Search

Tüm dünyayı etkisi altına alan COVID-19 pandemisi hala etkisini göstermektedir. Birçok araştırmacı COVID-19 ile mücadele için farklı alanlarda çalışmalar yürütmeye devam etmektedir. COVID-19 vaka sayısının tahmin edilmesi önemli çalışma konularından biridir. Geleceğe yönelik olarak COVID-19 vakalarının sayısını tahmin etmek, daha etkili planlama için bir fikir vermektedir. COVID-19 vakalarının sayısını tahmin etmek için kullanılan yapay zekâ tekniklerinden biri de yapay sinir ağlarıdır (YSA). YSA ile etkili bir model oluşturmak için başarılı bir eğitim süreci gereklidir. Bu çalışma kapsamında YSA, COVID-19 vaka sayısını tahmin etmek için bazı yapay arı kolonisi (ABC) algoritmaları kullanılarak eğitilmiştir. Bu algoritmalar; standart ABC, aABC, ABCES, HABCES algoritmalarıdır. Bu algoritmaların küresel ve yerel yakınsama yeteneği açısından birbirlerine göre avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Bu çalışmada dünya genelindeki COVID-19 vaka sayıları dikkate alınmıştır. Ocak 2021'den Eylül 2022'ye kadar olan haftalık veriler kullanılmıştır. Bu veriler dikkate alınarak haftalık COVID-19 vaka sayısının tahmini gerçekleştirilmiştir. Etkili sonuçlara ulaşmak için ilgili problem iki, üç ve dört girişten oluşan sistemlere dönüştürülmüş ve farklı ağ yapıları kullanılmıştır. Veri setinin %80'i eğitim süreci için kullanıldı. Diğerleri test sürecine aittir. Eğitim ve test sonuçları değerlendirildiğinde tüm algoritmalar ile başarılı sonuçlara ulaşılmıştır. Diğer taraftan, ilgili problemin çözümü için en etkili algoritma HABCES algoritmasıdır.

Altın fiyatının tahmini için kullanılan yapay zekâ tekniklerinden biri yapay sinir ağları (YSA)’dır. YSA ile başarılı modeller oluşturmak için başarılı bir eğitim süreci şarttır. Başarılı bir eğitim süreci için başarılı bir eğitim algoritması gereklidir. Bu çalışmada YSA eğitimi için popüler meta-sezgisel algoritmalar olan yapay arı kolonisi (ABC) algoritması, parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve çiçek tozlaşma algoritması (FPA) kullanılmıştır. Ocak 2022 ile Haziran 2022 arasındaki 6 aylık altın fiyatları kullanılmaktadır. Altın verisinin zaman serisi 2 girdiden oluşan veri setlerine dönüştürülmüştür. Altın fiyatının günlük tahmini için ilgili meta sezgisel algoritmalar kullanılarak bu veri seti üzerinde YSA eğitimi gerçekleştirilmiştir. Verilerin %80'i eğitim sürecinde kullanılmıştır. Kalan veriler test sürecine tahsis edilmiştir. Hata ölçüsü olarak ortalama karesel hata (MSE) kullanıldı. Altın fiyatını etkin bir şekilde tahmin edebilmek için farklı ağ yapıları denenmiştir. Altın fiyatının tahmini için ABC algoritması, PSO ve FPA’nın performansları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sınırlılıkları dahilinde ABC algoritmasının performansının PSO ve FPA'ya göre daha etkili olduğu görülmüştür. One of the artificial intelligence techniques used for prediction of gold price is artificial neural networks (ANNs). A successful training process is essential in order to create successful models with an ANN. A successful training algorithm is required for a successful training process. In this study, artificial bee colony (ABC) algorithm, particle swarm optimization (PSO) and flower pollination algorithm (FPA), which are popular meta-heuristic algorithms, are used for ANN training. 6 months gold prices between January 2022 and June 2022 are utilized. The time series of gold data was transformed into data sets consisting of 2 inputs.ANN training was performed on these this dataset by using related meta-heuristic algorithms for daily forecast of gold price. 80% of the data was used in the training process. The remaining data was allocated to the testing process. The mean squared error (MSE) was used as the error metric. Different network structures were tried to predict the gold price effectively. The performances of ABC algorithm, PSO and FPA are compared for prediction of gold price. Within the limitations of the study, it was seen that the performance of ABC algorithm was more effective than PSO and FPA.

The butterfly optimization algorithm is one of the metaheuristic algorithms that models the foraging behavior of butterflies. It appears in the literature that it has been used successfully in the solution of many problems. Control parameters and dimension of problem directly affect the performance of a metaheuristic algorithm. When possible problems are evaluated, some may be low-dimensional, while others may be high-dimensional. At the same time, it is expected that metaheuristic algorithms are successful on high-dimensional problems as well. In this study, the performance of the butterfly optimization algorithm is evaluated in solving high-dimensional numerical optimization problems. The performance of butterfly optimization algorithm is compared with artificial bee colony algorithm, harmony search and flower pollination algorithm. Wilcoxon signed-rank test is used to analyze the significance of the results. The results show that the butterfly optimization algorithm is generally more successful than other algorithms in solving high-dimensional numerical optimization problems., Kelebek optimizasyon algoritması, kelebeklerin yiyecek arama davranışını modelleyen güncel meta-sezgisel algoritmalardan biridir. Pek çok problemin çözümünde başarılı bir şekilde kullanıldığı literatürde görülmektedir. Bir meta sezgisel algoritmanın başarısını, kontrol parametreleri ve problem boyutu doğrudan etkilemektedir. Muhtemel problemler değerlendirildiğinde, bazıları düşük boyutlu iken, bazıları yüksek boyutlu olabilmektedir. Bununla birlikte, meta-sezgisel algoritmaların yüksek boyutlu problemler üzerinde de başarılı olması beklenmektedir. Bu çalışmada, yüksek boyutlu nümerik optimizasyon problemlerinin çözümünde kelebek optimizasyon algoritmasının performansı değerlendirilmiştir. Kelebek optimizasyon algoritması; yapay arı koloni algoritması, armoni arama algoritması ve çiçek tozlaşma algoritması ile karşılaştırılmıştır. Sonuçların anlamlılığının analizi için Wilcoxon işaretli sıralar testi uygulanmıştır. Sonuçlar, çok boyutlu nümerik optimizasyon problemlerinin çözümünde, kelebek optimizasyon algoritmasının diğer algoritmalardan genel olarak daha başarılı olduğunu göstermiştir.

One of the important uses of blockchain technology is cryptocurrencies. Interest in cryptocurrencies as a financial investment tool has increased recently. With the increasing interest, many cryptocurrencies have taken place in the market. The most popular among cryptocurrencies is bitcoin. Predictions and analyzes about the future are important in order to profit in bitcoin and other cryptocurrencies. For this, different traditional and artificial intelligence-based methods are used in the literature. One of the artificial intelligence techniques used is artificial neural networks (ANNs). One of the important processes of the ANN is the training process. In order to obtain effective results with the ANN, an effective training algorithm is needed. The flower pollination algorithm (FPA), which models the pollination process in nature, is one of the popular optimization algorithms. It has been used in the solution of many problems and has been accepted in the literature. In this study, an approach based on FPA and ANN is proposed for the prediction of bitcoin price. The weights of the ANN are determined using the FPA. With the proposed approach, time series analysis is performed using historical bitcoin prices. Daily bitcoin data between 1 April 2022 and 30 June 2022 is utilized. The applications are realized on different network structures for effective bitcoin price prediction. The results show that the proposed approach based on FPA and ANN is effective for the prediction of bitcoin price.

Solving of numerical optimization problems is one of the important usage areas of metaheuristic optimization algorithms. The performance of many meta-heuristic algorithms is evaluated by using these problems. In order to evaluate the success and effectiveness of an optimization algorithm, its performance in solving problems with different dimensions should be examined. In particular, as the dimension of the problem increases, its complexity also increases. This complicates the problem. An effective optimization algorithm is required to solve these problems. The flower pollination algorithm, which models the pollination process in nature, is one of the important meta-heuristic algorithms. It can be seen in the literature that many variants of FPA have been proposed to increase its performance and local search capability. One of them is the quick pollination algorithm (QFPA). The QFPA includes two important updates. Unlike FPA, the switch probability value is calculated adaptively based on the maximum number of generations. It also uses arithmetic crossover to increase local search capability. In this study, QFPA is used for the first time to solve high-dimensional numerical optimization problems. The performance of the QFPA has been evaluated on 10 benchmark test functions. The effect of population size and maximum number of generations on the performance of QFPA is also examined. The solution quality and convergence speed of QFPA have been studied in detail. The performance of QFPA in solving related problems is compared with the standard FPA. Wilcoxon signed rank test is used to analyze the significance of the results. At the same time, a detailed evaluation is made on the tables and figures. The results have showed that the performance of QFPA is more effective than the standard FPA in solving high-dimensional optimization problems

Sistem kimliklendirme ve modelleme için en yaygın kullanılan yapay zekâ tekniklerinden biri yapay sinir ağlarıdır. Yapay sinir ağları ile etkili sonuçlar elde etmek için etkili bir eğitim sürecine ihtiyaç duyulmaktadır. Meta-sezgisel algoritmalar pek çok gerçek dünya probleminin çözümünde başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Özellikle yapay sinir ağı eğitiminde, ağa ait parametrelerin optimizasyonu gerekmektedir. Son zamanlarda, bu amaçla meta-sezgisel algoritmalar kullanılmakta ve başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Literatürde pek çok meta-sezgisel algoritma bulunmaktadır. Meta-sezgisel algoritmaların performansları problem türüne göre farklılık göstermektedir. Bu çalışma kapsamında ileri beslemeli yapay sinir ağının eğitiminde, yapay arı koloni algoritması, parçacık sürü algoritması, armoni arama, arı algoritması, çiçek tozlaşma algoritması ve guguk kuşu arama gibi popüler meta-sezgisel algoritmaların performansları değerlendirilmiştir. Uygulamalar için XOR, 2-bit parity ve 3-bit parity problemleri kullanılmıştır. Tüm problemler için elde edilen sonuçlar çözüm kalitesi ve yakınsama hızı açısından değerlendirilmiştir. Genel olarak ilgili problemlerin çözümü için meta-sezgisel algoritma tabanlı ileri yapay sinir ağı eğitiminin başarılı olduğu gözlemlenmiştir. En iyi sonuçlar ise yapay arı koloni algoritması ve guguk kuşu arama ile bulunmuştur.

Artificial bee colony (ABC) algorithm is a heuristic optimization algorithm that models food search behavior of the honey bees. It is used to solve many real-world problems and has been successful. In the literature, it is seen that different modifications of ABC algorithm are proposed to obtain more effective results. In this study, adaptive and hybrid ABC (aABC) algorithm which is one of the modifications of ABC algorithm is used. Its performance is evaluated in solving numerical test functions. Unlike standard ABC algorithm, aABC algorithm uses arithmetic crossover and adaptive neighborhood radius in the solution generation mechanism. The applications are performed on 6 numerical test functions. The results are evaluated in terms of solution quality and convergence speed. In addition, Wilcoxon signed rank test is used to examine the significance of the results. The results show that aABC algorithm is more effective than ABC algorithm in solving numerical optimization problems.

ANFIS'in eğitimi yapısında bulunan başlangıç ve sonuç parametrelerinin bir optimizasyon algoritması ile belirlenmesi anlamına gelmektedir. Problemlerin çözümü için etkili ANFIS modellerinin oluşturulması önemlidir. Bu yüzden son zamanlarda farklı sezgisel algoritmalar ANFIS eğitiminde kullanılmıştır. Bu tez kapsamında ABC algoritması kullanılarak ilk defa ANFIS eğitimi gerçekleştirilmiş ve performansı değerlendirilmiştir.Çalışmanın ilk aşamasında, standart ABC algoritması kullanılarak ANFIS eğitilmiştir. Uygulama kapsamında, lineer olmayan statik ve dinamik sistemler kimliklendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde sıkça kullanılan farklı bulanık sinir ağı modelleri ile karşılaştırılmıştır. ABC algoritması ile etkili sonuçlara ulaşıldığı gözlemlenmiştir. İkinci aşamada, standart ABC algoritmasının yerel yakınsama hızını artırmak ve daha kaliteli çözümler elde etmek amacıyla aABC adı verilen versiyonu geliştirilmiştir. Adaptif ve hibrit yapıya sahip olan aABC algoritmasında, aritmetik çaprazlama kullanılarak yakınsama hızının artırılması sağlanmıştır. Bununla birlikte, başarısızlık sayacına bağlı bir denklemin kullanılmasıyla, algoritmaya adaptiflik kazandırılmıştır. aABC algoritmasının performansının analizi için ANFIS eğitimi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın üçüncü aşamasında, gerçek dünya problemlerinin çözümü için ABC ve aABC algoritmaları kullanılarak ANFIS eğitilmiştir. Gerçek dünya problemi olarak, farklı bölgelerden ülkemize gelen yabancı ziyaretçi sayısının tahmini gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak; ABC ve aABC algoritmalarının ANFIS eğitiminde kullanılmasıyla etkili ve başarılı sonuçların elde edildiği gözlemlenmiştir. ANFIS training means that premise and consequence parameters in its structure are determined with an optimization algorithm. Creating effective ANFIS models is important for the solution of problems. Therefore, different heuristic algorithms have been recently used in ANFIS training. Within the scope of this thesis, ANFIS training is conducted for the first time by using ABC algorithm and its performance is assessed. In the first stage of the study, ANFIS was trained by using standard ABC algorithm. Non-linear static and dynamic systems were identified within the scope of the application. The obtained results are compared with the neuro-fuzzy based approaches which are commonly used in the literature. It has been observed that effective results have been achieved with the ABC algorithm. In the second stage, a version called as aABC is developed for the purpose of increasing the local convergence rate of standard ABC algorithm and obtaining more qualified solutions. In the aABC algorithm having an adaptive and hybrid structure, it was provided to increase the convergence rate by using arithmetic crossing. Besides, the step size of mechanism generating solution was adjusted adaptively by using an equation based on failure counter. ANFIS training is conducted for the analysis of performance of aABC algorithm. In the third stage of the study, ANFIS was trained by using ABC and aABC algorithms for the solution of real world problems. As real world problem, the number of foreign visitors to our country from different regions was estimated. In conclusion; it was observed that effective and successful outcomes were obtained by using ABC and aABC algorithms into ANFIS training. 216

Bu çalışmada, konaklama işletmelerindeki doluluk oranının tahmini için ABC algoritması kullanılarak, ANFIS eğitimi gerçekleştirilmiştir. 1990 - 2014 yılları arasındaki tesis sayısı, yatak sayısı, konaklayan yabancı ziyaretçi sayısı, geceleme sayısı ve ortalama kalış süresi giriş değişkeni olarak alınarak 5 giriş ve 1 çıkıştan oluşan ANFIS yapısı oluşturulmuştur. Çıkış olarak ise doluluk oranı kullanılmıştır. ANFIS'in yapısında bulunan başlangıç ve sonuç parametrelerinin optimizasyonu, ABC algoritması kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar regresyon ve ANFIS tabanlı diğer yöntemlerle (ANFIS-PSO, ANFIS-DE) karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları konaklama işletmelerindeki doluluk oranının tahmininde önerilen yöntemin etkili olduğunu göstermektedir.

Günümüzde bilgiyi öğrenen ve uygulayan bireyler yerine, öğrendiklerini farklı alanlarda kullanmayı başarabilen ve yeni bilgiler üretebilen nitelikli bireylere ihtiyaç duyulmaktadır. Nitelikli bireylerin yetiştirilmesi için eğitim ortamlarında çeşitli materyallerin ve teknolojilerin kullanılması bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu yüzden farklı alanlarda materyaller hazırlanmış ve kullanıma sunulmuştur. Bu materyallerin en yeni ve en etkililerinden biri elektronik kitaplardır. Çünkü elektronik kitaplar hem bilgiyi sunan hem de içerdiği konuyla ilgili materyalleri barındıran ortamlardır. Elektronik kitapların tasarım özellikleri, bilginin sunuluş biçimi, içerdiği materyallerin uygun tasarımı ile elektronik kitapların farklı alanlarda, ders içi ve ders dışı etkinliklerde kullanılmasında dikkat edilmesi gereken özellikler çok önemlidir. Bu yüzden elektronik kitapların genel yapısını daha iyi anlamak için; kullanım alanlarını, avantajlı veya dezavantajlı olduğu durumları ve tasarımında dikkat edilmesi gereken noktaları belirlemek amacıyla yapılan araştırmaların incelenmesi gerekmektedir. Literatür incelendiğinde farklı niteliklerde çalışmaların yapıldığı görülmektedir. Elektronik kitap ve basılı kitap tercih oranlarının ve nedenlerinin belirlenmesi, farklı elektronik kitapların tasarlanması ve etkililiğinin ölçülmesi, elektronik kitapların tasarım özelliklerinin tespit edilmesi öne çıkan temel çalışma alanlarıdır. Bu çalışmada literatür taranarak farklı niteliklerde yapılan çalışmalar derlenecektir. Böylece elektronik kitapların avantaj-dezavantajları, sahip olması gereken tasarım özellikleri, kullanım alanları ve örneklem grupları belirlenecektir. Bu çalışmayla birlikte elektronik kitaplarla ilgili var olan çalışmalar ortaya konularak, ihtiyaç duyulan alanlar tespit edilecektir. Böylece çalışmanın, gelecekte tasarlanması planlanan elektronik kitaplara ışık tutacağı ve yapılacak çalışmalara fikir vereceği düşünülmektedir

Bu çalışmanın amacı algoritma ve akış diyagramı konularının etkili bir şekilde öğretilmesi için etkileşimli bir öğretim materyali geliştirmektir. Materyal geliştirilmeden önce, öğrencilerin ihtiyaçlarını belirlemek amacıyla odak gruplu görüşmeler yapılmıştır. Görüşme soruları araştırmacı tarafından geliştirilmiştir. Araştırmanın çalışma grubunu Nevşehir Üniversitesi, Nevşehir Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü öğrencileri oluşturmaktadır. Bu görüşme sonuçları analiz edildiğinde; konuların açık ve net bir şekilde anlatıldığı, konular arasında rahatlıkla geçiş yapılabildiği, öğrencilerin materyalle etkileşim içinde olduğu ve en sonunda öğrencilerin kendi başarılarını test edebilecekleri sorular içeren bir öğretim materyaline ihtiyaç duyulduğu sonucu çıkarılmıştır. Bu ihtiyaçlar doğrultusunda hazırlanan öğretim materyali bir eğitim CD’si niteliğinde olup gerekli görüldüğü takdirde web ortamına da uyarlanabilmektedir. Materyalde konu anlatımlarına, videolara, etkileşimli örneklere ve çoktan seçmeli sorulara yer verilmiştir. Bu çalışmada belirlenen ihtiyaçlar doğrultusunda algoritma ve akış diyagramı konularıyla ilgili etkileşimli bir öğretim materyali geliştirilmiştir. Geliştirilen bu materyalin öğrenci başarısına olan etkisi ilerideki çalışmalarda araştırılacaktır

Bin yılı aşkın süreden beri elle yazılmış kültür mirasımızı bünyesinde barındıran kütüphanelerimiz, medeniyetimizin kalbidir. Kütüphanelerimizde bulunan eserlerin elektronik kopyalarını bilgisayar ortamına taşıdığımızda birçok avantaj elde etmiş olacağız. Bunun birincisi, eserlerin depolarda uygun ortamlarda kaldığı için çevre koşullarının değişmesinden ve kullanımdan kaynaklanan tahribata maruz kalmayacak olmalarıdır. İkinci husus, araştırmacının istediğini çok kısa zamanda bulabilme ve istediği eserlerin kopyalarını kısa zamanda önceki yıllara göre çok daha uygun fiyatla elde etme imkânına sahip olmasıdır. Ayrıca sayısal kopyalar kütüphanelerdeki eserlerin tescil ve tespitinin yapılmasında, hırsızlık vb. durumlarda delil olarak kullanılabilecektir.Bu çalışmada Türkiye'deki nadir eser kütüphanelerinde `sayısallaştırma uygulamaları', yapılan anket çalışması ve şifahi görüşmelerle araştırılmış, Süleymaniye Kütüphanesi ayrıntılı bir şekilde incelenmiş ve uygulamalarda tespit edilen duruma göre öneriler getirilmiştir. Our libraries preserving our cultural heritage of over one thousand years old manuscripts are the pillars of our civilisation. We will have so many advantages when we store our library collections in digital formats. The first advantage of this is that the books in the collections would not harm from poor storage conditions and repeated use. Secondly, the user would be able to search the entire collection within minutes and access the materials and copy them in return for more affordable prices than ever before. Additionally, digital libraries would make way for an easy identification and recording of the book collections and provide safety in case of theft to serve as evidence.In this study, the applications concerning the digitization in Turkish Rare Book Libraries have been analysed with the help of oral interviews and a survey work. A detailed research has been carried out with regard to the Süleymaniye Manuscript Library and some suggestions made concerning the digital applications. 188

Sır paylaşımı, bilgilerin güvenli bir şekilde saklanmasını amaçlamaktadır. Bu amacı gerçekleştirmek için son yıllarda birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalar yapılırken sır paylaşımı mantığı üzerine yeni özellikler eklenmiştir. Bu özellikler; bilgi güvenliğinin daha da artırılması, gizlenen verilerin bellekte kapladığı alanın azaltılması ve kullanılan parametrelerin değişmesi gibi özelliklerdir.Bu tez çalışmasında, temel sır paylaşımı yönteminde yer alan ve rastgele seçilen parametrelerin belirlenmesinde genetik algoritmanın kullanımı üzerinde çalışıldı. Parametreleri rastgele seçmek yerine, genetik algoritma ile kontrollü bir şekilde seçilerek daha iyi sonuçların elde edilmesi amaçlandı.Uygulamalar gri ve renkli resimler üzerinde yapıldı. Kısa sürede iyi sonuçlar elde etmek için resimler gruplara ayrıldı. Gruplara ayrılan resim bloklarına uygulanmak üzere genetik algoritma destekli sır paylaşım metodu geliştirildi. In secret sharing, the information is aimed to be kept in a secure way. To ensure this goal, many studies have been performed in recent years. While these studies are being performed, new features have been added to the logic of secret sharing. These are the features such as incresing information security, the space that the hidden data covers in the memory and the used parameters.In this thesis, the use of genetic algorithms to determine the parameters which are randomly chosen and found in basic secret sharing scheme has been studied. Instead of randomly chosen parameters, it is aimed to get better results by choosing them in a controlled way using genetic algorithms.Experiments have been made on gray and colorful images. In order to get good results in a short time, images have been divided into several groups. Besides these, the algorithm which allows the secret sharing to be used with genetic algorithm has been developed. 151

oz DİKEY DİZİLMİŞ ÇOK SIRALI KÜRESEL YÜZEYLERDE MERKEZDEN SAPMA AÇISININ ISI TRANSFER KATSAYISINA ETKİLERİ Kaya, Ebubekir Yüksek Lisans, Makina Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Cemil Yamalı Aralık 2004, 112 sayfa Bu çalışmanın amacı, dikey olarak dizilmiş çok sıralı küresel yüzeyler üzerinde oluşan laminer film şeklindeki yoğuşmayı analitik ve deneysel metotlar kullanarak incelemektir. Analitik ısı transferi sonuçlan Nusselt tarzı analiz takip edilerek elde edilmiş ve grafiksel olarak gösterilmiştir. Buna ilaveten, film yoğuşmasmın gerçek davranışım gözlemlemek için deneysel bir aygıt üretilmiş ve deneyler yapılmıştır. Analitik bölümde; kütlesel debi, (ortalama) hız, film kalınlığı, bölgesel ısı akısı ve bölgesel ısı transfer katsayısı değerleri açısal yer değişimine bağlı olarak elde edilmiştir. Bunlara ilaveten, ortalama ısı akısı ve ortalama ısı transfer katsayısının değişimleri, kürenin çapma ve doymuş buhar-duvar sıcaklığı farkına göre sunulmuştur. Öte yandan, deneysel bölüm için, ısı akısı ve ortalama ısı transfer katsayısı değerleri elde edilip doymuş buhar-duvar sıcaklığı farkına bağlı olarak ifade edilmiştir. Merkezden sapma açısının etkilerim görmek için, deney aygıtı farklı açılar için eğilmiş ve her bir eğim açısı için deneyler tekrarlanmıştır. Çalışmanın vısonunda, analitik ve deneysel çalışmalara ait ortalama ısı transfer katsayıları, birbirleriyle ve ayrıca literatürle karşılaştınlmıştır. Anahtar Kelimeler: Film yoğuşması, küre, film kalınlığı, ısı akısı, ısı transfer katsayısı vıı ABSTRACT EFFECTS OF OFF-CENTER ANGLE ON THE HEAT TRANSFER COEFFICIENT ON VERTICAL TIER OF MULTIPLE SPHERICAL SURFACES Kaya, Ebubekir M.S., Department of Mechanical Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Cemil Yamalı December 2004, 1 12 pages The purpose of this study is to investigate the laminar film condensation phenomenon of steam on a vertical tier of multiple spherical surfaces by using both analytical and experimental methods. The analytical heat transfer results were obtained by following the Nusselt type of analysis and represented graphically. In addition, in order to observe the real behavior of the film condensation, an experimental setup was manufactured and experiments were done. In analytical section; mass flow rate, (mean) velocity, film thickness, local heat flux and local heat transfer coefficient values were obtained and plotted as depending on angular position. Moreover, mean heat flux and mean heat transfer coefficient variations were presented with respect to diameter of the sphere and sub-cooling. On the other hand, for the experimental section, heat flux and mean heat transfer coefficient values were obtained and expressed as depending on sub-cooling. To see the effects of off-center angle, setup was inclined for different angles and ivexperiments were repeated for each inclination angle. At the end of the study, mean heat transfer coefficients belong to analytical and experimental studies were compared to each other as well as to the literature. Keywords: Film condensation, sphere, film thickness, heat flux, heat transfer coefficient 130

112