EE 2005 - Elektromagnetik Alan Teorisi

Bu dersin amacı, öğrencilere elektromanyetik alan teorisinin temel prensiplerini kazandırmaktır. Ders kapsamında vektör analizi, elektrostatik alanlar, manyetostatik alanlar, Maxwell denklemleri ve elektromanyetik alanlara ilişkin temel mühendislik kavramları incelenmektedir.Ders ayrıca öğrencilerin elektromanyetik alan problemlerini analitik yöntemlerle modelleyebilme, çözümleyebilme ve yorumlayabilme becerilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Elektromanyetik sistemlerin analizinde kullanılan temel hesaplama ve simülasyon yaklaşımlarına yönelik farkındalık kazandırılması da dersin amaçları arasındadır.

Elektromanyetik teoriye giriş, koordinat sistemleri ve vektör analizi, skaler ve vektörel alanlar, gradyan, diverjans ve rotasyonel işlemleri, Coulomb yasası, Gauss yasası, elektrostatik alanlar ve potansiyel, kapasitans, manyetik alanlar, Biot–Savart yasası, Ampere yasası, manyetik kuvvet ve tork, endüktans, manyetik malzemeler, zamanla değişen elektromanyetik alanlar ve Maxwell denklemleri incelenmektedir. Ders kapsamında temel elektromanyetik problemlerin analitik yöntemlerle modellenmesi ve çözümü ele alınmaktadır.

PHYS 1002, MATH 1001 (Ön koşul/lar)

Ders Kitabı: Fawwaz T. Ulaby, Umberto Ravaioli, Fundamentals of Applied Electromagnetics, 7th Edition, Pearson Education, 2015. Yardımcı Kaynaklar: 1) David K. Cheng, Field and Wave Electromagnetics, Pearson. 2) William H. Hayt, John A. Buck, Engineering Electromagnetics, McGraw-Hill. 3) Matthew N.O. Sadiku, Elements of Electromagnetics, Oxford University Press. Ders Malzemeleri: Ders notları ve sunumlar, MATLAB/Python tabanlı temel elektromanyetik alan analiz uygulamaları, Elektromanyetik alan görselleştirme ve simülasyon örnekleri, Problem çözüm ve uygulama dokümanları.

Bu derste akademik dürüstlük ve etik kurallara tam uyum beklenmektedir. Ödev, proje, rapor, sınav ve diğer tüm akademik çalışmalarda intihal, kopya, izinsiz alıntı ve etik dışı davranışlar kesinlikle kabul edilmemektedir. Yapay zeka tabanlı araçların (ChatGPT, Copilot, Gemini vb.) öğrenme sürecini hızlandırmak, araştırma verimliliğini artırmak, kod geliştirme süreçlerini desteklemek ve akademik çalışmaların kalitesini yükseltmek amacıyla kullanılması şiddetle tavsiye edilmektedir. Ancak bu araçlar yalnızca destekleyici araçlar olarak değerlendirilmelidir. Öğrencilerin; yapay zeka araçlarını kullanarak elde ettikleri içerikleri analiz etmeleri, doğrulamaları, geliştirmeleri ve çalışmaya kendi akademik katkılarını eklemeleri beklenmektedir. Yapay zeka araçları tarafından üretilen içeriklerin öğrencinin özgün katkısı olmadan doğrudan ve birebir şekilde teslim edilmesi akademik dürüstlük ihlali ve intihal kapsamında değerlendirilecektir. Gerekli görülen durumlarda öğrencilerden teslim ettikleri çalışma, kod veya raporun detaylarını sözlü olarak açıklamaları ve kullanılan yöntemleri teknik olarak savunmaları istenebilir.