Filtreler

2017 - 201912020 - 20241
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Erişim Hakkı: info:eu-repo/semantics/openAccess × Konu: Modeling ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Yayın
    Frezeyle tornalamada takımda ortaya çıkan termal deformasyonların modellenmesi
    (Gazi Universitesi Muhendislik-Mimarlik, 2017) Karagüzel, Umut; Bakkal, Mustafa; Budak, Erhan
    Frezeyle tornalama işleminde işlemiş parça doğruluğu ve üretkenliği arttırarak işlem performansını iyileştirmek kesme kuvvetlerini ve takım ucundaki ısı kaynaklı deformasyonları kontrol etmekle mümkündür. Bu çalışmanın amacı frezeyle tornalama sırasında ortaya çıkan ısı kaynaklı deformasyonları belirlemek ve bunları basınçlandırılmış soğuk hava kullanarak azaltmaktır. Kesme kuvvetleri, takım sıcaklıkları ve deformasyonlar sonlu elemanlarla modellenmiş ve deneylerle doğrulanmıştır. Kuru kesme koşullarında bu deformasyonların paso derinliğinin %40’ı kadar olabileceği ve bunun sonlu elemanlarla tahmin edilecebileceği gösterilmiştir. Ayrıca bu deformasyonlar soğuk hava ile %65’e kadar azaltılabilir. Termal deformasyonlara ek olarak çalışmada takım aşınması ve işlenen parçada yüzey pürüzlülüğü değerleri de ölçülmüştür ve özellikle frezeyle tornalamada yüzey pürüzlülüğü değerlerinin taşlamadaki kadar iyi olabileceği gösterilmiştir.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Backcasting Bitcoin prices: implementation with ARCH & GARCH models
    (International Journal of Economics, Commerce and Management, 2024-12) Teker, Dilek; Teker, Suat; Demirel Gümüştepe, Esin
    Bitcoin, the first decentralized cryptocurrency, has gained popularity among investors for several reasons. Its potential for high returns makes it attractive to those seeking alternatives to traditional investments. Bitcoin's volatility provides both risk and reward, drawing in speculative investors. Moreover, Bitcoin operates independently of central banks or governments, appealing to those wary of inflation and economic instability. As more businesses and financial institutions adopt Bitcoin as an investment tool and a medium of exchange, its appeal continues to grow. For institutional investors, Bitcoin offers a way to diversify portfolios amid low interest rates and geopolitical uncertainty. However, the volatility in Bitcoin markets tends to be a risk exposure, so developing models to understand Bitcoin fluctuations is crucial to determining more about market behavior. Accurate financial models help predict price movements, manage risk, and identify macroeconomic correlations. Given its complexity, these models are essential for long-term investors to navigate volatility and optimize their investment strategies. This research employs ARCH and GARCH models to forecast Bitcoin volatility. The outputs indicate that ARIMA is the best fit model that explains Bitcoin’s price fluctuations in the selected data period.