Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 12
 İndirme 2
İç Mekân Aydınlatma Sistemlerinde Ortalama Aydınlık Düzeyinin Yapay Sinir Ağları İle Tahmini
2019
Dergi:  
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bir aydınlatma sistemi ilk kurulum aşamasında ne kadar iyi tasarlanırsa tasarlansın, zamana bağlı olarak ortam içerisindeki aydınlık düzeyi azalmaktadır. Bu azalmanın başlıca sebepleri aydınlatma elemanlarındaki ışık akısı azalması, lambaların arızalanması, aydınlatma elemanlarındaki kirlenmeler, duvar yüzeylerindeki kirlenmeler ve tozlanmalar şeklinde sıralanabilir. Aydınlık düzeyindeki bu azalma yavaş yavaş ve sürekli olduğu için gözle fark edilmez. Söz konusu azalmalar belirli bir düzeye indiğinde ise görme yeteneği azalmakta ve buna bağlı olarak ta iş kazaların artmaktadır. Tüm bu olumsuzluklara engel olabilmek için aydınlatma sistemine doğru zamanda müdahale edilerek gereken bakımın yapılması şarttır. Bakım zamanın belirlenmesi için ise ortam içerisinde çok sayıda noktada aydınlık düzeylerinin ölçümünün yapılması gerekmektedir. Bu ölçümlerden faydalanılarak ortalama aydınlık düzeyi (Eort) hesaplanır ve bakım zamanını gelip gelmediğine karar verilir. Bu bilgiler doğrultusunda çalışmada,  Eort değerinin tahmini için Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılmıştır. Yapılan tahminler sayesinde hem bakım zamanının tespiti kolaylaşmış hem de ışığa dönüşmeyen enerji yüzdesi kolaylıkla saptanmıştır. Bu sayede aydınlatma sistemine zamanında müdahale olanağı sağlanmış ve iyileştirilmelere gidilmiştir. Yapılan bu iyileştirmeler neticesinde ışığa dönüşmeyen enerji kaybının önüne geçilmiştir. 

Anahtar Kelimeler:

Forecast of the average level of light in the interior lighting systems with artificial nerve networks
2019
Yazar:  
Özet:

The lighting system is designed in the first stage of installation, the lighting level within the environment decreases depending on time. The main causes of this decrease can be classified in the form of reduced light flow in lighting elements, lights failure, pollution in lighting elements, pollution and dusting on the wall surfaces. This decrease in the level of light is not noticeable because it is slowly and constant. When these disadvantages fall to a certain level, the ability to see decreases and consequently the work accidents increase. To prevent all these negatives, it is necessary to take care of the lighting system in the right time to be interfered. To determine the maintenance time, it is necessary to measure the levels of light at many points within the environment. These measurements are used to calculate the average level of light (Eort) and determine whether the maintenance time will come or not. According to this information, the study used the artificial nerve network (YSA) to estimate the value of Eort. Thanks to the predictions made, it is easy to detect both the maintenance time and the energy percentage that is not converted into light is easily detected. This allows the lighting system to be interfered in time and has been improved. These improvements resulted in the loss of energy that was not converted to light.

Anahtar Kelimeler:

Estimation Of The Average Illuminance Level Of Interior Lighting Systems By Using Artificial Neural Networks
2019
Yazar:  
Özet:

No matter how well designed is the initial installation phase of an illumination system, the level of luminousness in an environment decreases depending on the time. The major reasons of this decrease can be listed as the decrease in the luminous flux in lighting equipments, failures in lamps, getting dirty of lighting equipments, dirtiness and dust on wall surfaces. This decrease in the level of luminousness is not visible to eyes since it is slow and continuous. When this decrease reaches to a particular level, the ability to see decreases, as well and the amount of occupational accidents increase accordingly. In order to prevent these unfavorable things, illumination system should be responded in time and necessary maintenance should be performed. In order to determine maintenance period, level of lighting should be measured in several spots. By utilizing these measurements, average lighting level (E_ort ) is measured and whether it is the maintenance date or not is determined. In accordance with this information, in this study, artificial neural network (ANN) is used to estimate the E_ort value. Through these estimations, the determination of maintenance date got easier and the percentage of the energy that is transformed into light was determined easily. In this way, the chance to respond to illumination system in time was provided and improvements were performed. As a result of these improvements, energy loss that is not transformed into light was prevented.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler










Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 1.428
Atıf : 2.875
2023 Impact/Etki : 0.161
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi