Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Uygur, S." wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Identification of sterile wild oat (Avena sterilis L.) resistance to acetolactate synthase (ALS)-inhibiting herbicides using different assay techniques
    Autorzy:
    Abdurruhman, A.M.
    Uygur, S.
    Mathiassen, S.K.
    Uygur, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2082753.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    acetolactate synthase
    agar-based assay
    Avena sterilis
    Petri-dish assay
    whole-plant assay
    Opis:
    Different techniques have been devised to detect herbicide resistance in weeds, and the over- all aim from this study was to compare four different assay techniques for evaluating acetol- actate synthase (ALS)-inhibiting herbicide resistance in sterile wild oat (Avena sterilis L.). A resistant sterile wild oat population (R) was collected from the wheat field in Kozan, Adana province, Turkey. The susceptible (S) population was collected from the border of the same field. Effects of different doses of mesosulfuron-methyl + iodosulfuron-methyl- -sodium and pyroxsulam + cloquintocet-mexyl were assessed in agar based (seed and seed- ling) assay, Petri dish with seeds, and whole plant pot assay. In the agar based assays, the level of resistance was evaluated by measuring coleoptile and hypocotyl lengths, and sur- vival of seedlings. Plant height and shoot dry weight were measured in the Petri dish and whole plant pot assays, respectively. Results from the dose response analyses showed that both the R and S populations were extremely sensitive to mesosulfuron-methyl + iodosul- furon in the seedling bioassay. The resistance indices (RI’s) of the R biotype treated with mesosulfuron-methyl + iodosulfuron in the agar based seed, Petri dish, and whole plant assays were 2.29, 2.63 and 4.18, respectively. The resistance indices of the R biotype treated with pyroxsulam + cloquintocet-mexyl was 3.41, 5.05 and 2.82 in the agar based seed, Petri dish, and whole plant pot assays, respectively. The agar based seed assays and Petri dish as- say provided feasible, accurate, rapid, and cost effective opportunities to identify resistance in sterile wild oat.
    Źródło:
    Journal of Plant Protection Research; 2020, 60, 3; 244-252
    1427-4345
    Pojawia się w:
    Journal of Plant Protection Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fatigue Life Predictions of Metal Matrix Composites Using Artificial Neural Networks
    Przewidywania trwałości zmęczeniowej kompozytów metalowych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
    Autorzy:
    Uygur, I.
    Cicek, A.
    Toklu, E.
    Kara, R.
    Saridemir, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/355098.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    MMCs
    fatigue life prediction
    artificial neural networks
    przewidywania trwałości zmęczeniowej
    sztuczne sieci neuronowe
    Opis:
    In this study, fatigue life predictions for the various metal matrix composites, R ratios, notch geometries, and different temperatures have been performed by using artificial neural networks (ANN) approach. Input parameters of the model comprise various materials (M), such as particle size and volume fraction of reinforcement, stress concentration factor (Kt), R ratio (R), peak stress (S), temperatures (T), whereas, output of the ANN model consist of number of failure cycles. ANN controller was trained with Levenberg-Marquardt (LM) learning algorithm. The tested actual data and predicted data were simulated by a computer program developed on MATLAB platform. It is shown that the model provides intimate fatigue life estimations compared with actual tested data.
    Zastosowano sztuczne sieci neuronowe (ANN) do przewidywania trwałości zmęczeniowej dla różnych kompozytów metalowych, parametrów R, geometrii karbu, i różnych temperatur. Parametry wejściowe modelu obejmowały: różne materiały (M), o różnym rozmiarze cząstek i objętosci frakcji zbrojącej, współczynnik koncentracji naprężeń (Kt), stosunek parametru R (R), naprężenie szczytowe (S), temperaturę (T), natomiast dane wyjściowe składały się z liczby cykli awarii (SSN). Kontroler ANN był trenowany z użyciem algorytmu uczenia Levenberga-Marquardta (LM). Badane dane rzeczywiste i dane przewidywane symulowane były przez program komputerowy opracowany na platformie MATLAB. Wykazano, że model zapewnia oszacowanie trwałości zmęczeniowej bliską rzeczywistym danym badanym.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2014, 59, 1; 97-103
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies