Geri Dön

Otomatik köklendirme sisteminde ortam neminin sensörlerle hassas kontrolü

Precise control of computer controlled rooting system based sensor measurement

  1. Tez No: 382429
  2. Yazar: MURAT ÇAĞLAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAADETTİN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Adnan Menderes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Vejetatif üretim yöntemlerinden birisi de çelikleme ile çoğaltmadır. Klasik yöntem ile yapılan çeliklemede ortam parametrelerinin istenilen düzeyde tutulamaması nedeni ile köklendirme başarısı yüzde olarak düşüktür. Yapılan çalışmalarda çeliklerin köklenme yüzdesinin artırılmasında önemli olan parametrelerden birisinin nem değeri olduğu bilinmektedir. Bilgisayar destekli otomatik köklendirme sisteminde yapılan çalışmada ortam sıcaklığı ve nem değerinin istenilen düzeyde tutulması ile çeliklerin köklenme başarısının arttığı belirtilmiştir. Bu çalışmada otomatik köklendirme sisteminde perlit ortamındaki nem değerinin RSU adaptörlü tansiyometre, Watermark 200SS ve Waterscout SM100 nem sensörlerinin ölçümleri karşılaştırılmıştır. Denemeler, köklendirme masalarında düşük nem (%40), orta nem (%60) ve yüksek nem (%80) ile düşük sıcaklık (18 °C), orta sıcaklık (22 °C) ve yüksek sıcaklık (26 °C) değerlerindedir. Gravimetrik yöntem ile perlit ortamından alınan örneklerin nem değerinin tespiti yapılmıştır. Denemelerde iki nem sensöründe istatistiksel olarak nem ölçüm değerinin perlit sıcaklıkları arasındaki farklılığın anlamlı olduğu bulunmuştur. Otomatik köklendirme sisteminde perlit ortam nem değerini ölçen üç sensör karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, en hassas ölçüm yapan sensörün RSU adaptörlü tansiyometre olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenle, RSU adaptörlü tansiyometrenin kullanılması önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

One of vegetative production method is also reproduction with cutting. Inability kept at the desired level by conventional cutting methods of setting parameters rooting success is low as a percentage. In the studies, it is known that humidity value is the most important parameters on increasing the percentage of rooting ability of cuttings. Ambient temperature in the study of computer-aided automatic rooting system and kept at the desired level of humidity values are expressed with increased rooting success of cutting. In this study, measurements of the humidity value in the perlite media on automatic rooting system was compared with RSU adapter tensiometer, Watermark 200SS and Waterscout SM100 humidity sensors. Experiments were conducted in rooting table on low humidity (40%), moderate humidity (60%) and high humidity (80%) with low temperature (18 °C), moderate temperature (22 °C) and high temperature (26 °C) in value. Detecting the humidity of the sample taken from the perlite media were made by gravimetric method. Two moisture sensors in the experiment, it was found that the moisture measurement value was statistically significant differences between the perlite temperatures. The three sensors that measure perlite ambient humidity values on automatic rooting system were compared. As a result of the comparison, the most sensitive measurement of the sensor was RSU adapter tensiometer. Therefore, it is recommended to use the tensiometer RSU adapter tensiometer.

Benzer Tezler

  1. Bazı yapraklı ağaç türlerinin çelikle üretilmesi üzerine araştırmalar

    The Studies on the cutting propagation on the some broad-leaved tree species

    MUSTAFA KIZMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİH BOYDAK

  2. Endüstriyel çalışma ortamlarında otomatik aydınlık kontrolü

    Automatic lighting control on industry

    METİN ORTATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mühendislik BilimleriBozok Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER

  3. Performance comparison between SIFT and SURF descriptors for face recognition using wavelet transforms

    Dalgacık dönüşümleri kullanarak yüz tanıma için SIFT ve SURF tanımlayıcılarının arasındaki performanslarının karşılaştırılması

    MUSA M.AMEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMevlana Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALAA ELEYAN

  4. Deep learning based automatic modulation classification for sub-carriers of ofdm signals

    OFDM sinyallerinin alttaşıyıcıları için derin öğrenme temelli modülasyon sınıflandırma

    GÖKHAN TOSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ EMRE PUSANE