Geri Dön

Sis odasında parçacık tanımlama sistemi

Particle identification system in cloud chamber

PDF İndir

  1. Tez No: 875201
  2. Yazar: HANDE AYGENLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEHBAN KARTAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yüksek Enerji ve Plazma Fiziği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Fizikteki en büyük zorluklardan biri, parçacıkları net bir şekilde görüntüleyebilmektir. Sis odaları, parçacıkların net bir şekilde görüntülenebilmesini sağlayan etkili bir yöntem sunmaktadır. En küçük temel parçacıklar bile sıvı damlacıklarının çökelmesiyle belirgin izler bırakmaktadır. Modern teknolojik cihazlar yaygınlaşmış olsa da, sis odaları uygulamalı deneyim açısından eşsiz bir konumdadır. Bu yüksek lisans tezinde, YOLO ve R-CNN gibi nesne tanımlama algoritmaları kullanılarak bir sis odasında parçacık tanımlama sistemi geliştirilmiştir. Çalışmanın amacı, yüksek enerjili parçacıkların otomatik olarak tanımlanmasını sağlamaktır. Bu bağlamda, OpenCV, PyTorch ve TensorFlow gibi derin öğrenme kütüphaneleri kullanılarak algoritmaların etkinliği ve doğruluğu artırılmıştır. Bu yüksek lisans tezi ile makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak sis odası dedektörlerinden alınan görüntülerde parçacık izleri başarılı bir şekilde tanımlanması amaçlanmaktadır ve sis odasında parçacık tanımlama sistemi başarılı bir şekilde geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

One of the greatest challenges in physics is to visualize particles clearly. Cloud chambers provide an effective method for visualizing particles distinctly. Even the smallest fundamental particles leave discernible tracks as liquid droplets condense. Although modern technological devices have become widespread, cloud chambers remain unparalleled in terms of practical experience. In this master's thesis, a particle identification system in a cloud chamber was developed using object detection algorithms such as YOLO and R-CNN. The aim of the study is to enable the automatic identification of high-energy particles. In this context, powerful deep learning libraries such as OpenCV, PyTorch, and TensorFlow were utilized to enhance the efficiency and accuracy of the algorithms. This master's thesis aims to successfully identify particle tracks in images obtained from cloud chamber detectors using machine learning algorithms, and a particle identification system in the cloud chamber has been successfully developed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    961625

    Numerical investigation of engine cooling using nanofluids

    Nano akışkanlar kullanılarak motor soğutmasının sayısal incelenmesi

    METEHAN DUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANİFE TUBA OKUTUCU ÖZYURT

    PROF. DR. ZAFER DURSUNKAYA

  2. Tez No

    47229

    An Application of ecological urban planning approach to problem of utilisation agricultural lands for urban purroses in sap region

    Tarım topraklarının amacı dışında kullanılması sorununa bir ekolojik kent planlama yaklaşımı (GAP-Şanlıurfa)

    TAHİR ÇALGÜNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. DURAN TARAKLI

  3. Tez No

    116426

    Thermodynamic analysis of gas/ steam combined cycle power plants

    Gaz/ buhar kombine çevrim enerji santrallerinin termodinamik analizi

    NURETTİN SAVRUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YEŞİN

  4. Tez No

    597261

    Numerical analysis of the thermal distribution of a machinery driver's cab

    Bir iş makinesi kabini içerisindeki ısıl dağılımın sayısal analizi

    HAZAL KOYUNCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VELİ ÇELİK

  5. Tez No

    560502

    Destek eğitim odasında görev alan öğretmenlerin özel öğrenme güçlüğü olan öğrencilerle yaptıkları eğitim öğretime ilişkin görüş ve önerileri

    Experiences and recommendations of remediation teachers on teaching students with specific learning disabilities

    RABİA AYDIN DALGA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Özel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OKTAY SARI

Geri Dön