Although vacuum insulated panels (VIPs) are known for their exceptional thermal insulation capabilities, their service life is limited due to an increase in internal gas pressure and material aging. In this study, an innovative monitoring system incorporating embedded sensors was developed to estimate the lifespan of VIPs in real time. A test panel was specifically selected to degrade its thermal conductivity over a shortened timeframe to facilitate validation and optimize the experimental duration. Hourly pressure and temperature data collected from the sensors embedded within the panel were analyzed using established pressure–thermal conductivity (λ) relationships from the literature. Based on the time-dependent λ values, a machine learning model employing a random forest regressor was trained to predict the panel’s lifetime. The model demonstrated high accuracy with R² = 0.9999 and RMSE = 0.0017 mW/mK. During the test period, the panel maintained acceptable performance, and the model projected that the critical thermal conductivity threshold of 8.0 mW/mK would be reached at day 66.9. This approach enables continuous, in situ field monitoring of VIP service life without the need for laboratory infrastructure and offers a scalable and practical solution for assessing long-term energy efficiency.

Kapalı spor salonları yapay aydınlatmaya ihtiyaç duyulan ve sağlıklı spor yapılabilmesi için aydınlatmanın kontrol altında tutulması gereken alanlardandır. Oyuncu performansları ve sağlıkları korumak için; TV’de maç izleyen seyircilerin görüş yeteneği ve konforu için önemlidir. Aydınlatma yapım aşamasından başlayarak planlı bir şekilde bakımları ve kontrolleri yapılmalıdır. Kapalı spor salonlarında noktasal ölçü aletleriyle yapılan ölçümler uzun zaman almaktadır. Bu çalışmada bu soruna çözüm bulmak için makine öğrenme teknikleri kullanılarak kapalı spor salonunun parıltı ölçümleri yapılmıştır. Veri setini oluşturmak için spor salonunda standartlarda olduğu gibi 91 tane referans noktası belirlenmiştir. Belirlenen bu noktaların parıltısı ölçülmüş ve çekilen fotoğrafı üzerinden bu noktaların piksel değerleri (R,G,B) hesaplanmıştır. 91 veri seti rastgele olarak %70 eğitim verisi, %30 test verisi olarak ayrılmıştır. Çalışmada makine öğrenme yöntemi olarak Olasılıksal Sinir Ağı (PNN) ve Destek Vektör Makinesi (SVM) teknikleri kullanılmıştır. Tekniklerin başarısını ölçmek için Ortalama Hata Karesi (MSE), Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE), korelasyon katsayısı ve doğruluk oranı yöntemleri kullanılmıştır.

Çalışmada Mo folyolar ve cam üzerine DC saçtırma yöntemiyle kaplanmış Mo ince filmler üzerine aynı anda termal buharlaştırma metoduyla CIGS yarıiletken malzemesi biriktirilmiştir. İki grup Mo alt katmanların AFM cihazı ile topoğrafyaları ve ortalama yüzey pürüzlülükleri elde edilmiştir. CIGS ince filmlerin kalınlıkları SEM cihazı ile kesit görüntüleri alınarak, 1,122 µm olarak tespit edilmiştir. Numunelerin XRD ölçümleri alınarak yapısal farklılıkları belirlenmiştir. Mo folyo ve ince film alt katmanı üzerine biriktirilen CIGS ince filmlerin yüzeyinden 5000, 10000, 25000 ve 50000 büyütmelerde SEM görüntüleri alınmıştır. Elde edilen SEM görüntülerinin GLCM metodu ile Haralick doku özellikleri incelenmiş, elde edilen sonuçlar değerlendirilerek alt katman Mo topoğrafyasının CIGS ince filmlerin morfolojisi üzerine etkisi araştırılmıştır. Hesaplanan Haralick doku özelliklerinin görece geniş alanlardan daha küçük alanlara doğru değişimleri değerlendirilmiştir. A grubu numunelerden elde edilen görüntülerde enerji değerinin 0,21 ile 0,54 arasında, karşıtlık değerinin 0,15 ile 0,35 arasında, korelasyon değerinin 0,66 ile 0,65 arasında ve homojenite değerinin 0,82 ile 0,92 arasında değiştikleri tespit edilmiştir. B grubunda aynı doku özelliklerinin farklılık gösterdiği görülmüştür. Alttaş farklılığının yapı ve morfoloji üzerine etkisi, SEM görüntülerinin doku özellikleri farklılıkları ile açıklanmıştır.

Visibility problems occur on highways that are not sufficiently illuminated at night, endangering traffic safety. Phosphor material, which has a natural glow feature under ultraviolet (UV) light, is planned to increase road visibility in areas with inadequate lighting. Phosphor powder (PP) was used in four different percentages (25%, 50%, 75%, and 100%) as fillers in hot mix asphalt (HMA), reduced to filler size. Asphalt specimens were prepared using a super pave gyratory compactor and super pave volumetric mixture design. Compacted specimens were exposed to artificial 12V UV light for 10-minute intervals in a dark room, and UV light absorption was observed. Visibility analyses were performed on the specimens by taking high-resolution photos with long exposure from a distance of approximately 30 cm from the asphalt specimen using a professional camera. According to the analysis results, the visibility values increased by 200.4%, 378.5%, 538.1%, and 728.5% compared to the reference specimen for substitution rates of 25%, 50%, 75%, and 100%, respectively. Experiments were conducted to determine the behavior of the specimens prepared as phosphorus substitutes in the mixture. After selecting the optimum binder contents, the modified Lottman test procedure was applied to measure the specimens' strength values and moisture sensitivity prepared at optimum ratios. The indirect tensile test results show that the 25% PP-substituted specimen had a better strength value. The tensile strength ratio (TSR) value, the ratio of dry and wet tensile stresses, was determined to have minor moisture sensitivity in the 50% PP-substituted specimen. HWTT was applied to the specimen containing 50% PP content, which exhibited the best TSR ratio, resulting in improved rutting performance compared to the reference specimen.