681 research outputs found
Time-of-flight discrimination between gamma-rays and neutrons by neural networks
In gamma-ray spectroscopy, a number of neutrons are emitted from the nuclei
together with the gamma-rays and these neutrons influence gamma-ray spectra. An
obvious method of separating between neutrons and gamma-rays is based on the
time-of-flight (tof) technique. This work aims obtaining tof distributions of
gamma-rays and neutrons by using feed-forward artificial neural network (ANN).
It was shown that, ANN can correctly classify gamma-ray and neutron events.
Testing of trained networks on experimental data clearly shows up tof
discrimination of gamma-rays and neutrons.Comment: 10 pages, 8 figure
An Approximation to the Cross Sections of Z_l Boson Production at CLIC by Using Neural Networks
In this work, the possible dynamics associated with leptophilic Z_l boson at
CLIC (Compact Linear Collider) have been investigated by using artificial
neural networks (ANNs). These hypotetic massive boson Z_l have been shown
through the process e+e- -> M+M-. Furthermore, the invariant mass distributions
for final muons have been consistently predicted by using ANN. For these highly
non-linear data, we have constructed consistent empirical physical formulas
(EPFs) by appropriate feed- forward ANN. These ANN-EPFs can be used to derive
further physical functions which could be relevant to studying Z_l.Comment: 9 pages, 8 figure
Systematics on ground-state energies of nuclei within the neural networks
One of the fundamental ground-state properties of nuclei is binding energy.
In this study, we have employed artificial neural networks (ANNs) to obtain
binding energies based on the data calculated from Hartree-Fock-Bogolibov (HFB)
method with the two SLy4 and SKP Skyrme forces. Also, ANNs have been employed
to obtain two-neutron and two-proton separation energies of nuclei. Statistical
modeling of nuclear data using ANNs has been seen as to be successful in this
study. Such a statistical model can be possible tool for searching in
systematics of nuclei beyond existing experimental nuclear data.Comment: 7 pages, 6 figure
An artificial neural network application on nuclear charge radii
The artificial neural networks (ANNs) have emerged with successful
applications in nuclear physics as well as in many fields of science in recent
years. In this paper, by using (ANNs), we have constructed a formula for the
nuclear charge radii. Statistical modeling of nuclear charge radii by using
ANNs has been seen as to be successful. Also, the charge radii, binding
energies and two-neutron separation energies of Sn isotopes have been
calculated by implementing of the new formula in Hartree-Fock-Bogoliubov (HFB)
calculations. The results of the study shows that the new formula is useful for
describing nuclear charge radii.Comment: 7 pages, 3 figure
Design and development of an unmanned aerial and ground vehicles for precision pesticide spraying
Günümüzde, bitki hastalıkları tarımsal üretimi etkileyen önemli sorunlardan birisi olarak karşımıza çıkmaktadır. Bitkileri hastalıklardan ve zararlı otların etkilerinden korumak hem tarımda üretimi artırmak hem de tarımın kalitesini yükseltmek için büyük önem taşımaktadır. Tarımsal ürünler, ülkemizde ve dünyada çeşitli ilaçlama yöntemleri kullanılarak korunabilmektedir. Bu yöntemlerin başında gelen ilaçlama yolu ile bitki koruma yöntemi üretimin kalitesini geliştirmek ve rekolteyi artırmak amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak bitkilerin korunmasında uygulanan geleneksel ilaçlama yöntemlerinin bitkilere ve toprağa büyük ölçüde zarar verdiği gözlenmektedir. Son yıllarda gelişmiş ülkelerdeki tarımsal uygulamalarda robotların kullanımı hızla artmakta, tarımsal alanlarda özellikle uzaktan algılama ve hassas tarım çalışmalarında bu robotların kullanıldığı görülmektedir. Dahası, tarımsal üretimde yararlanılan fayda-maliyet oranı da dikkate alındığında, günümüzde hassas tarım uygulamalarında robotların kullanılmasının kaçınılmaz hale geldiği anlaşılmaktadır. Günümüz gereksinimleri ve gelişen teknoloji göz önüne alınarak planlanmış olan bu çalışmada, ülkemizde yaygın olarak kullanılan tarımsal mücadele yöntemlerinin maliyetlerini, tarımsal üretimin miktarını ve kalitesini önemli ölçüde etkileyecek geleneksel ilaçlama yöntemlerine alternatif olabilecek bir tarımsal mücadele sistemi geliştirilmiştir. Çalışmada, yakın mesafeden doğrudan hedeflenen bitki üzerine ilaçlama yapılması, ilaçlama sırasında toprağa ve bitkilere verilen zararın en aza indirgenmesi hedeflenmiştir. Bu doğrultuda, özgün tasarım multispektral kamera, ilaçlama ünitesi, Yer Kontrol İstasyonu (YKİ) ve eşgüdümlü çalışabilen İnsansız Hava Aracı (İHA) ile İnsansız Yer Aracından (İYA) oluşan tarımsal mücadele mekanizması tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Bu mekanizma, tarımsal ilaçlama uygulamaları için geleneksel yöntemlere kıyasla daha ileri düzey bir alternatif yöntem olarak ortaya çıkmaktadır.TABLE OF CONTENTS
ÖZET ................................................................................................................ vii
ABSTRACT ....................................................................................................... ix
ACKNOWLEDGEMENTS ................................................................................ xi
1 . INTRODUCTION .......................................................................................... 1
2. LITERATURE REVIEW ............................................................................. 6
2.1 Robotics ..................................................................................................... 9
2.2 Unmanned Ground Vehicles ..................................................................... 11
2.3 Unmanned Aerial Vehicles ....................................................................... 11
2.4 Remote Sensing Technology .................................................................... 17
2.4.1 Remote Sensing Platforms ................................................................. 19
2.4.2 Plant Disease Detection ..................................................................... 22
2.4.3 Normalized Difference Vegetation Index ........................................... 27
3 . MATERIAL AND METHOD ....................................................................... 29
3.1 Ground Control Station ............................................................................ 32
3.2 Unmanned Ground Vehicle ...................................................................... 37
3.2.1 Specifications of the UGV ................................................................. 38
3.2.2 The Chassis and Sensor Holder .......................................................... 40
3.2.3 FEM Analysis .................................................................................... 43
3.3 Multispectral Camera for Plant Disease Detection .................................... 44
3.3.1 Spectral Imaging ................................................................................ 46
3.3.2 Multispectral Camera – Spektra TSL128RN ...................................... 47
3.3.3 The hardware of the Device ............................................................... 49
3.3.4 Calibrating Steps of the Device .......................................................... 52
3.3.5 Software for the Device ..................................................................... 56
3.3.6 Measurements using NDVI Devices .................................................. 58
3.4 Unmanned Aerial Vehicle ........................................................................ 62
3.4.1 The Chassis and Arm ......................................................................... 66
3.4.2 FEM Analysis ................................................................................... 69
3.4.3 Modal Analysis ................................................................................. 70
3.4.4 Performance of the Propellers ............................................................ 73
3.4.5 Flight Duration and Maximum Conditions ......................................... 82
3.4.6 Strain Measurement ........................................................................... 84
3.4.7 Other Parts ........................................................................................ 92
3.4.8 Specifications of the UAV ................................................................. 95
3.4.9 Flight Tests ....................................................................................... 96
3.5 Spraying Unit –Sprayer and Tank ............................................................. 99
4 . RESULTS AND DISCUSSION .................................................................. 103
4.1 The UGV ............................................................................................... 103
4.2 The Multispectral Camera ...................................................................... 105
4.3 The UAV ............................................................................................... 115
4.4 The Sprayer............................................................................................ 135
xv
4.5 UGV and Multispectral Camera .............................................................. 138
4.6 Aerial Spraying UAV ............................................................................. 145
5 . CONCLUSIONS......................................................................................... 154
REFERENCES ................................................................................................ 156
RESUME......................................................................................................... 16
- …