latent Dirichlet allocation method-based nowcasting approach for prediction of silver price

Silver is a metal that offers significant value to both investors and companies. The purpose of this study is to make an estimation of the price of silver. While making this estimation, it is planned to include the frequency of searches on Google Trends for the words that affect the silver price. Thus, it is aimed to obtain a more accurate estimate. First, using the Latent Dirichlet Allocation method, the keywords to be analyzed in Google Trends were collected from various articles on the Internet. Mining data from Google Trends combined with the information obtained by LDA is the new approach this study took, to predict the price of silver. No study has been found in the literature that has adopted this approach to estimate the price of silver. The estimation was carried out with Random Forest Regression, Gaussian Process Regression, Support Vector Machine, Regression Trees and Artificial Neural Networks methods. In addition, ARIMA, which is one of the traditional methods that is widely used in time series analysis, was also used to benchmark the accuracy of the methodology. The best MSE ratio was obtained as 0,000227131 ± 0.0000235205 by the Regression Trees method. This score indicates that it would be a valid technique to estimate the price of "Silver" by using Google Trends data using the LDA method

The effect of the addition of multi-walled carbon nanotubes to the vegetable-based cutting oil used in the mql system on machining outputs in turning of PH 13-8 MO steel

YÖK Tez No: 536834Bu çalışmada, PH13-8 Mo paslanmaz çeliğinin tornalanmasında, optimum işleme şartlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, PH13-8 Mo çeliğinin farklı soğutma yağlama koşulları altında, kesme parametrelerinin, kesme sıcaklığı ve yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkileri incelenmiştir. Tornalama deneylerinde kaplamalı sementit karbür (PVD TiAlN-(AlCr)2O3) kesici takımlar kullanılmıştır. Deneyler sabit kesme derinliğinde (0.8 mm), üç farklı kesme hızında (120, 180, 240 dev/dak) ve üç farklı ilerleme hızında (0.10, 0.15, 0.20 mm/dev) gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışma iki aşamada ele alınmış olup Taguchi'nin L9 ve L27 düşey dizinleri kullanılarak deney tasarımları yapılmıştır. Her iki deney tasarımında da yukarıda belirtilen kesme parametreleri sabit tutulmuştur. L9 deney tasarımında nano akışkan konsantrasyon oranlarının (hacimce %0,3, 0,6 ve 0,9) optimizasyonu amaçlanmıştır. Bu amaçla MMY sisteminde kullanılan bitkisel esaslı kesme yağının içerisine Çok Duvarlı Karbon Nanotüp (ÇDKNT) katı nanopartikülleri eklenerek nanoakışkanlar hazırlanmıştır. L27 deney tasarımında ise yine yukarıda belirtilen kesme parametreleri sabit tutularak soğutma/yağlama şartlarının (kuru, MMY ve Nano MMY) optimizasyonu amaçlanmıştır. Deneyler sonucunda elde edilen verilerin değerlendirilmesinde sinyal gürültü oranı (S/N) kullanılmıştır. Kontrol faktörlerinin sonuçlara etkisinin belirlenmesi adına, varyans analizi (ANOVA) yapılmıştır. Ayrıca bağımlı değişkenler ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya koymak amacıyla çoklu regresyon analizi uygulanmıştır. Deneyler sonucunda ÇDKNT nanoakışkanlar için optimal konsantrasyon oranı hacimce %0,6 olarak tespit edilmiştir. İlk aşamada gerçekleştirilen L9 deney tasarımına göre en iyi yüzey pürüzlülük değeri 180 m/dak kesme hızında, 0,10 mm/dev ilerleme hızında ve hacimce %0,6 konsantrasyon oranında elde edilmiştir. Kesme bölgesinde oluşan sıcaklık değerleri incelendiğinde en düşük kesme sıcaklığı 120 m/dak kesme hızında, 0,10 mm/dev ilerleme hızında ve hacimce %0,3 konsantrasyon oranında görülmüştür. İkinci aşamada gerçekleştirilen L27 deney tasarımına göre en iyi yüzey pürüzlülük değeri 180 m/dak kesme hızında, 0,10 mm/dev ilerleme hızında ve NanoMMY soğutma/yağlama koşulları altında elde edilmiştir. Optimum kesme sıcaklığını veren değişkenler ise 120 m/dak kesme hızı, 0,10 mm/dev ilerleme hızı ve NanoMMY soğutma/yağlama koşulu olarak tespit edilmiştir.The purpose of this study is to determine the optimum processing conditions in turning of PH13-8 Mo stainless steel. For this purpose, the effects of the cutting parameters on the cutting temperature and surface roughness were investigated under different cooling lubrication conditions of PH13-8 Mo steel. During the turning experiments, coated cemented carbide (PVD TiAlN-(AlCr)2O3) cutting tools were used. The experiments were performed at fixed cutting depth (0.8 mm), three different cutting speeds (120, 180, 240 rpm), and three different feed rates (0.10, 0.15, 0.20 mm/rev). Experimental study was conducted in two stages and experiment designs were made by using L9 and L27 vertical indexes of Taguchi. In both experimental designs, the above mentioned cutting parameters were kept constant. In the L9 experimental design, it is aimed to optimize the nano fluid concentration ratios (0.3, 0.6 and 0.9% by volume). For this purpose, nanofluids were prepared by adding multi-walled carbon nanotube (MWCNT) solid nanoparticles into the vegetable based cutting oil used in the MQL system. In the L27 experimental design, optimization of cooling/lubrication conditions (dry, MQL and Nano MQL) is aimed by keeping the above mentioned cutting parameters constant. The signal noise ratio (S/N) was used to evaluate the data obtained from the experiments. Variance analysis (ANOVA) was performed to determine the effect of control factors on the results. In addition, multiple regression analysis was applied to determine the relationship between dependent variables and independent variables. As a result of the experiments, the optimal concentration rate for MWCNT nanofluids was found to be 0.6% by volume. Based on the L9 experiment design performed in the first stage, the best surface roughness value was obtained at a cutting rate of 180 m/min, 0,10 mm/rev feed rate and 0.6% by volume concentration. When the temperature values in the cutting zone were examined, the lowest cutting temperature was observed at a cutting speed of 120 m/min, a feed rate of 0.10 mm/rev and a concentration of 0.3% by volume. Based on the L27 experiment design performed in the second stage, the best surface roughness value was obtained at a cutting speed of 180 m/min, a feed rate of 0.10 mm/rev and under NanoMQL cooling/lubrication conditions. The parameters providing optimum cutting temperature were determined as 120 m/min cutting speed, 0,10 mm/rev feed rate, and NanoMQL cooling/lubrication condition