Farklı agregalarla üretilmiş beton özeliklerinin yapay sinir ağları ve bulanık mantık ile tahmin edilmesi
Prediction of properties of concrete produced with different aggregates using artificial neural networks and fuzzy logic
- Tez No: 178954
- Danışmanlar: PROF. DR. İLKER BEKİR TOPÇU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 213
Özet
Bu çalışmada, geri kazanılmış farklı katı atıklar beton üretiminde kullanılmıştır. Bu katı atıklardan birisi de atık otomobil lastikleridir. Geri kazanılmış lastikler betonda agrega yerine kullanılarak lastik agregalı taze beton özeliklerinden birim ağırlık ve yayılma deneyleri yapılmıştır. Lastik agregalı sertleşmiş beton özeliklerinden ise birim ağırlık, basınç dayanımı ve ultrases geçiş hızı deneysel olarak belirlenmiştir. Ayrıca, atık lastik agregaları harç üretiminde kum yerine kullanılmıştır. Kum yerine atık lastik agregalarının kullanıldığı harçlarda eğilme ve basınç dayanımı değerleri deneysel olarak belirlenmiştir. Bunun yanında, diğer bir atık olan gazbeton agregaları beton üretiminde kırmataş yerine kullanılmıştır. Atık gazbeton agregalarının kullanıldığı betonlarda, sertleşmiş beton özeliklerinden birim ağırlık, basınç dayanımı, ultrases geçiş hızı değerleri deneysel olarak belirlenmiş ve dinamik elastisite modülü değerleri hesaplanmıştır. Daha sonra, deneysel olarak belirlenen değerler yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinde modeller geliştirilerek de tahmin edilmiştir. Modellerdeki eğitim ve test sonuçlarının, deney sonuçlarına çok yakın olarak tahmin edilebileceği karşılaştırmalarda gözlenmiştir. Ayrıca, literatürden elde edilen uçucu kül içeren betonların basınç dayanımını, granüle yüksek fırın cürufu içeren betonların basınç dayanımını, silis dumanı içeren lastik agregalı betonların basınç dayanımı, yarmada çekme dayanımı ve statik elastisite modülünü, silis dumanı içeren geri kazanılmış agregalı betonların basınç ve yarmada çekme dayanımını tahmin etmek için, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinde modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerdeki eğitim ve test sonuçları, farklı atıklarla üretilen beton özeliklerinin tahmin edilebileceğini ortaya koymuştur. Modellerden elde edilen sonuçlar, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinin, beton özeliklerini tahmin etmede güçlü potansiyele sahip olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In the study, different recycled solid wastes have been used in production of concrete. One of these solid wastes is the automobile tire waste. The unit weight and flow table experiments for fresh concrete are conducted by using recycled tires in concrete as the replacement for aggregates. The unit weight, compressive strength and ultrasound pulse velocity properties of rubberized aggregate hardened concrete are also determined experimentally. The waste rubber aggregates are also used as replacement for sand in mortar production. Flexural and compressive strength values of mortars are determined experimentally for waste rubberized aggregates replacing sand. Besides, waste autoclaved aerated concrete aggregates, the other kind of wastes, are used by replacing crushed stone in concrete production. The unit weight, compressive strength and ultrasound pulse velocity values of hardened concrete are determined experimentally for waste autoclaved aerated concrete aggregate concretes and dynamic elasticity modulus of these concrete types are calculated. After than, experimentally determined values are also predicted by developing models in artificial neural network and fuzzy logic. In the comparison, it is seen that training and testing results in the models are very close to predicting the experimental results. Moreover, the models in artificial neural networks and fuzzy logic, for predicting compressive strengths of concretes containing fly ash, compressive strengths of concrete containing granulated blast furnace slag, compressive strength, splitting tensile strength and static modulus of elasticity of rubberized aggregate concretes containing silica fume, compressive and splitting tensile strengths of recycled aggregate concretes containing silica fume gathered from different the literature have been developed. The training and testing results in the developed models have revealed that properties of concrete produced with different wastes can be predicted by using artificial neural networks and fuzzy logic. The results obtained from the models have pointed out that artificial neural networks and fuzzy logic systems have strong potential for predicting properties of concrete.
Benzer Tezler
- Ülkemiz deniz dibi tarama malzemelerinin ince ve kaba agrega olarak beton uygulamalarında faydalı kullanımının incelenmesi
Beneficial use of Turkey's marine dredged materials as fine and coarse aggregate in the production of concrete applications
PEMBE ÖZER ERDOĞAN
Doktora
Türkçe
2016
KimyaYıldız Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ERDEN
DR. H. MERVE BAŞAR
- Beton üretiminde en uygun agrega karışımının lineer programlama ile belirlenmesi
Determination of optimal aggregate blending with linear programming in concrete production
DENİZ ADIGÜZEL
Doktora
Türkçe
2012
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALP BARAY
PROF. DR. ATAÇ BAŞÇETİN
- Farklı tür agregalarda üretilen metakaolin tabanlı geopolimer harçların mekanik ve durabilite özelliklerinin incelenmesi
The investigation of mechanical and durability properties of metakaolin-based geopolymer mortars produced with different types of aggregates
FURKAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşaİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜCTEBA UYSAL
DOÇ. DR. ORHAN CANPOLAT
- Hafif agregalı betonun boşluk yapısının mekanik ve fiziksel özelliklere etkisi
The effect of pore structure on mechanical and physical properties of lightweight aggregate concrete
NİHAT KABAY
Doktora
Türkçe
2009
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİYE AKÖZ
- Thermal and mechanical performance of cementitious PCM composites
Çimentolu FDM kompozitlerinin ısıl ve mekanik performansları
ERMAN YİĞİT TUNCEL
Doktora
İngilizce
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEKİR YILMAZ PEKMEZCİ