Aksiyal simetrik regüler polar fotometrik eğrilerde optimum ölçme aralığının belirlenmesi
Aksiyal simetrik regüler polar fotometrik eğrilerde optimum ölçme aralığının belirlenmesi
Dosyalar
Tarih
1999
Yazarlar
Ulutaş, Murat
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Institute of Science and Technology
Özet
Bu çalışmanın amacı aksiyal simetrik regüler ışık dağılım eğrilerinin çıkarılmasında kullanılan ve deneysel olarak bulunan ışık şiddeti değerlerinin optimum ölçme aralığım bulmaktır. Çalışmada ışık şiddeti değerleri 2.5 derece aralıklarla bilinen farklı açılarda 6 adet armatür kullanılmıştır. Işık şiddeti değerlerinin 10 veya 5er derece aralıklarla bilindiği varsayılarak 2.5 derece aralıklı tahminler yapılmıştır. Işık dağılım eğrisi üzerine yapılan çalışmaların iyi anlaşılabilmesi açısından Bölüm 2 ve 3. bölümde temel kavramlar ve fotometrik ölçme hakkında genel bilgi verilmiştir. 4. bölümde en küçük kareler yönteminin kullanıldığı regresyon analizi, hatalar ve korelasyon analizi anlatılmıştır. 5. bölümde bir nöral program kullanılarak iki farklı yöntemde tahminler yapılmış, standart hataları ve korelasyon katsayıları karşılaştırılarak en uygun yöntem bulunmaya çalışılmıştır. Regresyon analiziyle yapılan tahminlerde genel olarak 2. dereceden denklem uydurmasının daha uygun olduğu görülürken bu yöntemde, bazı durumlarda regülerliğin bozulmasından dolayı iki ayrı 2. dereceden denklemin ortalamasının ve regülerliği düzgün olan kısımların alınmasını öneren karışık yöntem önerilmiştir. En küçük kareler yöntemi ve nöral program tahminlerine ait ışık dağılım eğrileri gerçek ışık dağılım eğrileriyle birlikte Ekler kısmında verilmiştir. 7. bölümde bir önceki bölümde çizilen ışık dağılım eğrilerine ait tahminlerin standart hataları ve ışık şiddeti eğrileri değerlendirilerek ışık şiddeti düşüş hızı tanımı yapılmış ve bu tanım ışığında nöral program ve regresyon analizi karşılaştınlmıştır.
Theme of this study is to obtain the optimum measurement interval of the luminous intensities winch are used at the derivation of light distribution curves and are found experimentally. In the study 6 different lighting fixtures of different light distribution angles of which the luminous intensities are known at 2.5° intervals are used. Assuming that the luminous intensities are known at 10° or 5° intervals, they have been estimated for 2.5° intervals. In order the studies made on to be well understood, the basics of photometry and measurements have been described at Section 2 and Section 3. At Section 4 the regression analysis for which the smallest squares method has been applied, errors and correlation analysis have be described. Neural network has been described at Section 5. At Section 6 estimations have been made with two different methods by using regression analysis and a neural program. Their errors and correlation factors are compared and a best method is tried to be found out. In general while second degree equation fittings were better Ihan first degree equations, the damage of the regularity was its handicap. For that reason a mixing method, trying to make a midpoint estimation by taking the average of two second degree equations and using the undamaged regular parts of them has been suggested. Drawings of both the smallest square method and neural program estimations of light distribution curves and real curves are given in the appendices. At Section 7 the errors given in the previous section and light distribution curves given in the appendices are examined, a luminous intensity falling speed is defined and both neural program and regression analysis is compared under this definition.
Theme of this study is to obtain the optimum measurement interval of the luminous intensities winch are used at the derivation of light distribution curves and are found experimentally. In the study 6 different lighting fixtures of different light distribution angles of which the luminous intensities are known at 2.5° intervals are used. Assuming that the luminous intensities are known at 10° or 5° intervals, they have been estimated for 2.5° intervals. In order the studies made on to be well understood, the basics of photometry and measurements have been described at Section 2 and Section 3. At Section 4 the regression analysis for which the smallest squares method has been applied, errors and correlation analysis have be described. Neural network has been described at Section 5. At Section 6 estimations have been made with two different methods by using regression analysis and a neural program. Their errors and correlation factors are compared and a best method is tried to be found out. In general while second degree equation fittings were better Ihan first degree equations, the damage of the regularity was its handicap. For that reason a mixing method, trying to make a midpoint estimation by taking the average of two second degree equations and using the undamaged regular parts of them has been suggested. Drawings of both the smallest square method and neural program estimations of light distribution curves and real curves are given in the appendices. At Section 7 the errors given in the previous section and light distribution curves given in the appendices are examined, a luminous intensity falling speed is defined and both neural program and regression analysis is compared under this definition.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, 1999
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Social Sciences, 1999
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Social Sciences, 1999
Anahtar kelimeler
Eğriler,
Işık eğrileri,
Korelasyon analizi,
Curves,
Light curves,
Correlation analysis