirlenmiş sınır değerleri aşmaktadır. Hiçbir örnekte cıva ya (Hg) rastlanmamıştır. Izgara altı cüruf örneğinin Fe derişiminin diğer iki örneğinkinden daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenle ızgara altı cürufundan ve tufalden EDTA ve konsantre HNO 3 ile besin çözeltisi hazırlanmasına karar verilmiştir. Hazırlanan besin çözeltisinin ICP- MS analiz sonuçları karşılaştırıldığında (Tablo 2) cüruf ve tufal örneğinde EDTA ile hazırlanan besin çözeltisinin Fe içeriği sırayla % 3.75 ve % 3,02 iken HNO 3 ile hazırlanan besin çözeltisinin Fe içeriği sırayla % 4,41 ve % 2,14 tür. Sonuçlardan anlaşılacağı üzere cüruf örneğinde HNO 3 ile daha yüksek verim elde edilirken, tufalde % 1 lik farkla EDTA nın verimi daha fazladır. Nitrik asit, kuvvetli bir asittir ve bu nedenle cüruftaki Fe derişiminin daha fazla olması Fe yi diğerlerine göre daha yüksek oranda çözebilmesini sağlamıştır. Diğer bir deyişle HNO 3 ün cüruftaki Fe yi diğerlerine göre daha fazla çözmesi örneğin başlangıç derişiminin fazla olmasıyla ilişkilendirilebilir. EDTA ise zayıf bir asit olup metal iyonlarıyla kuvvetli şelat oluşturma yeteneği taşıyan şelatlayıcı ajandır. EDTA proton verdiğinde, karboksil gruba bağlı olan 2 azot ve 4 oksijen atomunu kullanarak, metallerle yükleri ne olursa olsun 1:1 yapıda kompleks oluşturur. Ancak oluşan metal komplekslerinin kararlılık sabitleri birbirinden farklıdır. EDTA nın bazı metal katyonlarıyla oluşturduğu kompleksler ve oluşum sabitleri; Mg-EDTA: K olş = 4,9 x 10 8, Fe-EDTA: K olş = 1,3 x 10 25, Cu-EDTA: K olş = 5,0 x 10 10, Pb-EDTA: K olş = 1,1 x şeklindedir. Bu katyonlar içinde Fe, EDTA ile en kararlı kompleksi oluşturan metaldir [11]. Cüruftaki Fe derişiminin fazla olması nedeniyle EDTA nın bu örnekteki verimi daha fazla bulunmuştur. Son aşamada ise sadece cüruf örneğiyle gerçekleştirilen çözünürleştirme sonucu elde edilen besin çözeltisinin mısır bitkisinin büyümesi üzerine etkisi araştırılmıştır. Mısır bitkisi ile yürütülen saksı denemesinde HNO 3 ve EDTA ile ayrı ayrı hazırlanan farklı Fe dozlarındaki besin çözeltisinin yetiştirilecek mısır bitkisinin büyümesine etkisi incelendiğinde, her iki besin çözeltisinde de doz arttıkça bitki büyümesinde artış olduğu tespit edilmiştir. Kıyaslamak amacıyla analitik saflıktaki FeNO 3 (MA:404 g/mol) ile hazırlanan sıvı gübrede de benzer sonuç elde edilmiştir. Hasat boyunca yapılan fenolojik gözlemlerde özellikle yaşlı yapraklarda kloroz ve nekroz gözlenmiştir (Tablo 1). Toplam sekiz hafta süreyle yetiştirilen mısır bitkisinde Fe dozu arttıkça kuru madde miktarında, klorofil içeriğinde ve Fe alımında artış elde edilmiştir. Tufal ve cürufun yapılan Fe miktarının yüksek olması ve bitki için yarayışlı iz elementlerini de ihtiva etmesi bu çalışmanın çıkış noktasını oluşturmuştur. Örneklerdeki Fe nin bitkinin alabileceği forma dönüştürülmesi için yapılan deneyler, hedeflenen sonuca ulaşıldığını göstermiştir. Böylece bu çalışmada, çevresel açıdan önemli bir problem teşkil eden demir-çelik endüstrisi atıklarının tarımsal uygulamalarda inorganik gübre olarak kullanılabileceği ortaya konmuştur. Ülkemizdeki tarımsal faaliyetlerde Fe eksikliği için toprağa uygulanan gübreler genellikle yurt dışından ithal edilmektedir. Bu çalışmada demir-çelik endüstrisine ait atıkların hammadde olarak kullanılmasıyla tarımsal faaliyetlerde kullanılabilecek gübre elde edilmiş olup, atıklar katma değeri yüksek başka bir ürüne dönüştürülmüştür. Referanslar [1] (Erişim zamanı; Ocak, 3, 2017). [2] px?id=34, (Erişim zamanı; Ocak, 3, 2017). [3] Muhammet Bilen, Çelikhane cüruflarından liçkarbonatlaştırma prosesi ile kalsiyum karbonat kazanılması Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Maden Mühendisliği Bölümü, Adana, [4] TS EN 13650, Soil improvers and growing media - Extraction of aqua regia soluble elements [5] W. L. Lindsay and W. A. Norwell, Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese and copper, Soil Sci. Soc. Amer. J. vol. 42, no 3, pp , Feb 1978; [6] V. Katkat, A. Ozgumus, H. Basar, B. Altunel, Bursa yöresindeki şeftali ağaclarının demir, çinko, bakır ve mangan ile beslenme durumları, Turkish J. Agric. For. vol. 18, no 6, pp , [7] F. Eyupoğlu, S. Talas, Klorotik elma ağaclarına topraktan uygulanan demirin bakiye etkisi, Toprak ve Su Kaynakları Arastırma Yıllığı, Ankara, [8] H. Basar, Methods for estimating soil iron availability to chlorotic peach trees, Commun. Soil Sci. Plant Anal. vol.36, pp , Jan 2005.

11 A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) [9] A. Korkmaz, H. S. Şendemirci, A. Horuz, Toprakları DTPA ile ekstrakte edilebilir Fe miktarına bağlı olarak Fasulye bitkisinin (Phaselous vulgaris L. Var. Nanus) demirli gübrelemeye cevabı, Anadolu Tarım Bilim. Derg. vol. 25, no 3, pp , [10] F. Eyüpoğlu, N. Kurucu, S. Talaz, U. Canısağ, Plant available trace iron,zinc, manganese and copper in Turkish soils, (ed. J. Ryan), Accomplishments and Future Challenges in Dryland Soil Fertility Research in the Mediterranean Area, ICARDA book, pp , [11] Chulsung Kim, Extraction of lead using EDTA: Factors affecting extraction, effects of amorphous iron and recycling of used EDTA, Ph. D. thesis, Iowa State University, Civil Engineering (Environmental Engineering), Iowa, USA, 1998.

12 E. KASAP/APJES 5-1 (2017) Sürtünme Kaynak Makinasında Kaynak Parametrelerinin Kapabiliteye Etkisinin İncelenmesi Öz * 1 Erol Kasap, 2 Faruk Varol, 3 Salim Aslanlar 1 Sakarya Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Sakarya, erol.kasap@nobelautomotive.com 2 Sakarya Üniversitesi, Karasu Meslek Yüksekokulu, Makine ve Metal Teknolojileri Bölümü, Sakarya fvarol@sakarya.edu.tr 3 Sakarya Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Sakarya aslanlar@sakarya.edu.tr Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Bu çalışmada; sürtünme kaynak makinasının, istatiksel süreç kontrolü ile adaptasyonu değerlendirilmiştir. Proses kontrolünde kullanılan parametrelerin kapabiliteye olan etki analizi için çeşitli deneyler yapılmıştır. Bu deneylerde; minitap parça-kapabilite analizleri, numune parçaları çekme testi, sızdırmazlık testi, şok testi, patlatma testi, enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri ve optik mikroskop görüntüleri incelenmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda ; makinaya özel uygun parametre aralıkları bulunmuştur ve istatiksel süreç kontrolü- hatasızlaştırma çalışmaları (Poka-yoke Sensör) yöntemleri ile bu prosesin kontrolü ve devamlılığı sağlanmıştır. Bu çalışma sonucunda sürtünme kaynak makinasının prosesinde üretilen parçaların hata oranının minimum seviyede tutulması sağlanmıştır. Anahtar kelimeler: Sürtünme Kaynak, Kapabilite Hesaplamaları, Kaynak Parametreleri Analysing Effect of Welding Parameters to Capability on Spinwelding Machine * 1 Erol Kasap, 2 Faruk Varol, 3 Salim Aslanlar 1 Sakarya University, Faculty of Technology, Dept. Metallurgical and Materials Engineering, Sakarya, erol.kasap@nobelautomotive.com 2 Sakarya University, Vocational School of Karasu, Dept. Mechanical and Metal Technologies, Sakarya fvarol@sakarya.edu.tr 3 Sakarya Üniversitesi, Faculty of Technology, Dept. Metallurgical and Materials Engineering, Sakarya aslanlar@sakarya.edu.tr Abstract In this study; statistical process control is being used on spinwelding machine process. All parameters that used on process control is tested with various type of experiments and effect of these parameters to the capability is analysed. Mini-tap part-cabality analyses, pull-of tests of samples, leaking test, shock test, burst test, visual and optic mıcroscope controls of crosscut samples are examined. As a result of all detailed analyses; special appropriate parameters for machine are defined and with statistical process control errorproof works(poka- Yoke, sensor) process is kept under control and ensure its continuity. With this conclusion scrap parts ratio is kept in minimum level in this spinwelding machine. Keywords: Spinwelding, Capability Calculations, Welding parameters 1. SÜRTÜNME KAYNAĞI (SPINWELDING) Sürtünme kaynağı; elektrik enerjisi veya diğer kaynaklardan ısı enerjisi uygulanmadan yüzeyleri arasındaki mekanik dönme hareketinin ısı enerjisine dönüşmesiyle kaynak için gerekli ısının elde edilerek yapıldığı bir katı hal kaynak tekniğidir. Sürtünme kaynakları, ara yüzey kaynak sıcaklığına *Sorumlu Yazar: Sakarya Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Esentepe Kampüsü, Sakarya, erol.kasap@nobelautomotive.com, Tel: Doi: /apjes

13 E. KASAP/APJES 5-1 (2017) ulaşana kadar dönen bir sistemin sabit veya belirli olarak artan basınç altında yapılır ve sonunda dönme durdurularak kaynak tamamlanır. Sürtünme ısısı parça ara yüzey sıcaklığını hızla artırarak ergime derecesinin altında bir değere getirir ve plastik sıcaklık oranında ısınan bölgeye uygulanan basıncın etkisi altında birleştirme meydana gelir [5] İşlem Prensipleri (Operation Principles) Sürtünme kaynağı üç aşamada gerçekleşir. Birinci aşamada malzeme ara yüzeyleri düşük yük altında temas haline getirilir ve deformasyon işlemi sürtünme aşınması ile yönlendirilir. İkinci aşamada uygulanan yükler yavaşça artırılır, kaynaklanacak parçaların ara yüzeyleri boyunca önemli ölçüde sürtünme ısısı oluşur ve gerilme sertleşmesi ve yumuşaması işlemlerinin bir değerine ulaşılır. Üçüncü aşamada ise sürtünme ısısı üretimi sonaerer, kaynaklanacak parçaların ara yüzeylerinin her iki tarafında ısınan malzemeye uygulanan gerilme yavaşça artırılır ve çapaklar alınır [6]. Parçalar kaynak için konumlarına getirilir, sürtünme başlar ama akma başlamaz.(i. bölge). Biri sabit diğeri hareketli parçalara kuvvet uygulama sürerken sıcaklık artar, akmakaynak kenarlarına doğru taşmaya başlar (II.Bölge). Bu bölge sabit hal (lineer bölge) bölgesidir. Malzemeye sabit hızda kaynak yapmaya devam edilir (III.Bölge). İçyüzeylerin sürtünmesi durduğu zaman, soğuma başlar.kaynağın iyice pekişmesi için kuvvet uygulamaya devam edilir(iv.bölge) [6]. süresi ve yığma süresidir. Kaynak parametreleri kaynağı yapılacak malzeme cinsine göre değişmektedir[4] Kaynak İşlemi Fazları (Welding Process Phases) Spinwelding plastik kaynak prosesinde 4 faz bulunmaktadır. Katı sürtünme prosesinde yüzeyler temas eder ve kaynak ısısı oluşmaya başlar. Malzemenin artan erime formuna girer. Hedeflenen kaynak mesafesi ve hızına ulaşılır. Sürücü durur fakat dikey basınç korunur ve katı birleşme oluşur. [2-3]. Şekil 2. Spinwelding Sistematik Proses Diagramı Şekil 3. Plastik Boruya Komponent Kaynağı Görseli 2. SÜRTÜNME KAYNAĞI MAKİNASI (SPINWELDING MACHINE) Şekil 1. Sürtünme Kaynağı Akma-Zaman Grafiği 1.2. Kaynak Parametreleri (Welding Parameters) Kaynak parametrelerinin kontrolünün optimum düzeyde olması kaynağın kalitesini artıracaktır. Kaynak parametreleri; dönme hızı, sürtünme basıncı, yığma basıncı, sürtünme süresi, frenleme Spinwelding prosesinde, aynı simetri eksen üzerinde döner hareket yapan termoplastik parçaların sürtünmeden kaynaklanan ısı enerjsi kullanılır. Termoplastik parça dönerken, kaynak makinası eksenel sabit basınç uygulayarak ortaya çıkan enerji ile montaj işlemini gerçekleştirir. Montaj işlemini hatasızlaştırmak için İSK ve varlık yokluk sensörleri adaptasyonu yapılmıştır [4].

14 E. KASAP/APJES 5-1 (2017) İSTATİKSEL SÜREÇ KONTROL (STATISTICAL PROCESS CONTROL) Şekil 4. Spinwelding Makinası Genel Görünüm İstatistiksel süreç kontrol, örnekleme teorisine dayanan ve periyodik ölçmelerle kalitenin devamlı olarak izlenmesine yönelik bir yöntemdir. (Cpk>1,33 olmalıdır) Sürtünme kaynak makinası (Spinwelding machine) son derece hassas bir makina olduğu için validasyon çalışmaları ile belirlenen parametreler her hafta düzenli olarak kontrol edilmesi gerekmektedir. Makinadan alınan 60 parçanın verisi ile kapabilite çalışması Minitap ile yapılmalı ve bir önceki hafta ile kıyas yapılmalıdır. Minitap programında 60 parça üzerinden yapılan kaynak süresi ve ilerlemelerin kapabilite çalışması aşağıdaki gibidir. Şekil 6. Zaman Kapabilite Analizi Şekil 5. Spinwelding Makinası Montaj Ekipmanları 2.1. Makina Kaynak Parametreleri (Machine Welding Parameters) Hız ; Parçalar dakikada 5500 devir ile birbirine kaynatılmaktadır. Değer sabittir. Enerji ; Kaynak işleminde harcanılan toplam enerjiyi belirtir. Değer sabit 3500N dur. Basınç ; Kaynak basıncı 0.5 bar olup kaynak işlemi tamamlanana kadar sabittir. Zaman ; Kaynak yapılan süresi belirtir. Yapılan validasyon çalışmaları neticesinde bu kaynak parametreleri 0,60 sn - 0,96 sn arasında olmalıdır. Makina ilerleme ; Servo motorlu makinanın toplam ilerlemesini belirtir. Yapılan validasyon çalışmaları neticesinde bu kaynak parametreleri 89 mm - 89,5 mm arasında olmalıdır. İlerleme ; Boru ile Komponent kaynağa başladığı andan itibaren montaj kafasının yaptığı ilerlemeyi belirtir. Yapılan validasyon çalışmaları neticesinde bu kaynak parametreleri 3,3 mm - 4 mm arasında olmalıdır. Şekil 7. Makina İlerleme Kapabilite Analizi Şekil 8. İlerleme Kapabilite Analizi

15 E. KASAP/APJES 5-1 (2017) SONUÇLAR VE TARTIŞMALAR (RESULT AND DISCUSSIONS) Tablo 2. Validasyon Parametre Çalışmaları (İlerleme) 4.1 Kaynak Parametrelerinin Validasyon Deneleri ile Hesaplanması (Calculating Welding Parameter With Validation Test) Spinwelding prosesinde, kaynak işleminin kontrol edildiği 6 temel parametre bulunmaktadır. Bu parametreler validasyon çalışmaları sonucunda test edilen parçalar ile belirlenir. Her bir parçanın kaynak parametreleri bilgisayar ortamında kayıt altına alınıyor ve sonrasında kapabilite çalışmaları yapılıyor. Tablo 3. Validasyon Parametre Çalışmaları(Makina İlerleme) Şekil 9. Spinwelding Kaynak Parametreleri Arayüzü Spinwelding prosesinde, basınç,hız ve enerji parametreleri sabittir. Bu parametrelerde değişkenlik olmamaktadır. Fakat kaynak zamanı, makina ilerleme ve kaynak sırasındaki ilerleme değişkenlik gösterebiliyor. Validasyon çalışmalarında bu üç değişkenlik gösteren parametreler üzerinden çalışmalar yapılmıştır. Tablo 1. Validasyon Parametre Çalışmaları (Zaman) Tablodaki numune parçalar incelendiğinde 2, 3, 4, 5, 9, 10,11, 15, 16 ve 17. numune doğru kaynak olmuştur.fakat parametreler dışında olan 1, 6, 7, 8, 12, 13, 14 ve 18. numune fazla veya eksik kaynak sebebiyle uygunsuz kaynak tespit edilmiştir. Uygun parametreler, numune parçaları çekme testi, sızdırmazlık testi, şok testi, patlatma testi, enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri ve optik mikroskop görüntüleri sonrasında belirlenmiştir. 4.2 Parçalara Uygulanan Deneyler (Experiments That Has Been Made To The Parts) Renault şartnamesine göre yapılan testler ( Çekme testi, Sızdırmazlık testi, Şok testi, Patlatma testi, Enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri, Optik mikroskop resimleri ) şeklinde kontrol edilir.

16 E. KASAP/APJES 5-1 (2017) Aşağıdaki tablolarda borunun malzemesine göre (PA12 LX9013 ve MLT 4300 Material ) farklı ölçüm sonuçlarının bulunduğu gözükmektedir. Tablo 7. Patlatma Test Sonuçları Sızdırmazlık Testi; Çeşitli sıcaklık ve basınçlarda % 100 kaçak testine tabi tutuldular. Tablo 4. Sızdırmazlık Test Sonuçları Şekil 10. Numune Patlatma Testi Örneği Çekme Testi; Kaynak işleminin uygun olup olmadığını doğrulamak için farklı sıcaklıklarda çekme testi uygulandı. Tablo 5. Çekme Test Sonuçları Şok Testi; Kaynak işleminin uygun olup olmadığını doğrulamak için şok testi uygulanır. Şok testi -30 derecede bekletilen numuneye 200gram ağırlıgındaki parça 50 cm yüksekliğinden atılır ve kırık veya çatlat olmaması beklenir. Tablo 8. Şok Test Sonuçları Tablo 6. Çekme Sonuçları Grafiği Patlatma Testi; Patlatma testi boru patlayana kadar uygulanır ve kaynak bölgesinde herhangi bir bozulmanın olmaması beklenir. Şekil 11. Numune Şok Testi Örneği Enine Kesit Alınmış Numunelerin Görsel Kontrolleri; Validasyon çalışmaları ve görsel

17 E. KASAP/APJES 5-1 (2017) kontrol için numune parçalar görsel kontrol yapılır.örnek resimler aşağıdadır. Şekil 15. PA12LX9013 Hatalı Kaynak Mikroskop Resmi Şekil 12. Enine Kesit Alınmış Numuneler Şekil 16. PA12LX9013 Kaynak Bölgesi Optik Mikroskop R. Şekil 13. Hatalı Kaynak Numune Örneği Optik Mikroskop Kontrolleri (NOK-OK) ; Enine kesit alınmış numuneler optik mikroskop ile incelemeleri yapılır.örnek resimler aşağıdadır. Şekil 17. MLT 4300 Mikroskop R. Kaynak Bölgesi Optik 5. GENEL SONUÇLAR (CONCLUSIONS) Yapılan istatiksel süreç kontrol çalışmaları ile kaynak prosesinin doğruluğunun devamlılığı sağlanmıştır. Şekil 14. MLT 4300 Doğru Kaynak Mikroskop Resmi Bu çalışmada yakıt borularında olası bir yakıt kaçağını önlemek amacı ile yapılan çalışmalar ve bunun neticesinde deneysel testler araştırılmıştır. Hatasızlaştırma çalışmaları yapıldığında ve makina kaynak parametreleri belirli aralıklara

18 E. KASAP/APJES 5-1 (2017) sabitlendiğinde kaynak prosesinin maksimum verimde çalıştığı gözlenlenmiştir. Belirlenen parametredeki parçalar deneysel testlerle (Çekme testi, Sızdırmazlık testi, Şok testi, Patlatma testi, Enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri ve Optik mikroskop görüntüleri ile) uygunluğu gözlemlenmiştir. 6. TEŞEKKÜR (ACKNOWLEDGEMENT) Yazarlar; malzeme ve laboratuvar çalışmaları için Nobel firmasına ve Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürlüğüne teşekkür etmektedir. KAYNAKÇA [1] Gürleyik M., "Sürtünme Kaynağı yapılan Döküm Alaşımları" II. Kaynak Sempozyumu, İ.T.Ü. Kasım 1989, [2] Tülbentçi K., Yılmaz M., "Farklı Takım Çeliklerinin Katı Hal Kaynağı" II. Kaynak Sempozyumu, İ.T.Ü. Kasım 1989, [3] Anık S., Anık E. S., Vural M., "1000 Soruda Kaynak Teknolojisi El Kitabı" 2. Cilt I, İstanbul 1993, [4] Yılmaz M., "Farklı Takım Çeliklerinin Sürtünme Kaynağında Kaynak Bölgesinin İncelemesi" Doktora Tezi, Y.T.Ü., İstanbul [5] Sulazec A., "Thermal Effects In Friction Welding" Int. J. Mech. Sei. V32, N6, 1990, [6] Kearas W. H. " Friction Welding" Welding Handbook, Miami 1982,

19 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) FUZZY NEURAL NETWORK CONTROLLER AS A REAL TIME CONTROLLER USING PSO 1 Sıtkı Öztürk, 2 Cihan Karakuzu, * 3 Melih Kuncan and 4 Ahmet Erdil 1 Faculty of Engineering, Department of Electronics and Telecommunications Engr. Kocaeli University, Turkey 2 Faculty of Engineering, Department of Computer Engineering Bilecik Şeyh Edebali University, Turkey 3, 4 Faculty of Engineering, Department of Mechatronics Engineering Kocaeli University, Turkey Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Abstract Direct current (DC) motors are commonly used to control position or speed in many applications. The speed of the DC motors is adjustable in a wide range with advantages such as easy control theorems and high performances. DC motors are used in industrial branches like transportation, electrical train, vehicle, crane, printer, drivers, paper industry in which adjustable speed and sensitive position handling are necessarily. In recent years, these applications are commonly used for household appliance in which low power and low cost are required with adjustable speed and sensitive position handling as well. In this study, permanent magnet direct current motor actuator is implemented by using fuzzy neural network structure. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used as training algorithm of fuzzy neural network controller. Learning and control in real time is executed in Matlab. Dynamic performance of the system is observed for constant and variable reference trajectory of speed. Keywords: DC Motor Speed Control, ANFIS, Optimization, Particle Swarm Optimization (PSO) 1. Introduction In this article, ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) is used as fuzzy neural network which is equivalent to Sugeno fuzzy logic model. Such these network structures are known as fuzzy inference system based applied artificial neural network or adaptive fuzzy-neural inference system [1]. The learning and control block used is shown below, Figure 1. In Fig. 2 is shown the block that ANFIS network controller is trained and used. e Compatibility criteria PSO training of networks y r y p Fuzzy-Neural Networks u Permanent Magnet DC motors y p Figure 1. Teaching of Fuzzy Neural Network y r y p Fuzzy-Neural Networks u Permanent Magnet DC motor yp Figure 2. Control of the System by using Fuzzy Neural Network 2. Adaptive Network Based Fuzzy Inference System, ANFIS *Corresponding author: Address: Faculty of Engineering, Department of Mechatronics Engineering Kocaeli University, 41380, Kocaeli TURKEY. melih.kuncan@kocaeli.edu.tr, Phone: Doi: /apjes.79471

20 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) is used as fuzzy neural network which is equivalent to Sugeno fuzzy logic model. First order Sugeno fuzzy model which has two input x, y and an output z are analyzed to figure out fuzzy inference system in ANFIS. Two rules which are commonly used in rule sets are shown below for first order Sugeno fuzzy model. Rule 1: If x is A 1 and y is B 1 then f 1 = p 1 x + q 1 y + r 1 Rule 2: If x is A 2 and y is B 2 then f 2 = p 2 x + q 2 y + r 2 Basic inference principle of Sugeno fuzzy model is in Fig. 3. The equivalent model in ANFIS of Sugeno fuzzy model is shown below as well, Fig. 4. A 1 B 1 x X A 2 B 2 X y Y Y w 1 w 2 f1 p1 x q1 y r1 f p x q y r w f w f f w1 w2 f f f w 1 1 w 2 2 Figure 3. Sugeno fuzzy model with 2 inputs and 2 rules [1] x y layer 1 A 1 A 2 B 1 B 2 layer 2 layer 3 w 1 N w 2 N w 1 w 2 layer 4 xy xy wf 1 1 wf 2 2 layer 5 f Figure 4.The equivalent model in ANFIS of Sugeno fuzzy model in Fig.3 [1, 2] PSO parameters which are shown below and used to teach are necessary to control the speed of DC motor. In steady state conditions, system is run with sample as 0.3 sec. Training procedure is repeated 40 times with random ANFIS parameters for a default value which is continuously changing sinusoidal. Number of particle or swarm size = 60 Moment of Inertia, linear decreasing values which are depends on iteration in the range of w = [1,2 0,8]. Coefficients of learning c 1 = c 2 = 2 In ANFIS network structure, there are 8 parameters for 4 membership functions which is Gaussian as input, 12 parameters for 4 rules and total 20 parameters. Every particle in set (swarm) has 20 parameters and is used so. 3. Particle Swarm Optimization Algorithm Most of the physical problems have a nonlinear relation. Having the high degree of difficulty of the variables in the problem reduce the performance of the classical solution methods. In addition to the usage of fuzzy logic in nonlinear problems with such as genetic algorithm and artificial neural network in addition to the effective use of methods such as genetic algorithms and neural networks methods, many methods are used to solve these types of problems by inspiring from the system of nature revealed. One of these methods is heuristic search based on swarm [3].

21 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) Particle swarm optimization (PSO) is random search algorithm which based on population and is improved by inspiring bird flocks. It is used for the solution of nonlinear problems. PSO algorithm starts to work with an initial population and refreshes its individuals (particle to find final and most appropriate solution. Potential solutions called particles in the algorithm of PSO scan all workspace by using current optimal solution. The most important difference of PSO from classical one is that derivation is methods not required. This advantage of PSO provides less complex processing load which is necessary for solutions of many problems. The usage of PSO is quite simple because there is less number of parameters to set. PSO can be applied successfully in such areas function optimization, fuzzy system control and learning of artificial neural networks [4-8]. PSO tries to find final and most appropriate solution by repeating of each steps. According to the two best particles, positions of particles are refreshed in each step. The first is currently the best coordinates which are obtained until that time for each particle. This particle is called P best and should be recorded. The second is the best coordinates obtained so in swarm and provide best solution. This is the best global value and called G best [9]. For instance, it is shown below that the positions X and the speeds V of S particle which are the member of a space that has N parameter and S particle which means is N-dimensional space. x 11 x 12. x 1N x 21 x 22. x 2N X = [. x S1 x S2. x SN ]SxN v 11 v 12. v 1N v 21 v 22. v 2N V = [. v S1 v S2. v SN ]SxN (1) (2) Local best (P best) matrix is represented just like below. The series of particle position, particle speed, P best and G best of i which is index of particle are shown below respectively; X i = [x i1 x i2. x in ] V i = [v i1 v i2. v in ] P best i = [p i1 p i2. p in ] G best = [p 1 p 2. p N ] (6) (4) (5) (7) After the two best are determined, positions and speeds of particle are updated by the equation below [10]. v k+1 i,n = w. v k i,n k + c 1. rnd 1 (P k best i,n c 2. rnd k 2 (G k best x k i,n ) (8) x k i,n ) + x k+1 i = x k i + v k+1 i, i = 1, 2,, S; n = 1, 2,, N (9) In Eq. (8), w which is moment of inertia should be selected in certain range and decreases linear in the each step of iteration. c 1 and c 2 are learning coefficients and acceleration parameters which lead every particle to the P best and G best position i.e. c 1 represents parameter which regulates the movement cause of its own experience and c 2 represents parameter which regulates the movement cause of other particle s experience. These parameters are often selected in range from 0.2 to 2 and are positive as well [11]. rnd in equation is the numbers which are uniformly distributed in range [0,1]. k represents number of iteration and i represents the particle index. Thus, each particle in swarm uses not only its own experience but also every other particle s experience [12]. Linear decreasing of w can be calculated by Eq. 10 [13]. p 11 p 12. p 1N p 21 p 22. p 2N P best = [. p S1 p S2. p SN ]SxN (3) w = w max iter. w max w min iter max (10) Changes of PSO in search space are shown in Fig. 5 as vector [14]. Flowchart of PSO is given in Fig. 6.

22 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) k x i k v i k 1 v i P v best i P best i k 1 x i G v i best G best i Figure 5. Representation of PSO parameters as vector x k, current position; x k+1, next position; v k, current speed; v k+1, next speed; v P best, speed based P best, v G best, speed based G best. P best i Assign random values of the position and velocity of particles Assign values to the position of the particle F Better than the previous position of the particle? T Assign P best the previous position of the particle Assign P best actual position of the particle Assign the best of the best position in the global variable Update speed and position of particles F Iteration finished? Is outcome criteria reached? T Assign G best as solution parameter Figure 6. Flowchart for the algorithm of PSO

23 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) Determination of Global Minimum and Maximum Points To test the success of the improved PSO algorithm, the global minimum and maximum points of the solution was carried out with the mathematical expression on the surface and equations including many local maximum and minimum points in Eq. 11. Particles is defined as P = [x 1, x 2 ] since this function depends on two variables. y = 3(1 x 1 ) 2 e (x 1 2 +(1+x 2 ) 2) (2x 1 10(x x 2 5 ))e (x 1 4 +x 2 4) 1 3 e ((1+x 1) 2 +x 2 2 ) (11) In order to find the global minimum and maximum points for surface defined by the function, 10 particles and 100 iteration were used for PSO training. Position value of the piece in the first and the hundredth operations are given in the Table 1. At the end of PSO training, the solution of minimum points are found as in Eq. 12 and the solution of minimum points are found as in Eq. 13 It can be seen in Fig. 7 and Fig. 8 that the results of function is very close to min/max points. ( x 1 x 2 ) = ( ) Min xy = (12) Table 1. The First and Last Position Value for Global Minimum Points 1. Iteration Position 100. Iteration Position x 1 x 2 x 1 x Table 2. The First and Last Position Value for Global Maximum Points 1. Iteration Position 100. Iteration Position x 1 x 2 x 1 x ( x 1 x 2 ) = ( ) Max xy = (13) Figure 7. Global Minimum Points

24 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) Figure 8. Global Maximum Points During this study, real-time data were collected using NI USB 6218 DAQ card. According to the reference motor speed, motor speed was controlled by ANFIS controller. In Matlab, optimization of the parameters of the ANFIS controller carried out using closed loop control block in Fig. 9. After training phase, PMDC motor speed is controlled with ANFIS which is operated with these parameters 5. Experimental Results Fig. 10 shows ANFIS control surface. ANFIS implements the control surface after 100 training iterations, the controller (fuzzy-neural network) seems to bring about a completely different position in space. When default value in the positive great value, if the output of the system is a negative value, the controller output the system will be applied to a big positive control signal to bring the system to the desired positive value. Similarly, if the default value is negative and the system output PMDC Motor Sensor Tachometer NI USB DAQ Speed voltage equivalent PC (MATLAB ) Figure 9. ANFIS Controller and PMDC Motor Control Block is positive, this time the controller system will generate a negative output control signal to bring the desired value. System output and the default value of the response to the controller for a specific range of values is the soft transition surface shape as shown in the figure.

25 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) Figure 10. ANFIS control surface Fig. 11 shows comparison in engine-speed-control output graph, cost function-iteration graph, error between the reference speed and engine speed graph. It is observed that the motor speed followed the reference speed with error rate as shown in figure. Figure 11. Motor-speed-control output graph, Error-time graph, cost function-time graph 6. Conclusion Mainly in this study training of fuzzy-neural networks with particle swarm optimization algorithm and interpretation of the results was performed. There are 8 parameters for 4 Gaussian shaped membership function in the input of the network of ANFIS structure and the output side has 12 parameters for 4 rules. As a result of repeated 100 times with 0.3 sec sampling period, successful

26 M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) control results shown in Fig. 11 are obtained. When looking at response speed of the DC motor for variable default value, the system seems to sit on the desired value in a short time with less suspended and steady-state error. Reference interval is selected as 0 5 V range. Values above or below the reference value from the controller are rounded to the value in the specified reference range. This study used two input membership function ANFIS structure, better results by increasing the input membership functions are expected to be obtained subsequent studies. Except sinusoidal reference signals as input can be made for experimenting performance comparisons. Acknowledgment This work has been realized at Process Control Laboratory at Kocaeli University. The authors thanks to Process Control Laboratory Research and Development group for their contributions. References [1] Jyh-Shing Roger Jang, ANFIS: Adaptive- Network-Based Fuzzy Inference System, Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No: 3, May/June 1993 [2] 1/ekim/Genetik_Algoritma.htm (ziyaret tarihi: 01/06/07) [3]Karaboga, D., An Idea Based On Honey Bee Swarm for Numerical Optimization. Technical Report-TR06, Erciyes University Engineering Faculty Computer Engineering Department, Kayseri, 2005 [4] Fuqing Zhao, Zongyi Ren, Dongmei Yu, Yahong Yang, Application of AnImproved Particle Swarm Optimization Algorithm for Neural Network Training, /05/2005 IEEE [5] C. F. Juang, Chao-Hsin Hsu, Temperature Control by Chip-ImplementedAdaptive Recurrent Fuzzy Controller Designed by Evolutionary Algorithm, IEEETransactions on Circuits ans Systems-1: Regular Papers, Vol.52, No.11, November, 2005 [6] C. F. Juang, C. F. Lu,, Load-frequency control by hybrid evolutionary fuzzypi controller, IEE Proc.-Gener. Transm. Distrib, Vol. 153, No: 2, March 2006 [7] S. P. Ghoshal, Optimizations of PID gains by particle swarm optimizationsin fuzzy based automatic generation control, Electric Power Systems Research,Volume 72, Issue 3, s: , 15 December 2004 [8] Jih-Gau Juang, Bo-Shian Lin, Kuo-Chih Chin, Automatic Landing ControlUsing Particle Swarm Optimisation, Proceedings of the IEEE InternationalConference on Mechatronics, July , Taipei, Taiwan [9] [Çura T., Modern sezgisel teknikler ve uygulamaları, Papatya Yayıncılık Eğitim, 2008 [10] Shi, Y. ve Eberhart, R. C. A modified particle swarm optimizer, Proceedings of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation s: IEEE Press, Piscataway, NJ, [11] Jalilvand A., Kimiyaghalam A., Ashouri A., Mahdavi M., Advanced Particle Swarm Optimization-Based PID Controller Parameters Tuning, 12th IEEE International Multitopic Conference, Karachi, Pakistan [12] Tamer S, Karakuzu C, Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması ve Benzetim Örnekleri, ELECO 2006 Elektrik-Elektronik-Bilgisayar Sempozyumu, Elektronik Bildirileri Kitabı, ( ), Bursa, Türkiye [13] Kennedy, J., Eberhart, R., Particle Swarm Optimization, Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, (pp ), WA, USA [14] Allaoua B., Gasbaoui B., Mebarki B., Setting Up PID DC Motor Speed Control Alteration Parameters Using Particle Swarm Optimization Strategy, Leonardo Electronic Journal of Practices and Technologies, ISSN , Issue 14, (p.19-32), 2009

27 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Depreme Maruz Zayıf Kat Düzensizliğine Sahip Bitişik Nizam Binaların Çarpışma Analizi Öz 1 Murat Pala, * 1 Ömer Faruk Tekin 1 Adıyaman Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, 02040, Adıyaman, Türkiye Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Farklı dinamik karakterlere sahip yapılar deprem esnasında farklı salınım periyotlarına sahip olmaktadır. Deprem esnasında bitişik nizam olarak inşa edilen bu yapılar aralarında yeterli derz bırakılmamışsa birbirlerine çarparak ağır hasarlar oluşmasına sebep olmaktadırlar. Ayrıca yapıların taşıyıcı sistemlerinin düşey ve yatay düzlemlerde simetrik olarak tasarlanmaması ve düşey düzlemdeki ani rijitlik değişimleri de yapıların ağır hasar görmesine sebep olabilmektedir. Bu çalışmada aralarında yeterli boşluk bırakılmamış zayıf kat düzensizliğine sahip yapıların deprem esnasındaki davranışları incelenecektir. Çalışmada 1940 El Centro deprem kaydı kullanılarak zayıf kat düzensizliğine sahip bitişik nizam yapılar SAP 2000 paket programı yardımı ile çözülerek çarpışma olmayan durumdaki davranışları ile karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bitişik nizam, salınım Periyodu, rijitlik, derz boşluğu, zayıf kat Collision Analysis Earthquake Exposed Adjacent Structure Which Has Weak Storey Irregularities 1 Murat Pala, * 2 Ömer Faruk Tekin 1 Faculty of Engineering Department of Civil Engineering, Adiyaman University, 02040, Adiyaman, Turkey Abstract Structures with different dynamic behaviour is having different oscillation period during earthquakes. These structures built as adjacent to each other, they collide with and causing serious damage, if buildings are not separated properly from each other. Also not designed to be symmetrical the load bearing systems of structures in the vertical and horizontal plane and sudden changes of stiffness on vertical plane, may also cause severe damage to the structures. In this study, behaviour of structures with weak storey irregularity and has not enough gaps between them were examined during earthquakes. In this study, different adjacent structures analysed with weak storey irregularity, using SAP 2000 program and results was compared with the behaviour of the non-collision case. Keywords: Adjacent structure, oscillation period, stiffness, gap, weak storey 1. Giriş Artan dünya nüfusu ve bunun yanında hızla artan şehirleşmeyle birlikte, şehirlerde alan sıkıntısını meydana gelmektedir. Bu sıkıntı, araziyi olabildiğince yoğun kullanma ihtiyacını doğurmuştur. Özellikle büyük şehirlerde, yapıların bitişik nizam olarak inşa edilmesi daha sık karşılaşılır bir durum haline gelmiştir. Yapı tek başına depreme karşı dayanımı yüksek olarak inşa edilmiş olsa bile, bitişik nizam olarak inşa edildiğinde, binalar arasında yeterli boşluk olmaması durumunda, meydana gelebilecek bir depremde, çarpışma etkisiyle beklenenden daha fazla hasar görecektir. Bitişik nizam yapıların, deprem kaynaklı çarpışma analizi birçok araştırmacı tarafından yapılmış, karşılaşılabilecek farklı durumlarda yapılarda ne gibi hasarların oluşabileceği araştırılmıştır. Anagnostopoulos ve Spiliopoulos (1992), aralarında yetersiz boşluk bulunan ve aynı sırada inşa edilen ikiden fazla binanın çarpışması analizini yapmışlardır. Binaların çarpışma sırasındaki ve çarpışma sonrasındaki davranışlarının, binaların kütlelerine, periyotlarına ve kat yüksekliklerine bağlı olarak değiştiğini ortaya koymuşlardır [1]. Kumbasar (1993), kat adetleri ve kat yükseklikleri aynı bitişik nizam binaların, *Sorumlu Yazar: Adıyaman Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, 02040, Adıyaman, Türkiye, ftekin@adıyaman.edu.tr Tel: +90 (416) /2749 Doi: /apjes.21599

28 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) döşeme hizalarında çarpışması durumunu incelemiştir. Binaların farklı kütle oranları için yaptığı çalışmasında, kütlelerin farklı olmasının çarpışma durumu için önemini ortaya koymuştur. Derz olarak kullanılan malzemelerin şekil değiştirebilme yeteneğinin fazla olması durumunda, çarpışma etkisinin önemli oranda azalabileceğini açıklamıştır [2]. Chau vd. (2004), tasarladıkları iki farklı yapının depremde burulma çarpışmasını analiz etmek amacıyla hem teorik olarak hem de deneysel olarak çarpışma durumunu modellemiş ve elde ettikleri sonuçları karşılaştırmışlardır. Yaptıkları çalışmaların nümerik sonuçları göstermiştir ki, yapıların depremde davranışları çarpışma sonucu ani bir biçimde değişmektedir. Yine yaptıkları sarsma tablası deneyleri sonucunda yapıların gerek ötelenme, gerekse burulma davranışlarının yapının burulma özellikleriyle birlikte değiştiği sonucunu elde etmişlerdir [3]. Wang ve Chau (2008), simetrik olmayan iki bina arasındaki burulma çarpışmasını lineer olmayan Hertz modeli tekniğini kullanarak modellemiştir. Yapılan çalışmalar sonucu, genel olarak burulma etkisinin ötelenme etkisine göre karmaşık olduğunu ifade etmiştir [4]. Doğan ve Günaydın (2009), bitişik nizam yapıların çarpışma noktalarının yerinin değişmesiyle yapıların davranışında nasıl bir değişme meydana geleceğini araştırmışlardır. Kolon kiriş birleşim noktası seviyesinde meydana gelen çarpışma sonucunda, kolon kiriş birleşim bölgesinin daha rijit bir yapıya sahip olmasından kaynaklı olarak çarpışma kuvvetinin bütün çerçeve elemanlarına aktarıldığı görülmüştür. Çarpışmanın kolonun orta noktasında meydana gelmesi durumunda ise çarpışma kuvvetinin yapının diğer elemanlarına aktarılmasının mümkün olmadığı sonucunu elde etmişlerdir. Sonuç olarak kat seviyesindeki çarpışmaların daha az hasara neden olacağı sonucunu elde etmişlerdir [5]. Mahmoud vd. (2012), deprem etkisi altında eşit yükseklikteki lineer olmayan iki yapının çarpışmasının yanı sıra, zemin esnekliğinin de bu iki yapıya etkisini incelemiştir. Analizler sonucunda zeminin döngüsel ve yatay hareketlerinin iki binanın çarpışmasına etki ettiğini gözlemlemiştir [6]. Ehab vd. (2014), bitişik nizam inşa edilen yapıların arasında yeterli miktarda derz boşluğu bırakılmamasından kaynaklı çarpışması durumlarını incelemişlerdir. Oluşturdukları modelleri farklı kat yükseklikleri ve farklı kat ağırlıkları altında 6 farklı şekilde gruplandırarak çarpışma durumlarını incelemişlerdir. Sonuç olarak bırakılan derz boşluğu miktarının azalmasıyla çarpışma kuvvetinin arttığı sonucu elde etmişlerdir. Ayrıca farklı derz mesafelerinde meydan gelen çarpışmalar sonucunda taban kesme kuvvetlerinde ciddi bir değişmenin meydana gelmediğini gözlemlemişlerdir [7]. Deprem Bölgelerinde Yapılacak Binalar Hakkında Yönetmelik (2007) de, planda ve düşey doğrultuda düzensizliklerden kaçınılması tavsiye edilmektedir [8]. Ancak, özellikle zemin katların işyeri olarak kullanılması sebebiyle bölme duvarların kaldırılması veya kolon boyutlarının değiştirilmesi gibi durumlar, yönetmelikte B1 düzensizliği olarak adlandırılan Komşu Katlar Dayanım Düzensizliğine (zayıf kat) sahip yapıların oluşmasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada zayıf kat düzensizliğine sahip komşu binaların çarpışması durumu incelenmiştir. 2. Çarpışma Modeli Bu çalışmada çarpışma modelini temsil edebilmek amacıyla Hertz yasasından faydalanılmıştır. Hertz modelinde binalar arası kuvvet aktarımını belirleyebilmek amacıyla lineer olmayan elastik yay kullanılmaktadır. Binalar arası tanımlanan boşluğun (d) kapanması ile yay devreye girmekte ve kuvvet aktarmaktadır. Çarpışma kuvveti aşağıdaki şekilde gösterilmiştir [6]; F c = k h (u 1-u 2-d) 3/2 u 1-u 2-d > 0 (çarpışmanın olduğu durum) (1) F c = 0 u 1-u 2-d 0 (çarpışmanın olmadığı durum) (2) Burada; u 1 ve u 2 komşu binaların aynı doğrultuda rölatif yer değiştirmeleri, d binalar arası bırakılan boşluk, k h yay sabiti, F c ise çarpışma kuvvetini temsil etmektedir. Şekil 1 de yay ile çarpışma kuvveti arasındaki ilişki verilmiştir [9]. Şekil 1. Lineer olmayan elastik yay modelinde çarpışma kuvveti ile yer değiştirme arasındaki ilişki [9] 3. Sayısal Uygulama Bu çalışmada, DBYBHY (2007) de B1 (zayıf kat) düzensizliği olarak ifade edilen, komşu katlar arası dayanım düzensizliğine sahip bir binanın kendisine bitişik inşa edilmiş olan diğer bir binayla çarpışması sonucu yapıda meydana gelecek kesit tesirleri incelenmiştir. Şekil 2 te görüldüğü üzere kat yükseklikleri aynı olan 6 katlı iki bina aralarındaki boşluk miktarı 1 cm den 7 cm e kadar artırılarak modellenmiştir. Her bir boşluk miktarı için

29 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) düzensizliğin olduğu ve olmadığı durumlarda açığa çıkan çarpışma kuvvetleri incelenmiştir. Binalar arasındaki çarpışma Hertz modeli ile temsil edilmiştir. Kat seviyelerinde döşeme-döşeme çarpışmasını temsil edebilmek amacıyla 24 adet yay elemanı kullanılmıştır. Şekil 2. B1 düzensizliğine sahip çerçeve modeli DBYBHY (2007) bölüm de belirtildiği üzere B1 düzensizliği deprem hesap yönteminin seçiminde etken olan düzensizliklerdendir [8]. DBYBHY (2007) tablo 2.1 de B1 düzensizliği; betonarme binalarda, birbirine dik iki deprem doğrultusunun herhangi birinde, herhangi bir kattaki etkili kesme alanı nın, bir üst kattaki etkili kesme alanı na oranı olarak tanımlanan Dayanım Düzensizliği Katsayısı (ƞ ci) nin 0.8 den küçük olması durumu olarak tanımlanmaktadır. Burada ƞ ki nin denklemi aşağıdaki gibidir; [ƞ ci = (ΣA e) i / ( ΣA e) i+1 < 0.8] (3) Modellenen binaların birinde, B1 düzensizliğini temsil edebilmek için zemin kat kolon boyutları değiştirilmiştir. Zemin kat kolon boyutları 35x35 cm 2, diğer kat kolonları ise 40x40 cm 2 dir. Diğer binada bütün katlarda kolon boyutları 50x50 cm 2 dir.. Kiriş boyutları her iki bina için 60x25 cm 2, döşeme kalınlığı her iki bina için 14 cm olarak modellenmiştir. Oluşturulan modellerde B1 düzensizliğinin olduğu binada zemin kat kolon boyutları tekrar değiştirilerek bütün kolon boyutları 40x40 cm 2 haline getirilmiştir. Oluşturulan modelde betonbeton çarpışmalarını temsil edebilmek için Jankowski (2005) te deneysel çalışmalar sonucu tespit edilmiş olan k h = 1,19x10 9 N/m 3/2 değeri [10], lineer olmayan elastik yay sabiti olarak kullanılmıştır. Betonun birim hacim ağırlığı 25 kn/m 3, poisson oranı ν = 0,2 ve sınıfı C25/30 alınmıştır. Dinamik analizler, 1940 El Centro depremi verileri kullanılarak SAP2000 programı yardımıyla Zaman Tanım Alanında Mod Süperpozisyon yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. 4. Bulgular Binaların çarpışması sonucu açığa çıkan çarpışma kuvvetinin yeri, sayısı ve çarpışma zamanı binalar arasındaki mesafeye bağlı olarak değişmektedir. Binalar arasındaki mesafe 1 cm iken düzensizliğin olduğu ve olmadığı durumlarda açığa çıkan çarpışma kuvvetleri ve en büyük çarpışma kuvvetinin açığa çıktığı noktaların rölatif yer değiştirmeleri şekillerde verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 1 cm iken düzensizliğin olmadığı durumda binaların 15 ve 18 m seviyelerinde çarpışmalar meydana gelmiştir. Açığa çıkan kuvvetlerden en büyüğü binaların 18 m seviyelerinde 1018,65 kn dur (şekil 3-a). B1 düzensizliğinin olduğu durumda ise binaların bütün kat seviyelerinde çarpışma meydana gelmiştir. Bu çarpışmalar sonucu açığa çıkan en büyük kuvvet 1577,2 kn dur (şekil 3-b). Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetlerinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme, sırasıyla Şekil (4-a) ve Şekil (4-b) de verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 1 cm iken taban kesme kuvvetinin değişimleri, düzenli ve düzensiz durumlar için sırasıyla şekil (5-a) ve şekil (5-b) de verilmiştir.

30 Çarpışma Kuvveti (kn) Yer değiştirme (m) Çarpışma Kuvveti (kn) Yer değiştirme (m) Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Zaman (s) 0,08 0,06 0,04 0,02 0-0,02-0,04-0,06-0,08-0,1 sol bina sağ bina Zaman (s) Zaman (s) (a) (b) Şekil 3. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe1 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvveti 0,06 0,04 0,02 0-0,02-0,04-0,06-0,08 sol bina Zaman (s) sağ bina (a) (b) Şekil 4. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 1 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme Şekil 5. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 1 cm iken binaların taban kesme kuvvetinin zamana bağlı değişimi

31 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Binalar arasındaki mesafe 2 cm iken düzensizliğin olmadığı durumda binaların 9 ve 15 m seviyelerinde çarpışmalar meydana gelmiştir. Açığa çıkan kuvvetlerden en büyüğü binaların 9 m seviyelerinde 971,8 kn dur (şekil 6-a). B1 düzensizliğinin olduğu durumda ise binaların 9, 12, 15 ve 18 m seviyelerinde çarpışma meydana gelmiştir. Bu çarpışmalar sonucu açığa çıkan en büyük kuvvet binaların 15 m seviyelerinde 3314,4 kn olarak açığa çıkmıştır (Şekil 6-b). Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetlerinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme, sırasıyla şekil (7-a) ve şekil (7-b) de verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 2 cm iken taban kesme kuvvetinin değişimleri, düzenli ve düzensiz durumlar için sırasıyla şekil (8- a) ve şekil (8-b) de verilmiştir. Şekil 6. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 2 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvveti Şekil 7. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 2 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme Şekil 8. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 2 cm iken binaların taban kesme kuvvetinin zamana bağlı değişimi

32 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Şekil 9. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 3 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvveti Binalar arasındaki mesafe 3 cm iken düzensizliğin olmadığı durumda binaların 12 m seviyelerinde çarpışma meydana gelmiştir. Açığa çıkan kuvvetlerden en büyüğü 581,95 kn dur (Şekil 9-a). B1 düzensizliğinin olduğu durumda ise binaların 15 ve 18 m seviyelerinde çarpışmalar meydana gelmiştir. Bu çarpışmalar sonucu açığa çıkan en büyük kuvvet binaların 18 m seviyelerinde 1575,31 kn dur (Şekil 9-b). Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetlerinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme, sırasıyla Şekil (10-a) ve Şekil (10-b) de verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 3 cm iken taban kesme kuvvetinin değişimleri, düzenli ve düzensiz durumlar için sırasıyla Şekil (11-a) ve Şekil (11-b) de verilmiştir. Şekil 10. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 3 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme Şekil 11. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 3 cm iken binaların taban kesme kuvvetinin zamana bağlı değişimi

33 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Binalar arasındaki mesafe 4 cm iken düzensizliğin olmadığı durumda binaların 12, 15 ve 18 m seviyelerinde çarpışmalar meydana gelmiştir. Açığa çıkan kuvvetlerden en büyüğü binaların 15 m seviyelerinde 795,95 kn dur (şekil 12-a). B1 düzensizliğinin olduğu durumda ise binaların 18 m seviyelerinde çarpışma meydana gelmiştir. Bu çarpışmalar sonucu açığa çıkan en büyük kuvvet 824,1 kn dur (şekil 12-b). Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetlerinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme, sırasıyla şekil (13-a) ve şekil (13-b) de verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 4 cm iken taban kesme kuvvetinin değişimleri, düzenli ve düzensiz durumlar için sırasıyla şekil (14-a) ve şekil (14-b) de verilmiştir. Şekil 12. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 4 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvveti Şekil 13. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 4 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme Şekil 14. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 4 cm iken binaların taban kesme kuvvetinin zamana bağlı değişimi

34 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Binalar arasındaki mesafe 5 cm iken düzensizliğin olmadığı durumda binaların 18 m seviyelerinde çarpışma meydana gelmiştir. Açığa çıkan kuvvetlerden en büyüğü 2493,41 kn dur (şekil 15- a). B1 düzensizliğinin olduğu durumda ise binaların 15 ve 18 m seviyelerinde çarpışmalar meydana gelmiştir. Bu çarpışmalar sonucu açığa çıkan en büyük kuvvet binaların 15 m seviyelerinde 2010,6 kn dur (şekil 15-b). Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetlerinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme, sırasıyla şekil (16-a) ve şekil (16-b) de verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 5 cm iken taban kesme kuvvetinin değişimleri, düzenli ve düzensiz durumlar için sırasıyla şekil (17-a) ve şekil (17-b) de verilmiştir. Şekil 15. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 5 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvveti Şekil 16. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 5 cm iken açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetinin açığa çıktığı noktalar arası rölatif yer değiştirme Şekil 17. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 5 cm iken binaların taban kesme kuvvetinin zamana bağlı değişimi

35 Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Binalar arasındaki mesafe 6 cm iken düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumda binalar arasında çarpışma meydana gelmemiştir. Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda binaların en üst noktası olan 18 m seviyelerindeki noktalar arası rölatif yer değiştirme, sırasıyla şekil (18-a) ve şekil (18-b) de verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 6 cm iken taban kesme kuvvetinin değişimleri, düzenli ve düzensiz durumlar için sırasıyla şekil (19-a) ve şekil (19-b) de verilmiştir. Binalar arasındaki mesafe 7 cm iken düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumda binalar arasında çarpışma meydana gelmemiştir. Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda binaların en üst noktası olan 18 m seviyelerindeki noktalar arası rölatif yer değiştirme, sırasıyla şekil (20-a) ve şekil (20-b) de verilmiştir. Şekil 18. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 6 cm iken binaların en üst noktaları arası rölatif yer değiştirme Şekil 19. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 6 cm iken binaların taban kesme kuvvetinin zamana bağlı değişimi Şekil 20. B1 düzensizliğinin olduğu ve olmadığı durumlarda binalar arası mesafe 7 cm iken binaların en üst noktaları arası rölatif yer değiştirme

36 Taban Kesme Kuvveti (kn) En büyük çarpışma kuvveti (kn) Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) Sonuçlar DBYBHY (2007) de komşu binalar arası bırakılacak mesafe ile ilgili bölümün maddesi gereğince bırakılması gereken minimum boşluk miktarı olan 7 cm nin incelenen durum için yeterli olduğu görülmüştür. B1 düzensizliğinin olduğu durumda açığa çıkan çarpışma kuvveti, düzensizliğin olmadığı durumdan genellikle daha yüksek çıkmıştır. Sadece binalar arası mesafe 5 cm iken açığa çıkan kuvvet, düzensizliğin olmadığı durumda daha yüksek çıkmıştır. Bu da binaların mod şeklinin değişmesi ile açıklanabilir. Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda binalar arasındaki mesafeye bağlı olarak açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetinin değişimi sırayla şekil 21 de verilmiştir. Açığa çıkan çarpışmaların zamanı, sayısı ve kuvveti, yapılar arasına bırakılan mesafeye bağlı olarak değişmektedir. Mesafe değiştikçe, açığa çıkan en büyük çarpışma kuvvetinin oluştuğu kat seviyeleri de değişmektedir. Binalar arası mesafe arttıkça binalarda oluşan en büyük taban kesme kuvveti değeri de genellikle azalmaktadır. Düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlarda oluşan en büyük taban kesme kuvvetlerinin binalar arasındaki mesafeye bağlı değişimi sırasıyla Şekil 22 ve Şekil 23 de verilmiştir Binalar arası mesafe (cm) Düzensizliğn olmadığı durum B1 düzensizliğinin olduğu durum Şekil 21. Herhangi bir düzensizliğin olmadığı ve B1 düzensizliğinin olduğu durumlar için çarpışma kuvvetlerinin mesafeye bağlı olarak değişimi , , , , , , Binalar Arası Mesafe (cm) Şekil 22. Düzensizliğin olmadığı durumda maksimum taban kesme kuvvetinin mesafeye bağlı değişimi

37 Taban Kesme Kuvveti (kn) Ö.F.TEKİN/APJES 5-1 (2017) , , , , Binalar Arası Mesafe (cm) Şekil 23. B1 düzensizliğinin olduğu durumda maksimum taban kesme kuvvetinin mesafeye bağlı değişimi Yönetmelikte belirtilen minimum derz boşluğu bırakılmadığı zaman meydana gelen çarpışma kuvvetleri, mesafe azaldıkça binalarda sadece tek bir katta değil, yapıların diğer katlarında da meydana gelmektedir. Düzensizliğin olmadığı durumda binalar arasındaki mesafe 1 cm iken binaların son iki kat seviyelerinde çarpışmalar açığa çıkmaktadır. Ancak düzensizliğin olmadığı durumda binalar arasındaki mesafe 1 cm iken binaların bütün kat seviyelerinde çarpışmalar meydana gelmektedir. 6. Kaynaklar [1] S. A. Anagnostopoulos ve K. V. Spiliopoulos, An investigation of earthquake induced pounding between adjacent buildings, Earthquake Engineering & Structural Dynamics, Earthquake Engng Struct, vol. 21, s , [2] N. Kumbasar, Deprem Kayma Çerçevelerin Kayma Problemi, İMO Teknik Dergi, vol. 47, s , [3] K. T. Chau, X. X. Wei, C. Y. Shen ve L. X. Wang, Experimental and theoretical simulations of seismic torsional poundings between two adjacent structures, 13th World Conference on Earthquake Engineering, Kanada, 1-11, (2004). [4] L. X. Wang ve K. T. Chau, Chaotic seismic torsional pounding between two single-story asymmetric towers, The 14th World Conference on Earthquake Engineering, China, 1-8, (2008). [5] M. Doğan ve A. Günaydın, Pounding of adjacent RC buildings during seismic loads, Journal of Engineering and Architecture Faculty of Eskişehir Osmangazi University, vol. 22 (1), s , [6] S. Mahmoud, A. Abd-Elhamed ve R. Jankowski, Earthquake-induced pounding between equal height multi-storey buildings considering soilstructure interaction, Bull Earthquake Eng. vol. 6, [7] M. Ehab, H. Salem, H. Mostafa ve N. Yehia, Earthquake pounding effect on adjacent reinforced concrete buildings, International Journal of Computer Applications, vol. 106 (9): s , [8] DBYBHY Deprem Bölgelerinde Yapılacak Binalar Hakkında Yönetmelik, Türk Standartlar Enstitüsü, Ankara, Türkiye, [9] S. Muthukumar ve R. DesRoches, A Hertz Contact Model with Non-linear damping for Pounding Simulation, Earthquake Engineering and Structural Dynamics, vol. 35, s , [10] R. Jankowski, Non-linear viscoelastic modeling of earthquake-induced structural pounding, Earthquake Engineering and Structural Dynamics, vol. 34, s , 2005.

38 T. EREN/APJES 5-1 (2017) HEMŞİRE ÇİZELGELEME PROBLEMİ VE HASTANEDE BİR UYGULAMA Emre VARLI 1 ve Tamer EREN 2* 1 Kırıkkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, ef.varli@gmail.com 2 Kırıkkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, tamereren@gmail.com Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Öz Her geçen gün artan nüfusla birlikte hastanelerdeki personel sayısı da artmaktadır. Bu nedenle hastanelerde çalışan personelin kaliteli bir hizmet vermesi oldukça önemli bir unsurdur. İşte bu hizmet kalitesinin artması konusunda kullanılan yöntemlerden biri de hemşire çizelgeleme problemidir. Bu çalışmada da hemşirelerin aylık çalışma planlarının adaletli ve dengeli bir şekilde yapılması ile hemşirelerin hizmet kalitesinin artırılması amaçlanmıştır. Çalışmada tüm gün hizmet veren Kırıkkale'deki bir hastanenin yoğun bakım, ameliyathane ve acil bölümlerine, hastanenin her vardiyada ihtiyaç duyduğu hemşire sayısını karşılamak için bir hedef programlama modeli önerilmiştir. Anahtar Kelimeler: Hemşire Çizelgeleme, Hedef Programlama, Optimizasyon NURSE SCHEDULING PROBLEMS AND AN APPLICATION IN HOSPITAL Emre VARLI 1, Tamer EREN 2* 1 Kırıkkale University, Department of Industrial Engineering, ef.varli@gmail.com 2 Kırıkkale University, Department of Industrial Engineering, tamereren@gmail.com Abstract The number of staff in hospitals is also increasing with the growing population. Therefore, the personnel of the hospital to provide quality services is a very important factor. One of the methods used to increase the quality of these services is the nurse scheduling problem. In this study, it was aimed to increase the service quality of nurses by making monthly work plans of nurses fair and balanced. In study a goal programming model has been proposed to meet the number of nurses needed for each shift of the hospital's intensive care, operating room and emergency departments of a hospital in Kırıkkale, which serves all day. Keywords: Nurse Scheduling, Goal Programing, Optimization 1. Giriş Personel çizelgeleme problemi birkaç kısıt altında, çalışan personelin aldıkları görevlerden oluşur. Kullanılan kısıtlar bazen kendi aralarında çakışabilir ve bu çakışan kısıtlardan dolayı normal zamanda çözülecek bir problemin çözümü de zorlaşabilir. Personel çizelgesinin hazırlanması bazı durumlarda çok zor bir iştir ve çizelgeleme hazırlanırken personellerin çalışma tercihleri, izin günleri, hafta sonları çalışma günleri ve yıllık tatil dönemleri gibi hususlara dikkat edilmesi gerekmektedir. [1-3] Personel çizelgelemenin bir alt konusu olan hemşire çizelgeleme problemi de sağlık alanında çok popüler bir konu haline gelmiştir. Günümüze kadar yapılan çalışmaların büyük bir çoğunluğu da hemşire çizelgeleme ile ilgilidir. Hemşire çizelgeleme problemi her sağlık kuruluşunda olmazsa olmaz bir problemdir. Çünkü her hastanede hemşirelerin çalışma koşullarını iyi bir seviyede tutarak onların iş temposunu artırmak, hastanenin farklı bölümlerinde gerekli işgücünü sağlarken bir taraftan da hemşirelerin kendini geliştirecekleri bir çalışma planı hazırlamak son yıllarda birçok sağlık kuruluşunun problemi haline gelmiştir. Hemşire çizelgeleme adına geçmişten günümüze kadar yapılan çalışmalara bakıldığında farklı modellemeler kullanılarak, hastanelerin belirlediği iş kuralları çerçevesinde yapılan birçok çalışma mevcuttur. Bu da hemşire çizelgelemenin *Sorumlu yazar: Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Tel: (1050), tamereren@gmail.com Doi: /apjes.73975