Ayrık Olay Sistemlerinin kontrolü için bir modelleme ve gerçekleme yöntemi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Ayrık Olay Sistemlerinin kontrolü için bir modelleme ve gerçekleme yöntemi"

Transkript

1 tüdergs/d mühendsl lt:9 Sayı, - Şubat Ayrı Olay Sstemlernn ontrolü çn br modelleme ve gerçeleme yöntem İbrahm olga HASDEMİR *, Salman KURULAN, Leyla GÖREN İÜ Fen Blmler Ensttüsü, Kontrol ve Otomasyon Mühendslğ Programı, 69, Ayazağa, İstanbul Özet Sonlu durum maneler ya da otomatlar, Ayrı Olay Sstemlernn (AOS) analz, tasarım ve ontrolüne yönel formal yöntemlern yer aldığı uygulamalarda yaygın olara ullanılmatadır. Ayrı olay sstemlernn gerbeslemel ontrolü çn uramsal br yapı tanımlayan Üstdenetm Kuramı ve bu urama lşn uygulamalar buna örne olara verleblr. Otomatın standart tanımının, tasarıma lşn ayrı olay sstem davranışını fade edeblmesne rağmen, zamanlama ve sayma gb bazı davranışları bu modelleme bçm le fade etme olay değldr. Bu çalışmanın temel amacı, AOS davranışlarının, özel olara ontrole yönel davranış urallarının tasarımını ve fadesn mümün ılan durum tabanlı br modelleme bçmnn gelştrlmes ve bu modele dayanara tasarlanmış davranışın uygulanablmes çn br yöntemn elde edlmesdr. ZS-otomat olara anılan yen modelleme bçm, uygulamada sılıla arşılaşılan zamanlama ve sayma davranışlarının durum gösterm le fade edlmesn mümün ılan Zamanlama ve Sayma Yapısına sahptr. Modeln öneml br özellğ, gerçeleme aşamasında ullanılan tenolo araçlarda doğrudan uygulanablece yapısal bleşenler çermesdr. Bu çalışmada, modelleme bçmnn yanı sıra, br gerçeleme yöntem de tanıtılmatadır. Gerçeleme yöntem, ele alınan br AOS çn tasarlanmış ontrolörün ya da üstdenetleycnn Programlanablr Lo Kontrolörlerle (PL) gerçelenmesne yönel adımları sstemat olara tanımlamatadır. Yöntemn, tasarım davranışını yanlış olara gerçelemeye neden olan çığ ets adlı br problem çn çözüm oluşturduğu da gösterlmştr. Gelştrlen yöntemle, tasarımda öngörülen zamanlama ve sayma davranışları, PL lerde ullanılan Zamanlayıcı ve Sayıcı blolarını doğrudan ullanılmasını mümün ılmatadır. Sstemat olara tanımlanan bu yöntem, programlanara otomat od üretmn mümün ılan br yapıdadır. Anahtar Kelmeler: Ayrı olay sstemler, gerçeleme, Programlanablr Lo Kontrolör. * Yazışmaların yapılacağı yazar: İbrahm olga HASEMİR. tolga.hasdemr@semens.com; el: (6) Bu maale, brnc yazar tarafından İÜ Fen Blmler Ensttüsü, Kontrol ve Otomasyon Mühendslğ programında tamamlanmış olan "Ayrı olay sstemlernn tasarımı ve ontrolü çn yen br gerçeleme ve otomat od üretme yöntem " adlı dotora teznden hazırlanmıştır. Maale metn..9 tarhnde dergye ulaşmış, 5..9 tarhnde basım ararı alınmıştır. Maale le lgl tartışmalar 5.8. tarhne adar dergye gönderlmeldr.

2 İ.. Hasdemr ve dğerler A modelng and realzaton method for the control of Dscrete Event Systems Extended abstract When formal methods are appled n control desgn of Dscrete Event Systems (DES), t becomes necessary to model the system behavor and specfcatons by a formalsm such as automata or Petr nets. For example, the supervsory control theory (S) ntroduced by Ramadge and Wonham n 987, uses formal languages to model system behavor and, specfcatons and formal languages are often expressed by automata. he syntheszed controllers or supervsors are also represented by automata whch are then needed to be realzed by a programmable devce. Standard defnton of the automaton s capable of descrbng the DES behavor of a desgn; however some behavors le tmng and countng can not drectly or easly be represented n the standard formalsm. mplementng a tmng mechansm s necessary for dscrete event control systems when a certan amount of delay s reured to mae a decson after an event occurs. A green traffc lght, turnng on after a certan tme perod followng the red lght could be an example. Lewse, a countng mechansm s appled f t s necessary to count the occurrence of a partcular event for a number of tmes before ssung a control sgnal. For the case of manufacturng systems, pacagng the products when a certan number of products are reached could be an example for the reurement of countng mechansm. Whle t s possble to mplement the tmng and countng reurements easly wth the technologcal elements, formal defnton of the standard automaton does not nclude such nd of mechansms. However, t s possble to realze a tme delay when utlzng formal methods. t s straghtforward to defne a tme delay by assgnng an event to ndcate that a predetermned tme has elapsed. However, n ths case, a tmng mechansm s reured n the realzaton stage whch s not a part of the formal structure. For countng an event for n tmes, n successve states n the automaton representaton of the supervsor could be used, but n the general case, ths may necesstate usng large number of states. herefore, a structure that s capable of representng the tmng and countng behavor wthout usng external mechansms and excessve number of states s reured. Another reurement regardng the mplementaton of formal supervsors s an output mechansm that would ssue control sgnals (enablng or dsablng sgnals for the example of Supervsory ontrol heory) or events to drve the DES system beng controlled. hs reurement s generally met by employng automata wth outputs for the representaton of the supervsor. When mplementng a DES control strategy for dscrete event systems, tmng and countng behavors are freuently appled by usng predefned obects of the technologcal devce whch s used for the realzaton of control strategy. Programmable Logc ontrollers (PLs) have been used n ndustral applcatons for more than 5 years, and n today s ndustral control systems Programmable Logc ontrollers (PLs) are extensvely used for realzng control strateges. PLs mae t possble to realze tmng and countng behavors easly by utlzng ready-made obects called tmers and counters. n ths study, a formalsm that enables desgnng and expressng DES behavor s developed, and a methodology that mplements the desgned behavor based on the ntroduced formalsm s obtaned. he new formalsm, named -automaton, has a so called mng and ountng Structure that enables the desgner to assgn tmng and countng behavors to the state based representaton. An output functon structure whch enables outputtng events dependng on the states and/or on mng-ountng Structure of the -automaton s also defned. -automaton s defned n such a way that, n the realzaton stage, t s possble to mae use of the tools provded by the physcal realzaton platform,.e. PLs. he mplementaton methodology ntroduced for the new formalsm systematcally defnes the steps for realzng the desgned controller or supervsor va PLs. hs systematc settng maes t possble to program the methodology, whch s a step toward automatc code generaton. t s also shown that, the methodology resolves avalanche effect problem, whch mght be encountered due to a partcular structure of the automaton representaton of the control behavor. PL programs obtaned by utlzng the methodology are also modular n structure whch enhances program readablty. Keywords: Dscrete Event Systems, realzaton, Programmable Logc ontrollers.

3 Ayrı Olay Sstemlernn ontrolü çn br modelleme ve gerçeleme yöntem Grş Davranışı anlı olaylara bağlı olara ayrı durum değşmler le fade edleblen sstemler Ayrı Olay Sstemler-AOS (Dscrete Event Systems-DES) adını alır. Ayrı olay sstemler çn Ramadge ve Wonham ın önerdğ üstdenetm uramı (Supervsory ontrol heory), apalı çevrm ontrolü ve üstdenetleyc (Supervsor) tasarımı çn uramsal br yapı oluşturmatadır (Ramadge ve Wonham, 987). Üstdenetm uramında ontrol edlece sstem davranışı ve üstdenetleycler bçmsel dller le fade edlr. Bçmsel dllern fadesnde se sılıla otomat gösterm (modelleme) bçmnden faydalanılmatadır. Otomat gösterm bçm le uygulamada sılıla arşılaşılan tür davranışın fades olduça güçtür. Bunlardan zamanlama olara adlandırılaca davranış türü uygulamada belrl br durumda yen br olayın oluşması ya da yen br duruma geçşmes çn belenmes gereen süre le lgldr. Dğer davranış se sayma olara adlandırılacatır ve yen br duruma geçşn belrl br durumda, belrl br olayın, belrl br sayıda olması oşuluna arşılı gelr. Zamanlama davranışı ontrol uygulamalarında, farlı geresnmlerle ortaya çıablr. raf ışılarının belrl sürelerde yanıp sönmes, endüstryel üretm süreçlernde br şlemn başlaması çn başa br şlemn btmesnden sonra belrl br sürenn geçmes, ya da br test şlemnn sonucuna arar verme çn belrl br süre belenmes gb örneler verleblr. Sayma davranışına se br ontrol davranışının belrl br durumda, belrl br olayın, belrl br sayıda olması oşulu le oluşturulduğu uygulamalarda geresnm duyulur. Br paetleme üntesnde belrl sayıda ürün çn br paet oluşturulması örne olara verleblr. Zamanlama ve sayma davranışlarını standart otomat göstermnde doğrudan fade edece br yapı bulunmamatadır. Anca, uygulamada standart otomat gösterm le fade edlen br tasarım çn zamanlama ve sayma davranışlarını gerçeleme mânsız değldr. Örneğn zamanlama davranışının gerçelenmes problem çn, öngörülen beleme sürelernn dolması brer olay olara tanımlanablr ve ontrolör model bu olayları çerece şelde oluşturulablr. Anca gerçeleme aşamasında bu sürelern dolması le lgl olayı üretece br meanzmanın da bulunması gerer. Bu durumda zamanlama şlem formal ontrolör model çnde değl, gerçeleme çn ullanılan yöntemlerle fade edlmş olur. Sayma davranışını fade etme çnse standart otomat yapısında br olay n ez sayılacasa durumlar arası geçşlern bu olayla sağlandığı n adet durum, sayma davranışını arşılama çn ullanılablr. Anca bu, en genel halde durum sayısı ço fazla olan otomatların elde edlmesne neden olablr. Uygulamada zamanlama ve sayma davranışının gerçelenmesnde ullanılan tenolo aracın özelllernden yararlanılmatadır. Örneğn, Programlanablr Lo Kontrolörler (PL) yapılarında zamanlayıcı ve sayıcı adı verlen hazır program blolarını çermetedr (Kurtulan, 7). asarımda formal yöntemlern ullanılıp ullanılmamasından bağımsız olara günümüzün AOS ontrol uygulamalarında PL ler yaygın olara ullanılmata ve zamanlama ve sayma davranışları bu hazır blolarla gerçelenmetedr. Bu çalışmada, ontrolör ya da üst denetleycy gerçeleme amaçlı olara modelleme üzere zamanlama ve sayma davranışlarını yuarıda bahsedlen zorlular olmasızın yapısında barındıran, tenolo elemanların sağladığı fonsyonları doğrudan ullanmayı mümün ılan br otomat yapısı elde edlecetr. Zamanlama ve sayma davranışlarının yanında, belrl oşullara bağlı olara belrl olayların üretlmes önem taşır. Olay çıışlarının üretlmes farlı oşullara bağlı olablr. Belrl br ontrol davranışına arşılı gelen çıışın, belrl br duruma geçlmes, br durumda belrl süre belenmes ya da br olayın belrl br sayıda olmasına bağlı olara üretlmes gereeblr. Sonuç olara olay çıışları otomatın bulunduğu duruma ya da durumla beraber zamanlama ve sayma davranışlarıyla doğrudan lgldr. Bu çalışmada elde edlece otomat tanımında, durumlara ve zamanlama-sayma özelllerne bağlı olara olay üreten çıış fonsyonları da bulunmatadır.

4 İ.. Hasdemr ve dğerler Formal tasarımla elde edlen ve durum gösterm le fade edlen ontrolör ya da üstdenetleyclern gerçelenmes çn, sonlu durum manelerne arşılı gelece PL programlarının gelştrlmesne lşn yöntemlere geresnm duyulur. emel olara, ontrolörlern ya da sonlu durum manelernn gerçelenmes problem PL nn uramsal br sonlu durum manes gb davranmasını sağlayaca programının gelştrlmesnden barettr. Bu amaçla, PL odlarının gelştrlmesne yönel yöntemler ve bu yöntemlerde arşılaşılablece problemler (ueroz ve ury, ; Faban ve Hellgren, 998) çalışmalarında ncelenmştr. Sonlu durum manelerne arşılı gelen PL programlarının oluşturulablmes çn blnen en bast yöntem, durumların ve olayların PL belle btler le temsl edlmesne ve urma (SE) ve slme (RESE) omutları le durum geçş fonsyonlarının programlanmasına dayanır. Bu yöntem, olay uygulanablr olmasına rağmen, gerçelenece sonlu durum manesnn br tür yapısal özellğne bağlı olara davranışı belenenden farlı olan yanlış çözümler vereblmetedr. Çığ ets (avalanche effect) adı verlen bu sorun çn lteratürde önerlen çözüm se gelştrlen PL programında omut sırasının değştrlmes gb sstemat olmatan uza olan ve bazı durumlarda çözümü mânsız ılan br yönteme dayanmatadır (Faban ve Hellgren, 998; Hasdemr vd., 8). Bu çalışmada çığ ets problem çn esn ve sstemat br çözüm oluşturan br yöntem önerlmetedr. Yöntem, temel olara zamanlama ve sayma davranışlarını modelleyen br gösterm şel çn verlmetedr, anca genel durumda standart otomat göstermnn gerçelenmes çn de ullanılablr. Öncelle zamanlama ve sayma davranışlarını modelleyen otomat gösterm oluşturulaca, daha sonra bu göstermden hareetle br gerçeleme yöntem önerlecetr. Zamanlama ve Sayma davranışlarının fades Genel durumda sayma davranışının standart otomat gösterm le fades abul edlemeyece adar ço sayıda durum ullanılmasına neden olablr. Bu nedenle temel amaç sayma davranışını çolu durum yerne az sayıda durumla fade edece br yapı elde etme olacatır. Sonuçlar zamanlama davranışı çn de ullanılacatır. Öncelle sayma şlemnn standart otomat göstermnden yola çıılara fades elde edlecetr. Şel de br durumundan tbaren olayının n, olayının m ez sayıldığını tespt eden br otomat verlmetedr. İşaretl durumlar, lgl olayın sayımının tamamlandığını göstermetedr. Şel. ve olaylarının sayılmasını modelleyen standart otomat gösterm Görüldüğü gb sayılan olay sayısına bağlı olara sayımı tap eden otomatın durum sayısı çarpımsal olara büyümetedr. Bu problem çn, davranış açısından eşdeğer olaca, durum sayısı az olan farlı otomatlar elde edlmeye çalışılacatır. Şel de otomatın durumları üç gruba ayrılablr: İl durumun da çnde bulunduğu şaretl olmayan durumlar br gruba, şaretl durumlar hang olayın sayımının tamamlandığını gösterece şelde dğer gruba arşılı getrleblr. Buna göre, Şel de şaretl olmayan durumların tamamı sayma şlemnn devam ettğ eşdeğer te br durum olara değerlendrleblr. Sayma şlem devam ettğ sürece ve olayları bu eşdeğer durumdan çıışa neden olmayacağından bu olaylar özçevrm olayları olara değerlendrlecetr. Başlangıç durumunun çnde bulunduğu eşdeğer durum le gösterlrse Şel de gb br otomat elde edleblr. ve olayları sırasıyla ve

5 Ayrı Olay Sstemlernn ontrolü çn br modelleme ve gerçeleme yöntem olaylarının sayımının tamamlanmasına arşılı gelmetedr. ve olaylarının, lgl sayma şlem tamamlandığında otomat olara üretldğ varsayılmatadır ve sayma olayı olara adlandırılacatır. Açıtır, standart otomat göstermnde sayma özellğ ve sayıma arşılı br olayın üretlmes gb br şlev bulunmamatadır. Bu çalışmada, otomat göstermne bu özellğ azandıraca br yapı le beraber, olayların üretlmesn mümün ılan çıış fonsyonları tanımlanacatır. Benzer br özell zamanlama davranışı çn de gelştrlecetr. anımlanan otomat, hang durumda hang olayların aç ez sayılması geretğ blgsn Sayma Yapısı adı verlen br tanımla taşıyacatır. Benzer şelde hang durumda ne adar süre belenmes geretğ blgs de Zamanlama Yapısı adlı br tanımla verlecetr. anımında zamanlama ve sayma davranışlarını bulunduran bu otomat ZS-yapılı otomat ya da ısaca ZSotomat olara anılacatır. Aşağıda ZSotomatın formal tanımda ullanılaca vetör ağırlığı ve ağırlı aybı tanımları verlmştr. Şel. Sayma davranışına lşn eşdeğer otomat anım. Br u vetörünün ağırlığı vetörün sıfırdan farlı elemanlarının sayısına eşttr ve AG(u) le gösterlr. anım., N olma üzere her adımda sadece br elemanının değer değşen br ( u, u,..., u,... ) vetör dzsnn. adımında. elemanının aldığı değer u () le gösterlsn. Bu vetör dzsnn. elemanını çn (-) ve adımlarında u ( ) u ( ) = () oşulları sağlanıyorsa ( ). adımdan. adımına geçşte u vetörünün ağırlığı br azalır, yan AG( u ) - AG( u ) = () oşulu sağlanır. Bu durumda adımı ağırlı ayıp adımı, tam sayısı da adımında ayıp eleman olara adlandırılır ve AG ( u ) = () le gösterlr. Ağırlı aybının olmadığı adımlar çn ayıp eleman tanımsızdır. ZS-otomat ZS-otomat şu şelde tanımlanmatadır: (,, f, Γ,,, ) G =, () ZS Burada, sonlu durumlar ümes, sonlu olaylar ümesdr. = S şelnde üç alt ümenn bleşm olara fade edlr. S = {,,..., n} sstem olayları ümesdr. Sstem olayları standart otomat tanımı le verlen olaylar ümesnde olaylara eşdeğerdr. { = }, te elemanlı br ümedr ve elemanı zamanlama olayıdır. = {,,..., n } sayma olayları ümesdr. Br ZS-otomatta sstem olayları sayısı adar sayma olayı bulunur. f : durum geçş fonsyonudur ve özelller standart otomat tanımında verldğ gbdr. Γ : atf olay fonsyonu adını alır ve özelller standart otomat tanımında verldğ gbdr. Zamanlama Yapısı (ZY) olara adlandırılır ve = { τ, } (5) 5

6 İ.. Hasdemr ve dğerler şelnde tanımlanır. Burada τ R, ZSotomatın durumunda üretlece zamanlama olayına lşn gecmey tanımlar. Sayma Yapısı (SY) olara adlandırılır ve = {c, } (6) şelnde tanımlanır. S = {,,..., n} sstem olayları ümes olma üzere, c, durumuna lşn n boyutlu doğal sayılar vetörüdür. c vetörünün S olayına arşılı gelen c () elemanı, durumunda bu olayının aç ez sayılacağını belrlemetedr. Çıış Fonsyonları ümesdr ve = { δ, δ, δ } (7) şelnde üç bleşenle verlr. Bunlardan δ : S { ε}, duruma bağlı çıış fonsyonudur ve çn, ε δ() =! { S { ε}} atf degl atf (8) şelnde tanımlanır. Burada ε boş elme, ya da uzunluğu sıfır olan elmedr. δ : R { ε} duruma ve ZY ye bağlı çıış fonsyonudur ve ε atf degl veya τ = δ (, t) = ε atf ve t t + τ (9) atf ve t = t + τ şelnde tanımlanır. Burada t zamana, t se durumunun atf olduğu ana arşılı gelr. τ dr. δ : N {ε} duruma ve SY ye bağlı çıış fonsyonu adını alır. δ, anım ve anım ullanılara, δ (, ) = ε ε atf degl c atf AG( c atf AG( c AG ( c -n ) = -n -n = ) = AG( c ) ) = AG( c )- şelnde tanımlanır. c dr. Sayma adımı olara adlandırılan değşen durumu atf olduğu an sıfır değern alır ve durum değşlğne neden olmayan her olayda (özçevrm olaylarının meydana gelmesyle) çerğ br artar. n vetörünün. elemanı n (), S = {,,..., n} sstem olayları ümesnde br olayına arşılı gelr ve olayın oluş sayısıyla lgl blgy taşır. n, elemanları üzernden aşağıda şelde tanımlanır: n ( ) =, n + n ( ) + ( ) = n ( ) f(, ) =, f(, ) =, = () Burada,. adımdan (+). adıma geçşe neden olan olaydır. başlangıç durumudur. Görüldüğü gb ZS-otomat, standart otomatın özelllerne e olara zamanlama, sayma ve olay üretme özelllerne sahptr. Bu anlamda standart otomatın, burada tanımlanan ZSotomatın özel br durumu olduğu söyleneblr. Gerçeten de çn τ =, c = ve δ () = ε sağlanıyorsa ZS-otomat davranışı, standart otomat davranışı le aynı olacatır. ZS-otomatta, zamanlama ve sayma yapıları durumlara lşlendrlmş olara tanımlanmatadır. Benzer şelde çıış fonsyonları da durumlarla lşlendrlmştr. Bu, tasarımda ve gerçelemede büyü esnel sağlamatadır. asarım aşamasında zamanlama davranışı, olaylardan bağımsız olara belrl durumlar çn öngörülür ve ZY le bu durumlara belrl gecme süreler atanır. ZY ye bağlı çıış fonsyonu se ZY tarafından gecme atanan durumlarda, ge- 6

7 Ayrı Olay Sstemlernn ontrolü çn br modelleme ve gerçeleme yöntem cme süres sonunda zamanlama olayının üretleceğn garantlemetedr. Sayma davranışı le lgl olara, belrl br durum çn, hang olay ya da olayların o durumda aç ez sayılacağı SY tarafından belrlenr. SY ye bağlı çıış fonsyonu se lgl olayın sayımı tamamlandığında sayımın tamamlanmasına arşılı gelen sayma olayının üretlmesn garantlemetedr. asarımcı, gecme süresnn, ya da lgl sayımın tamamlanmasından sonra ontrol davranışının ne olacağını, zamanlama ve sayma olaylarını ullanara olaylıla belrleyeblr. Görüldüğü gb tasarım aşamasında ZY ve SY le durumlara br tür özell azandırılara zamanlama ve sayma davranışlarının modellenmes olaylaştırılmatadır. Bu davranışların durumlarla lşl olara verlmes gerçeleme aşaması çn de avanta sağlamatadır. Örneğn PL ler çn, hem gerçelenme, hem de PL programının ounablrlğn olaylaştırmatadır. ablo de, ZS-otomatın durum dyagramı göstermnde yapıtaşlarını ve bunların tanımında verlen arşılılarını göstermetedr. ablo. Durum dyagramı göstermnde ZSotomatın yapıtaşları Gösterm (t ) Karşılığı = f (,) = δ () = δ (, t), τ = t δ (, ), c ( ) = n δ () = ε, τ, c = = Örne. Bu örnete bleşenler aşağıda verlen G ZS = (,, f, Γ,,,, ) ZS-otomatı ele alınaca ve lgl durum dyagramı gösterm elde edlecetr. Durum ve olay ümeler: = {,,..., 5} = {,,,,,,,, Durum geçş fonsyonu: f = (, ), f, ) = 5 (, f (, ) =, f (, ) =, f (, ) =, f (, ) =, f = (, ), f, ) = 5 f ( 5, ) = Zamanlama Yapısı: (, f (, ) = 5, = τ, τ,..., τ } ve τ = τ = τ ; { 5 τ = 6 6, τ =. Sayma Yapısı:. = c, c,..., c } ve c c { 5 = c = [ = c = c 5 ] Çıış fonsyonları: = { δ, δ, δ } = [ } = 5 ]; ε δ( ) = = ε ya da atf degl δ (, t) = ε atf ve t t + τ ( =,) atf ve t = t + τ ( =,) ε atf degl atf degl ε δ (, ) = atf ve AG( - ) = AG( )-, c n c AG ( c -n) =, ( =,) Başlangıç durumu: = 7

8 İ.. Hasdemr ve dğerler Bu ZS-otomatın durum dyagramı gösterm ablo le Şel te gb elde edleblr. Şel. Örne de tanımlanan otomat Şel te ZS-otomatın örne br davranışı şu şelde verleblr: Başlangıçta durumunda olan ZS-otomat olayı le durumuna geçer. durumu çn zaman yapısı le 6.6 sanyel br gecme süres, sayma yapısı le nn, ün ez sayılacağı tanımlanmıştır. atfen art arda ve olaylarının olması le sayma adımı nın değer, () fades doğrultusunda n sayma vetörünün çerğ [ ] olur. Anca ve çn tanımlanan sayma değerlerne ulaşılmadığından herhang br sayma olayı üretlmemetedr. atf oldutan 6.6 sanye sonra lgl çıış fonsyonu tarafından (9) fades gereğ zaman- lama olayı üretlr ve otomat terar durumuna geçer. durumundayen le terar durumuna geçlr. durumunda olayı le = değern alır. ün nc ez olması le = olur ve durumuna lşn sayma vetörünün (= çn n ) çerğ anlı olara [ ] olur. Bu se ( c n ) vetörünün ağırlı aybetmesne ve δ fonsyonunun sayma olayını üretlmesne neden olur. le durumuna geçlr ve sayma adımı sıfırlanır. Otomat e geçtten. sanye sonra duruma ve ZY ye bağlı çıış fonsyonu tarafından ( δ ) üretlr. Bu olayla otomat 5 durumuna geçer. Bu durumda olayının olması G ZS nn terar durumuna geçmesne neden olur. de ZS yapısı le nn ez sayılacağını tanımlamatadır. olayı 6.6 sanyeden ısa sürede ez meydana gelrse ZS-otomat e geçecetr. durumunda, duruma bağlı çıış fonsyonu tarafından olayının üretleceğ tanımlanmatadır. Dolayısıyla bu duruma geçlr geçlmez üretlr, bu se ZS-otomatın 5 e geçmesne neden olur. ZS-otomatın çalışmasına, bu şelde örne olaylarla devam edleblr. ZS-otomat çn PL le gerçeleme yöntem ZS-otomat, durum dyagramı göstermne e olara, tanımında ZS-Yapısı ve çıış fonsyonlarını da bulundurmatadır. Aşağıda ZS-otomat çn tanımlanaca yöntem durum geçşler ve l durumun gerçelenmesne e olara, ZS-Yapısı ve çıış fonsyonlarının gerçelenmesn çerr. Durum geçşler ve l durumun gerçelenmes çn verlece tanımlar olaylıla standart otomat çn uyarlanablr. Yöntem, aşağıda durum geçşlernn ve ZS-Yapısının gerçelenmesne lşn olara aşamada tanımlanacatır. Durum geçşlernn ve l durumun gerçelenmes Daha önce bahsedldğ gb standart gerçeleme yöntem le, çığ ets problemn ortadan aldıran sstemat br çözüm verlememetedr. Ayrıca, bu yöntem bazı PL modellernde normal bt şlem omutlarına göre program belleğnde öneml mtarda daha fazla yer aplayan urma ve slme (SE ve RESE) omutlarını yoğun olara ullanmatadır. Örneğn Semens S7- PL lerde standart br bt şlem omutu çn program belleğnde byte lı, SE ve RESE omutlarının her br çn 7 byte lı alan ayrılır. Ayrıca bu omutların ullanılması, geçş fonsyonlarının PL programından tabn de güçleştrmetedr. Aşağıda tanıtılaca yöntem, temel olara urma ve slme omutlarının ullanılmadığı, çığ ets problem çn esn br çözüm oluşturan ve tap 8

9 Ayrı Olay Sstemlernn ontrolü çn br modelleme ve gerçeleme yöntem edlmes, değşllern uygulanması olay olan br yapı oluşturmatadır. Yöntem, PL nn çalışma prensbne uygun olara zamanda ayrı anlarda şletlen mantısal fonsyonlarla fade edlecetr. Br mantısal değşennn urma oşulu S le, slme oşulu R le temsl edlsn. N olma üzere değşennn mevcut değer (), br sonra değer (+) le gösterlrse ( + ) = S + ().R () mantısal fonsyonunun yu S le urduğu, R le sıfırladığı olaylıla gösterleblr. Burada + mantısal VEYA,. VE şlemne, R se R nn mantısal DEĞİL ne arşılı gelmetedr. Bu fonsyon verlen br otomatın durum geçş oşullarının gerçelenmes çn de ullanılablr. Aşağıda tanımlar ZS-otomatın durum geçş oşullarının mantısal fonsyonlarla fade edleblmesne yönel olara verlmştr. anımlar olaylıla standart otomat çn uyarlanablr (Hasdemr vd., 8). anım. G (,, f, Γ,,,, ) ZS = ZSotomatı verlsn. = {,,..., N } durum ümesnde her duruma le N arasında br tam sayı arşılı gelece şelde oluşturulan = {,,...,N } ümesne G ZS ye lşn durum nds ümes denr. anım. G (,, f, Γ,,,, ) ZS = ZSotomatı verlsn. = {,,..., N } durum ümesnde her duruma le N arasında br tam sayı arşılı gelece şelde oluşturulan = {,,..., N } ümesne G ZS ye lşn olay nds ümes denr. anım 5. Durum geçş fonsyonu f olan br ZS-otomata lşn durum nds ümes = {,,..., N }, olay nds ümes = {,,..., N } olsun. durumuna geçşe lşn durum nds ümes şu şelde tanımlanır: () = {, f(, ) = }, S S () ümesnn elemanları durumuna geçşn mümün olduğu durum ndslerne arşılı gelr. anım 6. Durum geçş fonsyonu f olan br ZS-otomata lşn durum nds ümes = {,,...,N }, olay nds ümes = {,,...,N } olsun. durumuna geçşe neden olan olay nds ümes şu şelde tanımlanır: S ( ) = {, f (, ) = }, anım 7. Durum geçş fonsyonu f, atf olay fonsyonu Γ olan br ZS-otomata lşn durum nds ümes = {,,...,N }, olay nds ümes = {,,...,N } olsun. durumundan duruma geçşe neden olan olay nds ümes: (, ) (, ) = { Γ( ) S ( )}, şelnde tanımlanır. anım 8. Durum geçş fonsyonu f, atf olay fonsyonu Γ olan br ZS-otomata lşn durum nds ümes = {,,...,N }, olay nds ümes = {,,...,N } olsun. durumundan çıışa neden olan olay nds ümes şu şelde tanımlanır: R ( ) = { Γ( )}, Buraya adar verlen tanımlar Şel te verlen örne otomata uygulanacatır. Şel. Örne br otomat Örne. Şel te verlen otomat çn durum nds ümes = {,, }, olay nds ümes {,,,} = tür. anım 5, 6, 7 ve 8, çn uygulanırsa aşağıda ümeler elde edlr. S 9

10 İ.. Hasdemr ve dğerler durumuna geçşe lşn durum nds ümes S () = {,} ; durumuna geçşe neden olan olay nds ümes S () = {,, }, ( ) durumlarından durumuna geçşe neden olan olay nds ümeler; (,) = { }, (,) = φ, (,) = {,} ; durumundan çıışa neden olan olay nds ümes R () = {, } anım 9. durumuna lşn urma oşulunun adımında mantısal fades S () = (). (,), (,) = S() n n (, ) le verlr. (,), durumundan durumuna geçşe neden olan tüm olayların eşdeğerne arşılı gelmetedr. anım. duruma lşn slme oşulunun mantısal fades R () = le verlr. R () () anım 9 ve le ndsl duruma lşn urma ve slme oşulları verldğnden, bu duruma lşn mantısal eştl () fadesnden faydalanılara şu şelde elde edleblr: ( + ) = S () ().R () () + () eştlğne lşn PL programı olaylıla merdven dl programlama tenğ le elde edleblr. ( + ) mantısal değşen, () mantısal değşen le gösterlrse () eştlğne arşılı gelen PL programı Şel 5 te gb oluşturulablr. Programın son basamağında değşennn çerğ değşenne atanmatadır. Buna göre PL programında mantısal değşen, durumunun mevcut PL tarama çevrmnde; mantısal değşen se bu durumun br sonra PL çevrmnde göstermne arşı geldğ yorumu yapılablr. Şel 5. Eştl ye arşılı gelen PL programı Örne. Bu örnete Şel te otomat terar ele alınaca, bu otomata anım 9 ve le verlen fadeler elde edlere otomatı gerçeleyen PL programı elde edlecetr. anım 9 ve anım a göre bu otomatın durumu çn S() = (). (,) S() () = (). + ().( + ) R () () = + R() = () fadeler elde edlr. Bu fadeler Eştl de yerne onulursa durumuna lşn mantısal fade ( + ) = (). + ().( + ().. + ) (5) şelnde elde edlr. Dğer durumlara lşn mantısal fadeler oluşturulursa, durum geçş fonsyonu gerçeleyen program parçası Şel 5 e uygun olara Şel 6 da gb elde edlr. İl durumun programlanması İl durumun programlanması çn PL nn l tarama çevrmnde mantısal değer alan özel bele alanlarından faydalanma mümündür. Örneğn S7- PL snde SM. le adreslenen özel belle alanı program şletlmeye başladığı anda l duruma arşılı gelen bt değşenn urma çn ullanılablr. Bunun dışında, ullanılaca olan PL nn böyle br özellğnden bağımsız olara otomat hçbr durumda değlse l durumdadır mantığı le de l duru-

11 Ayrı Olay Sstemlernn ontrolü çn br modelleme ve gerçeleme yöntem mun programlanması mümündür. Bu sözel fade, l durumun nds numarası olma üzere, formal olara aşağıda mantısal eştlle verleblr. ( + ) = () () \ Şel 6. Örne e lşn PL programı Buna göre Şel te verlen otomat çn l duruma lşn mantısal fonsyon =. şelnde olacatır. Bu mantısal fonsyonu gerçeleyen PL programı se Şel 7 de verlmştr. Şel 7. İl duruma lşn gerçeleme Şel 6 da B basamağı yerne Şel 7 de l duruma arşılı gelen program parçasının ullanılması gerçeleme açısından hçbr probleme neden olmayacatır. Çünü, Şel 7 de programa göre ya da durumundan çıılıp durumuna geçlen her oşulda değşen mantısal sevyesne urulaca, yan PL gerçelemesnde stenlen davranış sağlanmış olacatır. Bu se l durumun programlanması çn PL de daha fazla program belleğ ullanma yerne, program belleğnden azanım anlamına gelmetedr. ZS-yapısının ve çıış fonsyonların gerçelenmes Gerçeleme yöntem çn buraya adar verlen tanımlar durum geçşler ve l durumun programlanablmes le lgldr ve standart otomat göstermnn gerçelenmes çn de olaylıla uyarlanablr. ZS-otomatı standart otomattan ayıran Zamanlama ve Sayma Yapıları (ZS- Yapısı) le çıış fonsyonlarının gerçelenmesne lşn yöntemlern de tanımlanmasına geresnm vardır. Bunların gerçelenmes çn PL lerde zamanlama ve sayma şlemlern yerne getren hazır program blolarından, yan Zamanlayıcı ve Sayıcılardan faydalanılacatır. ZS-Yapısı ve lgl çıış fonsyonlarının gerçeleme yöntem de bu bloların tanımında grş çıışlar le verleblr. Bunun çn Semens S7- PL lern omut ümeler ullanılmıştır. Sıfırdan farlı br gecme öngörülen br durum çn Gecmel Kapatan Zamanlayıcının (ON) N grşne, bu durumu temsl eden mantısal değşen, P grşne se gecme süresne arşılı gelen br tamsayı değer atanmalıdır. Br durumu çn Zamanlama Yapısında τ le tanımlanan gecme süres, P grşne τ değern grere 7-6 ya da - 55 zamanlayıcılarından br le sanye cnsnden gerçeleneblr. Şel te verlen ZSotomat çn ZY le tanımlanan τ = 6. 6 değer ve buna lşn çıış fonsyonunun PL gerçelemes Şel 8a da verlmştr. Zamanlayıcı çıışı, zamanlama olayına arşılı gelen değşenne atanmatadır. Zamanlama olayının meydana gelmes Şel e göre e geçşle sonuçlanacağından, PL programında nn mantısal değern alması br sonra PL çevrmnde nn, dolayısıyla 7 zamanlayıcısının sıfırlanmasına neden olacatır. Böylece değşen olayların gerçelenme prensbne uygun olara, br tarama çevrm boyunca mantısal değern almış olacatır.

12 İ.. Hasdemr ve dğerler Sayma Yapısı le br durumu çn tanımlanan c vetörü çn c () oşulu, olayının durumda c () ez sayılacağına arşılı gelr. Bu oşul U sayıcısının U grşne. mantısal fonsyonu atanmasıyla gerçeleneblr. İlgl durumdan çıılmasıyla da sayıcıyı sıfırlayan R grşne mantısal değer atanmalıdır. Bu se le gerçeleneblr. Son olara U sayıcısının PV grş çn Sayma Yapısı le tanımlanan c () değer atanmalıdır. Şel te verlen ZS-otomat çn Sayma Yapısı le tanımlanan c () = değerne lşn çıış fonsyonunun PL gerçelemes Şel 8b de verlmştr. Görüldüğü gb sayıcısının çıışı sayma olayına atanmatadır. Şel 8. ZS-Yapısına lşn çıış fonsyonlarının gerçelenmes Sonuç Bu çalışmada ayrı olay sstemlernn ontrolüne yönel tasarımı fade etme çn ullanılablece, durum dyagramlarını temel alan br modelleme bçm ve gerçeleme yöntem tanımlanmıştır. anımlanan gösterm bçm uygulamada sılıla arşılaşılan davranış türlernden zamanlama ve sayma davranışlarının fadesn olaylaştırmata, aynı zamanda Programlanablr Lo Kontrolörlerle (PL) gerçelemede doğrudan ullanılablece br yapı oluşturmatadır. Zamanlama ve sayma davranışının fades standart otomat göstermne Zamanlama ve Sayma Yapısı olara adlandırılan br özellğn azandırılması le sağlanmatadır. anım açısından, Standart otomat göstermnn ZS-otomat olara adlandırılan bu modelleme bçmnn özel br durumu olduğu söyleneblr. Uygulamada sılıla arşılaşılan br gerçeleme sorunu çığ ets olara adlandırılır ve otomat göstermnde belrl br yapısal özellğn PL ler le gerçelemede hatalı sonuçlar vermes le lgldr. Lteratürde bu sorun çn sstemat olmatan uza, bazı uygulamalarında se doğru br gerçelemenn elde edlmesnn mânsız olduğu yöntemler önerlmştr. Bu çalışmada önerlen ZS-otomat gösterm bçm çn, çığ ets problem olmayan, sstemat br gerçeleme yöntem tanımlanmıştır. Yöntem uygulamacı tarafından doğrudan ullanılara tasarıma arşılı gelen PL programının oluşturulması çn ullanılablmetedr. amamen matematsel ve sstemat br şelde fade edlmesne rağmen, bu yöntem sezgsel olara olay uygulanablr, elde edlen PL odu se olay ounablr olma özellğndedr. anımlanan yöntem uygulandığında, durum geçşlerne lşn oşullar, elde edlen PL programında açıça görülmetedr ve her br duruma lşn geçş oşulları çn merdven mantığı programında te br basama yeterl olmatadır. Bunun yanında gerçeleme yöntemnn sstemat fades, bu yöntemn programlanara gerçelenmesn de mümün ılmatadır. Bu se PL programlarının otomat olara üretlmesn mümün ılan yazılım uygulamaların gelştrlebleceğ anlamını taşımatadır. Kaynalar Brandn, B.A., (996). he real-tme supervsory control of an expermental manufacturng cell, EEE ransactons on Robotcs and Automaton,,, -. Faban M. ve Hellgren A., (998). PL-based mplementaton of supervsory control for dscrete event systems, Proceedngs, 7th EEE conference on Decson & ontrol,, 5-, ampa, Florda, USA. Hasdemr İ.., Kurtulan S. ve Gören L., (). mplementaton of local modular supervsory control for a pneumatc system usng PL, Proceedngs, 7th nternatonal Worshop on Dscrete Event Systems (WODES), 5-, Rems, France. Hasdemr İ.., Kurtulan S. ve Gören L., (8). An mplementaton methodology for supervsory

13 Ayrı Olay Sstemlernn ontrolü çn br modelleme ve gerçeleme yöntem control theory, nternatonal Journal of Advanced Manufacturng echnology, 6, Kurtulan, S., (7). Endüstryel umanda sstemler, Nobel Yayın Dağıtım, İstanbul. ueroz, M.H. de ve ury, J.E.R., (). Synthess and mplementaton of local modular supervsory control for a manufacturng cell, Proceedngs, 6th nt. Worshop on Dscrete Event Systems (WODES), Zaragoza, Span. Ramadge, P.J. ve Wonham, W. M., (987). Supervsory control of a class of dscrete event processes, SAM Journal of ontrol and Optmzaton, 5,, 6-.

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AYRIK OLAY SİSTEMLERİNİN TASARIMI VE KONTROLÜ İÇİN YENİ BİR GERÇEKLEME VE OTOMATİK KOD ÜRETME YÖNTEMİ DOKTORA TEZİ İbrahm Tolga HASDEMİR Anablm Dalı

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

Detaylı

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Nur ÖZHENEKCİ O SÜPERPOZİSYONU İLE ZAAN ANI ALANINA ÇÖZÜ Aşağıda açılanaca olan ortogonall özelllernn sağlandığı yapılar çn, zaman tanım alanında çözüm, her mod çn ayrı ayrı yapılıp daha sonra bu modal

Detaylı

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME SABİ-KUUP YAKLAŞIMI KULLAILARAK ELEKOFERASA ODA AKUSİK EKO YOK EME uğba Özge ÖZDİÇ Rıfat HACIOĞLU Eletr-Eletron Mühendslğ Bölümü Mühendsl Faültes Zongulda Karaelmas Ünverstes, 671, Zongulda ozdnc_ozge@hotmal.com

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE KARE TESTLERİ Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design) ANOVA CRD (Completely Randomzed Desgn) Örne Problem: Kalte le blgnn, ortalama olara, br urumun üç farlı şehrde çalışanları tarafından eşt olara algılanıp algılanmadığını test etme amacıyla, bu üç şehrde

Detaylı

16. Dörtgen plak eleman

16. Dörtgen plak eleman 16. Ddörtgen pla eleman 16. Dörtgen pla eleman Kalınlığı dğer boyutlarına göre üçü ve düzlemne d yü etsnde olan düzlem taşıyıcı ssteme pla denr. Yapıların döşemeler, sıvı deposu yan duvarları ve öprü plaları

Detaylı

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri Düşü Hacml Üretmde İstatstsel Proses Kontrolü: Kontrol Grafler A. Sermet Anagün ÖZET İstatstsel Proses Kontrolu (İPK) apsamında, proses(ler)de çeştl nedenlerden aynalanan değşenlğn belrlenere ölçülmes,

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

Detaylı

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

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

Detaylı

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ Uça Çzelgeleme roblemnn Karınca Kolonler Optmzasyonu le Çözümü HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 2005 CİLT 2 SAYI 1 (87-95) UÇAK ÇİZELGELEME ROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

Detaylı

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası, 15. Türye Harta Blmsel ve Ten Kurultayı, 5 8 Mart 015, Anara. SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Leyla ÇAKIR*

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ ARKI SES KAYNAKARINDAN ÜRETİEN TEME TANIM DİZİERİ İE KONUŞMA İŞARETERİNİN MODEENMESİ Rafet AKDENİZ Ümt GÜZ 2 Haan GÜRKAN 2 B. Sıddı YARMAN 2 Traya Ünverstes, Çorlu Mühendsl aültes, Eletron ve Haberleşme

Detaylı

BÖLÜM CROSS METODU (HARDY CROSS-1932)

BÖLÜM CROSS METODU (HARDY CROSS-1932) Bölüm Cross Yöntem 5.1. CROSS ETODU (HARDY CROSS-193) BÖÜ 5 Hperstat sstemlern çözümünde ullanılan cross yöntem açı yöntemnn özel br hal olup moment dağıtma (terasyon) metodu olara da ullanılmatadır. Açı

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

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

Detaylı

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

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

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

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

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

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri   Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

Piyasa şartları, üretim yapan firmaları daha ucuz, daha

Piyasa şartları, üretim yapan firmaları daha ucuz, daha MKLE Mehmet İlterş Sarıgeçl, İbrahm Denz çalı KRNK-İYEL MEKNİZMSIND ÇIK KUET KONTROLÜ Mehmet İlterş Sarıgeçl Yrd. Doç. Dr., Çuurova Ünverstes, Mühendsl - Mmarlı Faültes, Mane Mühendslğ ölümü, dana msargecl@cu.edu.tr

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Sad İNCEOĞLU SONLU BASİT YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY) MATEMATİK ANABİLİM DALI ADANA006 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma ERS- Raw Datası çn Dönüşüme Dayalı Sııştırma. Göhan. KASAPOĞLU, İrahm. PAPİLA, Bngül YAZGA, Sedef KET İstanul Ten Ünverstes, Eletr-Eletron Faültes, Eletron ve Haerleşme Mühendslğ, 066, Masla, İstanul Tel:

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açı Ders Malzemeler http://ocw.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapma veya Kullanım Koşulları haında blg alma çn http://ocw.mt.edu/terms veya http://www.acders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102 Introducton

Detaylı

MAK354 Isı Mühendisliği Genel Sınav Soru ve Cevapları Mustafa Eyriboyun

MAK354 Isı Mühendisliği Genel Sınav Soru ve Cevapları Mustafa Eyriboyun 1) Br yoğuşturucunun 25,4 çapında nce cdarlı boruları çnden 1.2 /s hızla su aatadır. Boru yüzey sıcalığı 350 K de sabt tutulatadır. Su grş sıcalığı 17 C ve borular 5 uzunlutadır. Buna göre suyun çıış sıcalığı

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

BÖLÜM 5 İNCE PROFİLLER İÇİN SAYISAL UYGULAMALAR

BÖLÜM 5 İNCE PROFİLLER İÇİN SAYISAL UYGULAMALAR BÖLÜM 5 İE PROFİLLER İÇİ SAYISAL UYGULAMALAR 5. Grş 5. İne profl teors 5.. Analt çözümler 5.. Kamburlu eğrsne polnom şelnde eğr uydurulması 5.. Fourer ntegrallernn sayısal hesabı 5. Kümelenmş-grdaplar

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

basit cebirsel denkleminin geçerli olduğunu varsayalım. denklemine ait İAD. çıkış düğümüne olan ve kazancı a

basit cebirsel denkleminin geçerli olduğunu varsayalım. denklemine ait İAD. çıkış düğümüne olan ve kazancı a İşret Aış Drmlrı: İşret Aış Drmlrı (İAD), blo drmlrın bstleştrlmş hl olr örüleblr. Ft, İAD fzsel örünüş ve mtemtsel urllr bğlılı ısındn zım urllrı dh serbest oln blo drmlrındn frlıdır. Blo drmlrı, rmşı

Detaylı

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ DALGACI DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIARILAN ÖZNİTELİ VETÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİSEL İŞLEMLERİN GERÇELEŞTİRİLMESİ Elf Derya ÜBEYLİ İnan GÜLER TOBB Eonom ve Tenoloj Ünverstes, Mühendsl Faültes, Eletr-Eletron

Detaylı

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ

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

Detaylı

HİD 473 Yeraltısuyu Modelleri

HİD 473 Yeraltısuyu Modelleri HİD 7 Yeraltısuyu Modeller Sayısal Analz Sonlu Farlar Yalaşımı Levent Tezcan - Güz Dönem Modelleme Problemn Tanımlanması Kavramsal Modeln Gelştrlmes Matematsel Modeln Gelştrlmes Hdroeolo Süreçler Sınır

Detaylı

ARÇELİK YURT İÇİ TEDARİK ZİNCİRİ İÇİN ARAÇ SEVKİYAT VE ROTALAMA SİSTEMİ

ARÇELİK YURT İÇİ TEDARİK ZİNCİRİ İÇİN ARAÇ SEVKİYAT VE ROTALAMA SİSTEMİ Endüstr Mühendslð Dergs Clt: 0 Sayý: 3 Sayfa: (-38) Mana Mühendsler Odası ARÇELİK YURT İÇİ TEDARİK ZİNCİRİ İÇİN ARAÇ SEVKİYAT VE ROTALAMA SİSTEMİ Barbaros TANSEL*, Fatma DAŞYÜREK, Semh EREN, Özge KAYA,

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamuale Ünverstes Mühendsl Blmler Dergs Pamuale Unversty Journal of Engneerng Scences Kabul Edlmş Araştırma Maales (Düzenlenmemş Sürüm) Accepted Research Artcle (Uncorrected Verson) Maale Başlığı / Ttle

Detaylı

6. NORMAL ALT GRUPLAR

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

Detaylı

İntegratörlü sistemler için Katsayı Diyagram Metodu ile kontrolör tasarımı

İntegratörlü sistemler için Katsayı Diyagram Metodu ile kontrolör tasarımı tüdergs/d mühendslk Clt:3, Sayı:6, 3- Aralık 4 İntegratörlü sstemler çn Katsayı Dyagram Metodu le kontrolör tasarımı Serdar Ethem HAMAMCI İnönü Ünverstes, Mühendslk Fakültes, Elektrk-Elektronk Mühendslğ

Detaylı

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain *

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain * BİR ESAS İDEAL BÖLGESİ ÜZERİNDEKİ SONLU DOĞURULMUŞ BİR MODÜLÜN DİREK PARÇALANIŞI * Drec Decompoon of A Fnely-Generaed Module Over a Prncpal Ideal Doman * Zeynep YAPTI Fen Blmler Enüü Maemak Anablm Dalı

Detaylı

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

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

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER Uludağ Ünverstes İtsad ve İdar lmler Faültes Dergs lt XXV, ayı, 006, s. 41-70 ÜÇ OYUTLU ÇPRZ TLOLRD LOGRİTMİK DOĞRUL NLİZ: ÇOUK İŞGÜÜ DEĞİŞKENLERİ RINDKİ ETKİLEŞİMLER erpl ÜLÜL * Özet Kategor verlerde

Detaylı

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın...

KARMAŞIK SAYILAR. Derse giriş için tıklayın... KARMAŞIK SAYILAR Derse grş çn tıklayın A Tanım B nn Kuvvetler C İk Karmaşık Sayının Eştlğ D Br Karmaşık Sayının Eşlenğ E Karmaşık Sayılarda Dört İşlem Toplama - Çıkarma Çarpma Bölme F Karmaşık Dülem ve

Detaylı

GRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY) The Efficiency Of Groups And Semigroups *

GRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY) The Efficiency Of Groups And Semigroups * GRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY The Effcency Of Groups And Semgroups * Özer CAN Matematk Ana Blm Dalı Blal VATANSEVER Matematk Ana Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada öncelkle gruplarda, yarıgruplarda,

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

Bağımsız Model Blok Dengeleme için Model Oluşturma ve Ön Sayısal Bilgi İşlemleri

Bağımsız Model Blok Dengeleme için Model Oluşturma ve Ön Sayısal Bilgi İşlemleri Bağımsız Model Blok Dengeleme çn Model Oluşturma ve Ön Sayısal Blg İşlemler Emnnur AYHAN* 1. Grş Fotogrametrk nreng çeştl ölçütlere göre sınıflandırılablr. Bu ölçütler dengelemede kullanılan brm, ver toplamada

Detaylı

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests Anara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 005, vol: 38, no:, -47 The Congenerc Test Theory and The Congenerc Item Analyss: An Applcaton for Undmensonal Multple Choce Tests Hall YURDUGÜL

Detaylı

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

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

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

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

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

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

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

Detaylı

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini Yalaşı İdeal Talep Analz Yöntem le Harcama ve Fyat Esnellernn Tahmn Mehmet Arf ŞAHİNLİ İstatstç, Türye İstatst Kurumu, Ulusal Hesaplar ve Eonom Göstergeler Dare Başanlığı arfsahnl@tu.gov.tr Yalaşı İdeal

Detaylı

MLP YAPAY SİNİR AĞLARINDA ÖĞRENME SÜRECİNİN AKTİVASYON FONKSİYONU VE İSTATİKSEL DEĞİŞİM GÖSTEREN GİRİŞ VERİLERİNE BAĞIMLILIĞI

MLP YAPAY SİNİR AĞLARINDA ÖĞRENME SÜRECİNİN AKTİVASYON FONKSİYONU VE İSTATİKSEL DEĞİŞİM GÖSTEREN GİRİŞ VERİLERİNE BAĞIMLILIĞI MLP YAPAY SİNİR AĞLARINDA ÖĞRENME SÜRECİNİN AKTİVASYN FNKSİYNU VE İSTATİKSEL DEĞİŞİM GÖSTEREN GİRİŞ VERİLERİNE BAĞIMLILIĞI Hals ALTUN * Ulaş EMİNĞLU 2 Ber Sam TEZEKİCİ 3 Nğde Ünverstes, Mühendsl-Mmarlı

Detaylı

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ SAÜ 6. BÖLÜM DEĞİŞKELİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİDEKİLER 1. DEĞİŞKELİĞİ TAIMI VE ÇEŞİTLERİ. AALATİK OLMAYA DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ 3. ORTALAMA MUTLAK SAPMA 3.1. Bast Serde Ortalama Mutla

Detaylı

İDEAL OLMAYAN ŞEBEKE GERİLİMİ DURUMUNDA PQ TEORİ TABANLI PARALEL AKTİF GÜÇ FİLRE PERFORMANSININ İYLEŞTİRİLMESİ

İDEAL OLMAYAN ŞEBEKE GERİLİMİ DURUMUNDA PQ TEORİ TABANLI PARALEL AKTİF GÜÇ FİLRE PERFORMANSININ İYLEŞTİRİLMESİ Fırat Ünerstes-Elazığ İDEAL OLMAYAN ŞEBEKE GERİLİMİ DURUMUNDA PQ TEORİ TABANLI PARALEL AKTİF GÜÇ FİLRE PERFORMANININ İYLEŞTİRİLMEİ Özgür C. Özerdem, amet Brc, 2 Mohammed O.I.Kmal Eletr-Eletron Mühendslğ

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI AJANDA İSTANBUL DAKİ HASTANELERDEN TIBBİ ATIKLARIN TOPLANMASI İÇİN ARA TESİSE UĞRAMALI BİR ARAÇ ROTALAMA MODELİ Denz Asen Koç Ünverstes İtsad ve İdar Blmler Faültes Müge Güçlü Koç Ünverstes Endüstr Mühendslğ

Detaylı

RAF ÖMRÜ KISITLI EKONOMİK PARTİ PROGRAMLAMA PROBLEMİNE TEMEL PERİYOT YAKLAŞIMI

RAF ÖMRÜ KISITLI EKONOMİK PARTİ PROGRAMLAMA PROBLEMİNE TEMEL PERİYOT YAKLAŞIMI .C İSANBUL ÜNİERSİESİ SOSYAL BİLİMLER ENSİÜSÜ İŞLEME ANABİLİM DALI ÜREİM BİLİM ADI YÜKSEK LİSANS EZİ RAF ÖMRÜ KISILI EKONOMİK PARİ PROGRAMLAMA PROBLEMİNE EMEL PERİYO YAKLAŞIMI ŞULE BOZDOĞAN 5098096 EZ

Detaylı

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

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

Detaylı

MAK 212 - TERMODİNAMİK 19.04.2010 (CRN: 22594, 22599, 22603, 22608 ) 2009-2010 BAHAR YARIYILI ARA SINAV-2

MAK 212 - TERMODİNAMİK 19.04.2010 (CRN: 22594, 22599, 22603, 22608 ) 2009-2010 BAHAR YARIYILI ARA SINAV-2 MAK - ERMODİNAMİK 9.04.00 (CRN: 594, 599, 60, 608 ) 009-00 BAAR YARIYII ARA SINAV- Sru -) Br ısı pmpası sstem ışın br evn ısıtılmasında, yazın sğutulmasında ullanılacatır. Evn ç sıcalığının (ışın ve yazın)

Detaylı

Sera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı

Sera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı Sera İklmlendrme Kontrolü İçn Etkn Br Gömülü Sstem Tasarımı Nurullah Öztürk, Selçuk Ökdem, Serkan Öztürk Ercyes Ünverstes, Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Kayser ozturk.nurullah@yahoo.com.tr,okdem@ercyes.edu.tr,

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

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

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

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007 Yrd. Doç. Dr. Atlla EVİN Afyon Kocatepe Ünverstes 007 ENERJİ Maddenn fzksel ve kmyasal hal değşm m le brlkte dama enerj değşm m de söz s z konusudur. Enerj değşmler mler lke olarak Termodnamğn Brnc Yasasına

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

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

Detaylı

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler 6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 1 s Ocak 2005

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 1 s Ocak 2005 DEÜ MÜHENDİSİK FAKÜTESİ FEN ve MÜHENDİSİK DERGİSİ Clt: 7 Sayı: s. 7-85 Oca 5 ÜÇ BOYUTU BİR ÇERÇEVENİN UZAYSA VE DÜZEMSE STATİK YAPISA DAVRANIŞARININ KIYASANMASI (THE COMPARISON BETWEEN THE SPACE AND PANAR

Detaylı

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

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

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 12 Sayı: 3 sh. 1-15 Ekim 2010

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 12 Sayı: 3 sh. 1-15 Ekim 2010 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cl: 12 Sayı: 3 sh. 1-15 Em 2010 ZAMAN-FREKANS DÜZLEMİNDE SİNYAL BİLEŞENİ ÇIKARIMI İÇİN YENİ BİR YÖNTEM (A NOVEL METHOD FOR SIGNAL COMPONENT INCISION

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

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

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ

MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ ZKÜ Fen Blmler Ensttüsü Makne Mühendslğ Anablm alı MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ TERMOİNAMİK ve TRANSPORT BÜYÜKLÜKLERİNİN HESAPLANMASI İÇİN FORMÜLLER VE TABLOLAR Mustafa EYRİBOYUN ZONGULAK - 007 1. TERMOİNAMİK

Detaylı

MAKROİKTİSAT (İKT209)

MAKROİKTİSAT (İKT209) MAKROİKTİSAT (İKT29 Ders 6: IS-LM Prof. Dr. Ferda HALICIOĞLU İtsat Bölümü Syasal Blgler Faültes İstanbul Medenyet Ünverstes Derste İncelenen Konular Mal pyasasında denge: IS eğrs Para pyasasında denge:

Detaylı

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

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

Detaylı

2 MANYETİZMA. 7. Etki ile mıknatıslanmada mıknatısın 5. K L M F F S N S N S N

2 MANYETİZMA. 7. Etki ile mıknatıslanmada mıknatısın 5. K L M F F S N S N S N 3 Manyetzma Test Çözümler 1 Test 1'n Çözümler 3. 1 2 3 4 5 6 1. X Şekl I M 1 2 Y 3 4 Mıknatıs kutupları Şekl I dek gb se 4 ve 5 numaralı kutuplar zıt şaretl olur. Manyetk alan çzgler kutup şddet le doğru

Detaylı

ÖZET. Yüksek Lisans Tezi GAUSS TAMSAYILARI HALKASINDA KONGRÜANS DENKLEMERİNİN ÇÖZÜMLERİ VE 4. DERECEDEN KALANLAR ÜZERİNE.

ÖZET. Yüksek Lisans Tezi GAUSS TAMSAYILARI HALKASINDA KONGRÜANS DENKLEMERİNİN ÇÖZÜMLERİ VE 4. DERECEDEN KALANLAR ÜZERİNE. ÖZET Yüse Lsans Tez GAUSS TAMSAYILARI HALKASINDA KONGRÜANS DENKLEMERİNİN ÇÖZÜMLERİ VE. DERECEDEN KALANLAR ÜZERİNE Kevser AKTAŞ Selçu Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü İlöğretm Anablm Dalı Matemat Öğretmenlğ

Detaylı

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI T.C. MERSİN ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK - 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 FARKLI YÜZEY ÖZELLİKLERİNE SAHİP PLAKALARIN ISIL IŞINIM YAYMA ORANLARININ HESAPLANMASI BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ

Detaylı