Günümüzde internet sosyal yaşantımızın ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Yazılım ve elektronik alanlarındaki gelişmelerin giderek artmasıyla adreslenebilir cihaz/nesne sayısında çok ciddi artışlar meydana gelmiştir ve artan bir ivmeyle bu artış hızla devam etmektedir. Adreslenebilir tüm nesnelerin bir ağa bağlanması ve veri toplama, analiz ve işlemenin yapılarak oluşturulan akıllı sistem / olgu bütünlüğüne Nesnelerin İnterneti (Internet of Things-IoT) denmektedir. IoT gelişmekte olan bir yapı olmasına rağmen, henüz temel olarak kabul edilebilen bir mimari yapıya sahip değildir. Bu çalışmada, IoT kavramının ne olduğu, kullanım alanları, mimari yapısı ve önerilen mimari modeller ile ilgili bir literatür taraması yapılmış olup IoT'nin standart bir mimari model yapısına kavuşturulması için yeni, katmanlı bir mimari model önerisinde bulunulmuştur. Önerilen mimari modeli diğer önerilmiş mimari modellerden ayıran en önemli fark, dönüşüm ve karar alt katmanlarının bulunmasıdır. Bu alt katmanlarda, gelen veri paketlerinin ve farklı mesaj isteklerinin dönüşümü yapılarak veri trafiğini azaltmak, sistem / veri güvenilirliğini arttırmak ve sistem bütünlüğünü korumak amaç edinilmiştir.
Internet of Things (IoT) is a new and advanced network technology that incorporates inter-object communication and sensor technology that connects almost every controllable electronic device to be used in daily life with a different Internet Protocol (IP) address in a network environment. In a such large-scale network, data transmission, process monitoring, data processing and network traffic are also required to be addressed. Today's Internet architecture uses the TCP / IP protocol stack for communication and is insufficient to meet the needs of the large-scale IoT network. Therefore, it will be a big advantage to reduce the data traffic in an IoT network where large amounts of data will be generated. In this study, a new method for reducing the data traffic in a designed IoT network is proposed and the data traffic on the network is reduced by preventing the transfer of useless / repetitive data in the network environment. A four layered (sensing layer, internet/network layer, transport layer and application layer) IoT architecture has been proposed by Çavdar and Öztürk in 2018. In the sensing layer, it is aimed to prevent unnecessary and repeated data from being transferred in the network environment by analyzing and eliminating the data. In addition, preventing the transmission of unnecessary and repetitive data to the network environment will bring many advantages such as storage, data traffic speed and storage cost.
Hammadde temininin zor olması ve doğal kaynakların hızla tüketilmesi alternatif bir yöntem olan kompozit üretimine yönelmeyi zorunlu hale getirmiştir. Bu nedenle son yıllarda kompozit malzemeler ile ilgili araştırmalarda ve endüstriyel kullanımda artışlar olmuştur. Bunun temel nedenleri hammadde teminindeki zorluklar, maliyet ve zaman faktörüdür. Diğer taraftan kompozitlerin tercih edilme nedenlerinden önemli bir sebep de diğer malzemelere göre mukavemet-yoğunluk oranının daha yüksek olması, daha dayanıklı ve daha hafif olmasıdır. Kompozit malzemelerin homojen yapısı, yüksek kalite ve üretim maliyetlerini kabul edilebilir seviyede tutabilmek için yüksek teknolojili üretim gerektirir. Kompozit üretim aşamalarında termoplastik ve dolgu takviye karışımları son derece karmaşık işlemlerle uygulanmaktadır. Bu tür formülasyonları optimize etmek çok fazla deneysel üretim gerektirir ancak yüksek maliyetler doğurur. Sonuç olarak, bu yüksek maliyetleri azaltmak ve optimize edilmiş karışım oranları ile üretim yapmak elzemdir. Bu çalışmada çözüm olarak bir yapay zekâ yöntemi olan Gri Kurt optimizasyon algoritması (GWO) kullanılmıştır. GWO algoritması ile optimum üretim reçetelerinin ve üretim proses parametrelerinin elde edilebildiği gözlemlenmiştir. Hibrit termoplastik kompozitlerin üretilebilmesi için olası tüm karışımlardaki hammadde oranları simülasyon ortamında hazırlanarak en iyi çözümü bulmaya dayalı bir yaklaşımla problem çözülmeye çalışılmış, deneysel kullanım için çok sayıda üretime gerek kalmadan istenilen kalitede ürün üretilmesi hedeflenmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.