Anlık Basınç Yükü Altındaki Basit Mesnetli Plakların Dinamik Davranışının Diferansiyel Kareleme Yöntemi İle İncelenmesi

Konferans Bildirisi -- Teorik ve Uygulamalı Mekanik Türk Milli Komitesi, 2008Conference Paper -- Theoretical and Applied Mechanical Turkish National Committee, 2008Plak ve kabuk yapılar üstünde anlık basınç yükü etkisinin, söz konusu yapıların tasarımı sürecinde önemli bir yeri vardır. Anlık basınç yükünün yapılar üstündeki etkilerini gözlemlemek amacıyla yapılan deneyler zor ve maliyetlidir. Bu nedenle, bu tür yükler altındaki yapıların dinamik davranışını incelemek için sayısal çalışmalar yapılmaktadır. Bununla birlikte, problemin zamana bağlı olması çözüm zamanını artırmakta ve yeni sayısal yöntemlerin araştırılmasını gerektirmektedir. Diferansiyel kareleme yöntemi (Differential quadrature method) lineer ve lineer olmayan kısmi diferansiyel denklemlerin çözümü için önerilmiş sayısal bir çözüm tekniğidir. Yöntem bugüne kadar birçok mühendislik problemine başarıyla uygulanmış ve özellikle yapısal analiz konusunda geniş bir uygulama alanı bulmuştur. Yöntemin işlem yükünü azaltarak yüksek hassasiyette çözümler üretebilme yeteneği uygulanma alanlarını genişletmektedir. Bu makalede diferansiyel kareleme yöntemi ile anlık basınç yüküne maruz izotropik ve katmanlı kompozit dört kenarından basit mesnetli olarak tutturulmuş plakların dinamik davranışı incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar yine bu çalışmada elde edilen teorik ve sonlu elemanlar sonuçları ile karşılaştırılmıştır.The effect of blast load on the plate and shell structures has an important role on design decision. Blast load experiments are usually difficult and expensive. Therefore, numerical studies have been done on the response of blast loaded structures. However, because of time dependency of the nature of the problem, numerical solutions take long time and need heavy computational effort. The differential quadrature method (DQM) is a numerical solution technique for the rapid solution of linear and non-linear partial differential equations. It has been successfully applied to many engineering problems. The method has especially found application widely in structural analysis such as static and free vibration analysis of beams and plates. The capability of the method to produce highly accurate solutions with minimal computational efforts makes it of current interest. In this paper, the dynamic behavior of simply supported isotropic and laminated composite plates under air blast load has been investigated using the differential quadrature method. The results are compared to the theoretical and finite element results obtained in this study

Poli hidroksi sciff bazı metal komplekslerinin hazırlanması, karakterizasyonu ve polimerleşebilme özelliklerinin araştırılması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Bu çalışmada salisilaldehit ile 2-etanol amin veya 2-(2-aminoetoksi)etanol kullanılarak schiff bazı yapılı ligandların sentezi gerçekleştirilmiştir. Bu ligandların ilgili M(AcO)2.XH2O tuzlarıyla metanolik ve etanolik çözeltiler içinde kompleksleri sentezlenmiştir. Söz konusu kompleksler, derişik şartlarda template(kalıp) kompleksleşme teknikleri uygulanarak hazırlanmıştır. Sentezlenen bis-hidroksil fonksiyonel grubu içeren komplekslerin metal içeren kopolimerleri sırasıyla toluen 2,4-diizosiyanat ve izoftaloil klorür monomerleri kullanılarak hazırlanmıştır. Polüüretan(PUP) polimerleri metal komplekslerinin monomer olarak kullanıldığı kopolimerler olarak hazırlanmıştır. Metal içeren poliester(PES) polimerleri ise yine aynı bis-OH fonksiyonel metal komplekslerinin monomer olarak kullanılmasıyla hazırlanmıştır. Hazırlanan poliüretan ve poliester kopolimerlerinin termal davranışları TGA ve DSC tekniği ile incelenmiştir. Hazırlanan tüm bileşiklerin karakterizasyonları 1H-NMR, 13C-NMR, FT-IR, UV-vis, ve MS spektroskopi teknikleri ve elementel analiz ile gerçekleştirilmiştir. Hazırlanan fonksiyonel grup içeren monomerik metal komplekslerinden bis(etoksietanol salisilaldimin)Cu(II) kompleksi [Cu(SAEE)2] tek kristal olarak hazırlanmış ve X-ışını çalışmaları ile molekül yapısı ORTEPIII diyagramı olarak verilmiştir. SUMMARYIn this study, Schiff base type ligands were synthesized using salicylaldehyde and 2- (2-aminoethoxy)ethanol or mono ethanolamine. The metal complexes of the prepared ligands were synthesized in methanol or ethanol by using related M(OAc)2.XH2O salts. The complexes were prepared by applying the concentrate condition template complexation techniques. Synthesized bis-hydroxyl functional group of complexes containing metal-containing copolymers were prepared using toluene-2,4-isocyanate and izoftaloil chloride monomers, respectively. Polyurethane polymers(PUP) were synthesized as copolymer metal complex monomers. Metal containing polyester (PES)polymers were prepared using in the same as bis-OH functional metal complexes used as a monomer. Thermal behaviors of polyurethane and polyester copolymers were examined with the TGA and DSC techniques. The characterizations of all compounds were performed with 1H-NMR, 13C-NMR, FT-IR, UV-vis and MS spectrometric techniques and elemental analysis. The monomeric functional group containing metal complex which is the Cu(SAEE)2, bis(ethoxyethanol salicylaldimin)-Cu(II) complex was grown as a single-crystal and given as a ORTEPIII diagram of the molecular structure

Static And Dynamic Analyses Of Plates Using Differential Quadrature Method (dqm)

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2009Bu tezde, izotropik ve katmanlı kompozit ince kare plakların diferansiyel kareleme (DKY) yöntemi ile statik ve dinamik analizleri gerçekleştirilmiştir. Plaklar, çeşitli izotopik ve kompozit malzemeler kullanılarak bütün kenarlarından ankastre ya da basit mesnetli olmak üzere iki farklı sınır koşulu için incelenmiştir. Ayrıca sabit kalınlıklı plaklarla beraber x-ekseni yönünde kalınlığı lineer değişen izotropik ve katmanlı kompozit ince kare plaklar analizlerde kullanılmıştır. Her bir plak yapılandırması için yer değiştirme, serbest titreşim frekansı ve anlık basınç yükü altındaki yapısal cevabı veren analitik denklemler verilmiş ve bu denklemlerin DKY benzeşimleri elde edilmiştir. DKY denklemlerinin çözümü vasıtasıyla elde edilen sayısal sonuçlar verilerek her aşamada ANSYS yazılımı sonuçları ile ve aynı zamanda bazı plaklar için literatürde bulunan bazı deneysel, teorik ve sayısal yöntem sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Değişken kalınlıklı katmanlı kompozit plaklar için önerilen DKY çözümünün yeter doğrulukta sonuçlar edilmesi için geliştirilebileceği görülmüştür. Aynı zamanda DKY kullanılarak sonuçların bilgisayarda elde edilme süresinin, sonlu elemanlar yöntemine göre oldukça düşük olduğu da gözlenilmiştir.In this study, static and dynamic analyses of isotropic and layered composite square plates have been achieved using differential quadrature method (DQM). Two types of boundary condition are analyzed: Simply supported and clamped on all four edges. Various isotropic and laminated composites are considered for the plate material. Plates having linear variable thickness in x-dimension are also analyzed. DQM analog equations are derived after the governing equations are presented for each plate configuration that give displacement under pressure; free vibration frequency; and dynamic response under air blast load. The numerical results obtained by using DQM analog equations are compared to mainly ANSYS software results, and for some plate configurations compared to experimental, theoretical and some DQM results from the literature. It has been observed that the proposed DQM solution for the laminated composite plates would be improved in order to obtain better accuracy. Furthermore, experience shows that the computation time with DQM is significantly less than the finite element method.Yüksek LisansM.Sc

Altın fiyatlarının yapay sinir ağları ve ARMA modelleri ile tahminlenmesi

Tarih boyunca önemini koruyan altın madeni günümüz finansal yatırım araçları arasında son yıllarda sürekli artan getirileriyle, değer koruma aracı, yatırım aracı ve saklama aracı olarak gözde bir finansal seçenek pozisyonunda varlığını devam ettirmektedir. Bununla ilişkili olarak merkez bankalarının, altını finansal rezerv aracı olarak kullanmaları yanında ekonomilerde belirsizlik ve istikrarsızlık dönemlerinde altının yatırımcı tarafından güvenli liman olarak algılanması altın fiyatlarının tahmin edilmesini önemli ve gerekli hale getirmektedir. Altın fiyatlarının tahmin ihtiyacı çerçevesinde klasik zaman serisi metotları finansal yatırım araçlarının fiyat ve getiri tahminlerinde kullanılmaya devam edilmektedir. Yakın dönemlerde veri ve istatistik bilimleri alanında oldukça rağbet gören yapay sinir ağı uygulamaları tahmin performansları nedeniyle birçok farklı alanda kullanılmaya başlanmıştır. Günümüz gelişen teknolojileri içerisinde popülerlik kazanan yapay sinir ağı uygulamaları tahmin performansları sebebiyle birçok farklı alanda kullanılmaya başlanmıştır. Zaman serisi analizlerinde son zamanlarda başarısı ile dikkat çeken yapay sinir ağları ile olarak özellikle kısa dönemde başarısı ile öne çıkan geleneksel yaklaşımlardan Box Jenkins yaklaşımının tahmin performansları karşılaştırılmak istenmiştir. Bu amaçla 01/07/2009 - 28/06/2019 tarihleri arası 2608 işgünü altın fiyatı (dolar/ons) çalışmaya dahil edilmiştir. Karşılaştırmalarda örneklemiçi ve örneklem dışı olmak üzere iki farklı yaklaşım benimsenmiş tahmin performansları ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar ARIMA (27,1,27)* modeli ile YSA (2-4-1) modelinin altın fiyatlarının tahminlenmesinde birbirine yakın sonuçlar ürettiği ve başarılı oldukları yönündedir.İÇİNDEKİLER ÖZET ..................................................................................................................................... vii ABSTRACT ........................................................................................................................... ix ÖNSÖZ ................................................................................................................................... xi İÇİNDEKİLER ..................................................................................................................... xiii ŞEKİLLER DİZİNİ ............................................................................................................. xvii TABLOLAR DİZİNİ ............................................................................................................ xix EKLER DİZİNİ .................................................................................................................... xxi GİRİŞ ....................................................................................................................................... 1 1.BÖLÜM ............................................................................................................................... 3 1.TEMEL KAVRAMLAR ...................................................................................................... 3 1.1. Zaman Serileri ............................................................................................................... 3 1.2. Zaman Serilerinin Özellikleri ........................................................................................ 3 1.2.1. Zaman Serisi Bileşenleri ........................................................................................ 4 1.2.1.1. Trend ................................................................................................................ 4 1.2.1.2. Mevsimsellik.................................................................................................... 4 1.2.1.3. Konjonktürel (Devirsel) Dalgalanmalar .......................................................... 4 1.2.1.4. Düzensiz (Rassal)Hareketler ........................................................................... 5 1.2.2. Durağanlık Kavramı ............................................................................................... 5 1.2.2.1. Durağanlığın İncelenmesi ................................................................................ 6 1.2.2.2. Korelogram Testi ............................................................................................. 6 1.2.2.3. Birim Kök Testi (Dickey-Fuller ve Genelleştirilmiş Dickey Fuller Testi) ..... 7 1.3. Otoregresif Model (AR) ................................................................................................ 8 1.4. Beyaz Gürültü Süreci .................................................................................................... 9 1.5. Rassal Yürüyüş Süreci ................................................................................................ 10 xiv 1.6. Hareketli Ortalama Süreci (MA) ................................................................................. 11 1.7. Otoregresif Hareketli Ortalama Süreci (ARMA) ........................................................ 12 1.8. Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama Süreci (ARIMA) .................................... 12 2.BÖLÜM.............................................................................................................................. 14 2.YAPAY SİNİR AĞLARI ................................................................................................... 14 2.1. Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ...................................................................................... 14 2.1.1. Yapay Sinir Hücresi .............................................................................................. 14 2.1.1.1. Girdiler ........................................................................................................... 15 2.1.1.2. Ağırlıklar ........................................................................................................ 15 2.1.1.3. Birleştirme Fonksiyonu .................................................................................. 15 2.1.1.4. Aktivasyon Fonksiyonu ................................................................................. 16 2.1.1.5. Çıktılar ........................................................................................................... 19 2.1.2. Yapay Sinir Ağları ................................................................................................ 19 2.1.2.1. Girdi Katmanı ................................................................................................ 20 2.1.2.2. Ara Katman .................................................................................................... 20 2.1.2.3. Çıktı Katmanı ................................................................................................. 21 2.2. YSA Özellikleri ........................................................................................................... 21 2.2.1. Doğrusal Olmama ................................................................................................. 21 2.2.2. Genelleme ............................................................................................................. 21 2.2.3. Paralellik ............................................................................................................... 21 2.2.4. Öğrenme ............................................................................................................... 22 2.2.5. Hata Toleransı ....................................................................................................... 22 2.2.6. Uygulanabilirlik .................................................................................................... 22 2.3. YSA’ nın Sınıflandırılması .......................................................................................... 22 2.3.1. Bağlantı Türlerine Göre Yapay Sinir Ağları ........................................................ 23 2.3.1.1. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları................................................................. 23 xv 2.3.1.2. Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları ................................................................ 24 2.3.2. Katman Sayısına Göre .......................................................................................... 24 2.3.2.1. Tek Katmanlı Yapay Sinir Ağları .................................................................. 24 2.3.2.2. Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları ................................................................. 27 2.3.3. Öğrenme Şekline Göre Yapay Sinir Ağları .......................................................... 28 2.3.3.1. Danışmanlı Öğrenme ..................................................................................... 29 2.3.3.2. Danışmansız Öğrenme ................................................................................... 30 2.3.3.3. Destekleyici Öğrenme ................................................................................... 30 2.3.3.4. Öğrenme Kuralları ......................................................................................... 31 3. BÖLÜM ............................................................................................................................ 33 3. TAHMİN METOTLARI ................................................................................................... 33 3.1. Box-Jenkıns Yaklaşımı ............................................................................................... 33 3.1.1. Model Belirleme ................................................................................................... 33 3.1.2. Model Parametrelerinin Tahmini ......................................................................... 35 3.1.3. Modelin Kontrolü ................................................................................................. 35 3.1.4. Modelin Öngörüde Kullanılması .......................................................................... 36 3.1.5. Model Seçim Kriterleri ......................................................................................... 36 3.1.6. Box-Jenkins (BJ) Yaklaşımı ile Yapılan Çalışmalar ............................................ 38 3.2. YSA Modelleme Süreci .............................................................................................. 40 3.2.1. Veri ....................................................................................................................... 40 3.2.1.1. Veri Önişleme ................................................................................................ 41 3.2.2. YSA Mimarisi ...................................................................................................... 42 3.2.2.1. Girdi Nöron Sayısı ......................................................................................... 42 3.2.2.2. Gizli Katman Sayısı ....................................................................................... 43 3.2.2.3. Gizli Nöron Sayısı ......................................................................................... 43 3.2.2.4. Çıktı Nöron Sayısı ......................................................................................... 44 xvi 3.2.2.5. Başlangıç Ağırlıkları ...................................................................................... 44 3.2.2.6. Aktivasyon Fonksiyonu ................................................................................. 44 3.2.2.7. Öğrenme ve Momentum Katsayıları .............................................................. 45 3.2.3. Eğitim Aşaması ..................................................................................................... 45 3.2.4. Performans Değerlendirme ................................................................................... 47 3.2.5. YSA Modelleri ile Yapılan Çalışmalar ................................................................. 48 4. BÖLÜM............................................................................................................................. 51 4.ALTIN FİYATLARININ TAHMİNİ ÜZERİNE UYGULAMA ....................................... 51 4.1. Altın ............................................................................................................................. 51 4.1.1. Altın Fiyatlarının Belirleyicileri ........................................................................... 52 4.1.2. Altın Konusunda Yapılan Çalışmalar ................................................................... 52 4.2. Altın Fiyatlarının Tahmini........................................................................................... 62 4.2.1. Veri Seti ve Verilerin İstatiksel Özellikleri .......................................................... 62 4.2.2. Uygulama .............................................................................................................. 65 4.2.2.1. Box Jenkins (ARIMA) Yaklaşımı ile Tahmin ............................................... 66 4.2.2.2. YSA İle Tahmin ............................................................................................. 78 4.2.3. ARIMA (27,1,27)* ve YSA (2-4-1) Model Tahminlerinin Karşılaştırılması ...... 89 SONUÇ .................................................................................................................................. 96 KAYNAKLAR ..................................................................................................................... 99 EKLER ................................................................................................................................ 107 ÖZGEÇMİŞ ........................................................................................................................ 16

Prediction of Pathological Subjects Using Genetic Algorithms

This paper aims at estimating pathological subjects from a population through various physical information using genetic algorithm (GA). For comparison purposes, K-Means (KM) clustering algorithm has also been used for the estimation. Dataset consisting of some physical factors (age, weight, and height) and tibial rotation values was provided from the literature. Tibial rotation types are four groups as RTER, RTIR, LTER, and LTIR. Each tibial rotation group is divided into three types. Narrow (Type 1) and wide (Type 3) angular values were called pathological and normal (Type 2) angular values were called nonpathological. Physical information was used to examine if the tibial rotations of the subjects were pathological. Since the GA starts randomly and walks all solution space, the GA is seen to produce far better results than the KM for clustering and optimizing the tibial rotation data assessments with large number of subjects even though the KM algorithm has similar effect with the GA in clustering with a small number of subjects. These findings are discovered to be very useful for all health workers such as physiotherapists and orthopedists, in which this consequence is expected to help clinicians in organizing proper treatment programs for patients

Design of FPGA-based 2nd degree AV block arrhythmic ECG signals with VHDL

Biyomedikal uygulamaları son yılların önemli araştırma alanlarından biridir. Bu çalışma alanlarından birisi de biyomedikal sinyallerdir. Bu çalışmada, VHDL ile Xilinx-Vivado programı kullanılarak, yaşamsal belirti sinyallerine ait iki aritmik (II. Derece AV-blok tip-1 ve II. Derece AV-blok tip-2) EKG sinyali FPGA çipleri üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış ve uygulanmıştır. Nümerik tabanlı EKG sinyalleri referans olarak alınmış ve FPGA tabanlı EKG sinyal tasarımından elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Daha sonra tasarımda kullanılan yapı ve çalışmadan elde edilen test sonuçları sunulmuştur. Tasarlanan EKG sinyalleri Zynq-7000 TC7Z020 FPGA için sentezlenmiştir ve 14 kanallı AN9767 DA modülü kullanılarak osiloskoptan gözlemlenmiştir. Place-Route işlemi sonrasında elde edilen FPGA çip kaynak tüketim değerleri sunulmuştur. Sonuçlara göre II. Derece AV-blok tip-1 sinyallerinin FPGA üzerinde en yüksek çalışma frekansı 651.827 MHz ve II. Derece AV-blok tip-2 sinyallerinin FPGA üzerinde en yüksek çalışma frekansı 663.504 MHz belirlenmiştir. FPGA tabanlı EKG sinyal tasarımından elde edilen maksimum MSE hata değerleri II. Derece AV AV-blok tip-1 sinyali için 2.0011E-03 ve II. Derece AV-blok tip-2 sinyali için 1.2754E-04’tür. Bu çalışmada, donanımsal olarak gerçeklenen FPGA tabanlı 2. derece AV blok aritmik EKG sinyalleri üretim sisteminin biyomedikal kalibrasyon uygulamalarında güvenle kullanılabileceği gösterilmiştir.Studies in the field of biomedicine are one of the substantial study areas that have recently taken place in the literature. Studies in these research areas are based on the processing of vital sign signals. This paper presents the design and implementation of two arrhythmic (2nd degree AV-block type-1 and 2nd degree AV-block type-2) ECG signs to be used in FPGA with Xilinx-Vivado software utilizing VHDL. Numeric ECG signs were taken as reference, then confront with values related to the design of FPGA based ECG sign. Design utilized in the implementation and test outcomes got from the work have been introduced. Implemented ECG signs have been synthesized for Zynq-7000 TC7Z020 FPGA and tracked using oscilloscope using 14-channel AN9767 DA module. After Place&Route, FPGA chip statistics were introduced. The maximum working frequencies of 2nd degree AV Block Type-1 signs and 2nd degree AV Block Type-2 signs in FPGA have been obtained as 651.827 MHz and 663.504 MHz, respectively. Maximum MSE rates from the FPGA-based ECG sign implementation for 2nd degree AV Block Type-1 and 2nd degree AV Block Type-2 signs have been obtained as 2.0011E-03 and 1.2754E-04, respectively. This paper demonstrates that the hardware designed FPGA-based ECG sign production system can be implemented on FPGA and can be utilized snugly in biomedical calibration applications. This paper demonstrates that FPGA-based ECG signal generation system, which is implemented as hardware, can be designed using FPGA chips and can be safely used in biomedicine areas

Examining the use of Non-fungible Tokens (NFTs) as a trading mechanism for the metaverse

The notion of a metaverse seems hard to define but encourages the impression that it can be considered as a new virtual metaphysical landscape that somehow goes beyond our geographical locations and understanding (i.e., independent of time and space). Based on virtual reality, augmented reality, and blockchain, it is envisioned as an independent but extended world that is planned to be a digital virtuality entrenched not only in our old habits such as gaming and entertainment but also in virtual asset trade. In particular, trading is a pillar of the virtual economy, and auction houses will be crucial for Metaverse trading. This exploratory study examines the possibility of using an auction environment to improve the trading capabilities in a virtual universe. We investigate the cases of creating a virtual auction house with the potential of social trading of virtual assets with crypto coins and bartering. To this end, we built a virtual auction house and tested it initially using a set of scenarios. Our preliminary findings suggest that creating a virtual trading environment would be beneficial as an environment for buying and selling virtual assets and exploring their consequences

The Tulip Era Gardens at Ottoman Empire

The era when the Ottoman have emphasized on the palaces and their gardens, is the “Tulip Era” that Western effect has been felt on Turkish gardens. This era that is a beginning point of declining from both administrative and political point of view, despite its relatively short longevity is considered as important from fine arts and landscaping aspects. By primarily Ahmed the third (Ahmed III) firstly, numerous sea-fronted palaces, palaces, manor houses, sea-side residences  and their gardens and woods that have been constructed by the statesmen and rich people, where starting at Kagithane valley all the way to Golden Horn and Bosporus water-fronts as sparse manner have caused Istanbul to transform  a "city of garden and water”. In Europe, while the Renaissance and Baroque style gardening fashion leaves their place to British naturalistic gardens, the Turkish Garden have been enchanted by the beauty and magnificence of Baroque style. At the Tulip Era Architecture the “formats” that are directly transformed from the West have not been dominant however; some novelties that occurred together with the Tulip Era only and that could be comprehended by means of a general design tendency have been realized

Effects of Light in Interior Landscape Design

Light, especially sunlight, plays an important role spiritually and materially in our lives today. In the interior design, artificial light is used since the sunlight is not enough for all dimensions of the space and the activities are limited to the morning hours. All plants need for light as an energy source of Photosynthesis. In the lack of light, nutrient material decreases gradually and plant dies. Plants have an inclination to face to the source of light and only in such a case they become lively and tall. Especially, they leave their old leaves. Mottled plants may turn into green. On the other hand, if the plants are subject to extreme light, they incline to get burnt, discolored and contorted.  As a resulting order to grow up the interior space plants successfully, the light requirements and light levels of specific plants must be very well determined. While assessing the light, three reasons, duration, quality and intensity of light must be focused. Main purpose of the interior space landscape design primarily is to create appropriate spaces for the human comfort. For the plants, creating human-centered space is more dominant than space design. Plants produce nutrients and make photosynthesis for further living and for light assistance and chlorophyll. Light is important for the chlorophyll that is necessary for photosynthesis. Stomas on the leaf affect photosynthesis. Stomas let gas exchange on the leaf and they need light to achieve this. While stomas are open on the light they are closed in the darkness. It consists of wavelengths between 430-700 nm. The light comes from the sun is preferred since the light that the plant requires is given from a wide spectrum. In this research primarily interior space landscape design, the importance of light, its aesthetic and functional characteristics will be emphasized. Interior space landscape design criterions will be explained and the characteristics of the sources of lights that are appropriate for the plants’ natural light requirements will be expressed. Also, while exhibiting plants in the interior space the duration and levels of sources of lights will be determined technically

How does employer brand affect work engagement? The mediating role of emotional labor

Bu araştırma işveren markasının duygusal emek ve işe adanma üzerindeki etkilerini incelemeyi amaçlamaktadır. Geliştirilen teorik model yapısal eşitlik modellemesi kullanılarak test edilmiştir. Araştırmada kullanılan veriler Ankara ilinde faaliyet gösteren beş yıldızlı otel işletmelerinin işgörenlerinden elde edilmiştir. Bulgulara göre, işveren markası duygusal emeğin yüzeysel davranış boyutunu anlamlı olarak etkilemezken, derin ve doğal davranış boyutlarını olumlu ve anlamlı olarak etkilemektedir. Diğer yandan, derin ve doğal davranışlar işe adanma üzerinde olumlu ve anlamlı bir etkiye sahipken, yüzeysel davranış işe adanma üzerinde anlamlı bir etkiye sahip değildir. Aracılık etkisi açısından, derin ve doğal davranışlar işveren markasının işe adanma üzerindeki etkisine aracılık etmektedir. Sonuç olarak, bu araştırma işveren markasının örgütlere sunduğu yararlardan bir kesit sunarak alanyazına katkı sağlamaktadır.This research aims to investigate the effects of employer brand on emotional labor and work engagement. The developed theoretical model was tested using structural equation modeling. The data used in the research were obtained from the employees working in five-star hotels in Ankara. According to the findings, while employer brand does not significantly affect the surface acting dimension of emotional labor, it affects the deep acting and natural acting dimensions positively and significantly. On the other hand, deep acting and natural acting have a positive and significant effect on work engagement, whereas surface acting does not have a significant effect on work engagement. In terms of mediation effect, deep and natural actings mediate the impact of employer brand on work engagement. As a result, this research contributes to the literature by providing a cross-section of the benefits of the employer brand to organizations