Yazar "Ataş, İsa" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • [ X ]
    Öğe
    Açıklık kuplajlı mikroşerit yama antenler için yapay sinir ağ modeli
    (2013) Ataş, İsa; Kurt, M. Bahattin; Ataş, Musa
    Teknolojinin gelişmesine paralel olarak kablosuz iletişimin ilgi görmesi, son yıllarda anten teknolojisininhızlı ilerlemesine olanak sağlamıştır. Kablosuz iletişim araçlarından biri de mobil uygulamalarda ve uzayaraçlarında kullanılan Mikroşerit Yama Antenlerdir (MYA). Kişisel taşınabilir cihazların yaygınlaşmasıMYA' nın önemini daha da arttırmıştır.Bu çalışmada 1GHz ile 3.5GHz arasındaki frekans değerleri için, Yapay Sinir Ağ (YSA) modeline dayalıAçıklık Kuplajlı Mikroşerit Yama Anten (AKMYA) tasarımı yapılmıştır. AKMYA'lar mikroşerit hat ilebeslenirler ve kendi sınıfındaki MYA tipleri içerisinde en yüksek bant genişliğine sahiptirler.Geometrik yapıları farklı 500 adet AKMYA'nın simülasyonu, Finite Element Method (FEM) yönteminikullanan 3 boyutlu tam dalga Elektromanyetik Alan Simülatörü (EAS) yazılımı ile yapılmış ve her bir anteniçin rezonans frekans değeri hesaplanmıştır.Levenberg-Marquardt (LM) öğrenme algoritması temelinde geliştirilen YSA modeli, EAS ile üretilenörnekler ile eğitilmiş, eğitim süresince görmediği test veri seti kullanılarak doğruluğu ölçülmüştür.Geliştirilen YSA modelinin başarımının ölçülmesinde 5 kat çaprazlama doğruluk yöntemi kullanılmış ve %3.5 test hata oranı tespit edilmiştir. Zaman verimliliği açısından bakıldığında önerilen yöntemin, EASyazılımına göre en az 100 kat daha hızlı çalıştığı tespit edilmiştir. Önerilen YSA modelinin AKMYA'larınrezonans frekansının belirlenmesinde etkin ve verimli bir yöntem olacağı düşünülmektedir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Fast weighing of pistachio nuts by vibration sensor array
    (2016-01-01) Ataş, Musa; Doğan, Yahya; Ataş, İsa
    Impact acoustic sound signal is previously used to discriminate open-shell pistachios from closed ones and for crack detection purposes. Weight of the pistachio samples can be utilized as a feature vector for sorting and grading processes. Nevertheless, traditional weighing procedure is time consuming. Moreover, efficient fast weighing system based on impact acoustic signals for pistachio nuts has not been studied yet. This study aims to discuss the design and evaluation of a real time fast weighing system for pistachio nuts. Proposed system can be extended to other agricultural or industrial products where weight information is critical as well. In order to eliminate the sensor noise and improve the signal quality, piezoelectric sensor arrays containing 15 piezoelectric vibration sensors are employed. Final impact acoustic signal energy is determined by averaging the sensor array signals.10 pistachio samples with incremented weights ranging from 0.56 to 1.64 gr are utilized for calibration process of the sensor array. Extra two heavy objects (4.05 and 5.65 gr) are participated to the calibration set also. In order to improve accuracy and achieve consistent measurements repetitive trials approach is adopted. Excessive repetition of experiments theoretically yields more accurate and consistent measurements with minimum standard deviation. Consequently it is observed that 10 times repetition scheme produces satisfactory results with 3% coefficient of variation and 5ms of computational cost indicates that proposed system can be applicable for fast weighing of pistachio nuts.
  • [ X ]
    Öğe
    Prediction of resonance frequency of aperture coupled microstrip antennas By Artificial Neural network
    (2016) Ataş, Musa; Ataş, İsa
    In this study, the simulation model of Aperture-Coupled Micro-Strip Antenna (ACMA) by using Artificial Neural Network (ANN) is proposed. The developed model tries to predict the output resonance frequency of the ACMA according to the input physical parameters of the antenna. ACMA models were designed in High Frequency Structure Simulator (HFSS) software tool that could conduct three dimensional full-wave electromagnetic structure analysis based on Finite Element Method. Main objective is to simulate HFSS model via proposed learning model. Levenberg-Marquardt (LM) is utilized as a learning algorithm. 500 different ACMA models was designed in HFSS tool. Physical dimensions and output operating frequencies of the ACMA models were recorded in order to establish the dataset. Prediction performance of the proposed ANN simulation model was evaluated by 5-fold cross-validation scheme. Overall generalization error was calculated as 3.58 %. Experiments revealed that proposed simulation model operates at least ten thousand times faster than HFSS software. Due to its overwhelming running speed, it was concluded that proposed LM-ANN simulation model can be utilized as a preliminary search tool for optimizing the industrial ACMA models.
  • [ X ]
    Öğe
    Siirt Fıstığının Bilgisayarlı Görü Sistemi Kullanılarak Otomatik Olarak Sınıflandırılması
    (2015) Ataş, Musa; Ataş, İsa; Acar, Hüseyin; Doğan, Yahya; Dilbilir, Yusuf; Demirtaş, Selman; Yiner, Züleyha
    Bilgisayarlı görü sistemleri günümüzde birçok alanda (tarım, üretim, medikal, askeri, robotik) başarılı ve etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Tarımsal gıdaların tahribatsız muayene kapsamında, paketlenmeden önce incelenerek kalite standartları çerçevesinde son kullanıcıya ulaştırılması, üretici firmaların rekabet gücünü arttırmaktadır. Türkiye, fıstık üretiminde dünyada üçüncü sırada yer almaktadır. 2015 verilerine göre en çok fıstık üretilen üçüncü il olan Siirt ilimiz, Türkiye’de üretilen fıstığın %18 ünü karşılamıştır. Siirt fıstığı daha iri taneli yapısı, düşük yağ oranı ve daha zengin besleyici özellikleriyle Antep fıstığına göre piyasada çerez olarak daha fazla rağbet görmektedir. Dicle Kalkınma Ajansı (DIKA) verilerine göre, Siirt ilinde yıllık 15 bin ton Siirt fıstığı işleyebilecek modern bir tesisin yapımı IPA (Katılım Öncesi Yardım Aracı) tarafından desteklenmiştir. Önümüzdeki üç yıl içerisinde bu tesisin aktif olacağı düşünülmektedir. Önerilen sınıflandırma sisteminin söz konusu tesiste kullanımı düşünülmektedir. Fıstık işlenme sürecinde önemli olabilecek üç basamak vardır. Bunlar; çatlamamış fıstıkların tespiti, içi boş fıstıkların dolu olanlardan ayrıştırılması ve fıstıkların boyut, şekil, sağlıklı oluşu, morfolojik ve estetik özelliklerine göre sınıflandırılmasıdır. Fıstık işleme fabrikalarında dış kabuğu ayrılmış fıstıklar ilk işlem olarak mekanik elekler ve çatlak tutucu kancalarla kabaca ayrıştırılmaktadırlar. Diğer taraftan nihai kalite standartlarına göre sınıflandırma, günümüzde işçiler tarafından ilkel yöntemlerle elle yapılmaktadır. Gıda hijyeni göz önüne alındığında bu yöntemin sağlık açısından sakıncaları vardır. Buna ek olarak, büyük tonajlı ürünlerin sınıflandırılması hem uzun zaman almakta, hem de etkin olamamaktadır. Tüketici açısından düşünüldüğünde çatlak olmayan ve kötü kalitedeki fıstıkların miktarı doğrudan müşteri memnuniyetini etkileyeceğinden, başarımı yüksek bir sınıflandırıcı sisteminin geliştirilmesi kaçınılmaz olmaktadır. Bu projede dış kabuğu alınmış fıstık numuneleri, Türk Standartları Enstitüsü (TSE) nün belirlediği standartlar da göz önüne alınarak sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Bunun için bilgisayarlı görü sistemi temelinde aynı zamanda çarpma verisi de kullanılarak bir sınıflandırıcı sistemin prototipi geliştirilmiştir.