Yapay sinir ağları yaklaşımı ile kompaksiyon parametrelerinin tahmini
Estimation of compaction parameters by means of artificial neural networks approaches
- Tez No: 179569
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OSMAN SİVRİKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Kaliteli bir dolgu yapılabilmesi için, zeminin uygun bir şekilde sıkıştırılması gerekir. Bu bağlamda, mekanik kompaksiyon (sıkıştırma), dolgunun yüzeysel zemin iyileştirme yöntemlerinden en sıklıkla kullanılan yöntemdir. Kompaksiyon parametreleri olan maksimum kuru birim hacim ağırlığı ( ? kmaks) ve optimum su muhtevası (wopt), laboratuar şartlarında, Proktor deneyleri ile belirlenir. Bu çalışmada, ince daneli zeminler üzerinde yapılan Standart ve Modifiye Proktor deneylerinden bulunan kompaksiyon parametreleri ile zeminin indeks özellikleri kullanılarak, maksimum kuru birim hacim ağırlığının ve optimum su muhtevasının tahmin edilebilmesi için, Yapay Sinir Ağları (YSA) analizleri yapılmıştır. YSA analiz sonuçlarında, oldukça güvenilir sonuç veren modellere ulaşılmış ve önerilen YSA'ların, projenin tasarım aşamasında, finansal yetersizliğin ve sınırlı zamanın olması hallerinde kullanılmasının yararlı olacağı düşünülmektedir. Ayrıca bu çalışmada bulunan sonuçların, daha önce önerilen korelasyon denklemlerden elde edilen sonuçlarla karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In order to make a quality embankment or fill, soils are required to be compacted efficently in field. Therefore mechanical compaction is used the most commonly in the surface ground improvement. Compaction parameters, maximum dry unit weight ( ? dmax) and optimum water content (wopt) are determined by Proctor tests under laboratory conditions. The artifical neural network analyses are performed for estimating maximum dry unit weight ( ? dmax) and optimum water content (wopt) using compaction parameters obtained from the standard and modified compaction tests results for fine-grained soils and their index properties. As a result of ANN analyses, the models which give quite reliable results are reached and the proposed ANN models are considered to be useful at primary desing stage of projects due to lack of money, time and equipment. In additon, the results obtained from this study are compared with those obtained from correlation equations proposed previously.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları yaklaşımı ile curufların termal iletkenlik değerlerinin tahmin edilmesi
Estimation of the thermal conductivity of slags by using artificial neural network
EREN BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEVAT BORA DERİN
- Yapay sinir ağları yaklaşımı ile Türkiye'deki ulaştırma talebinin tahmini
The estimation of transportation demand in Turkey with artificial neural networks approach
TOLGA GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR
- Yapay sinir ağları yaklaşımı ile curuflarda fosfor kapasitelerinin incelenmesi
Estimation of phosphorus capacities of molten slags using artificial neural network approach
EMRE ALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEVAT BORA DERİN
- Yapay sinir ağları yaklaşımı ile sürtünme malzemelerinin performans tahmini
With artificial neural network approach estimate the friction materials performance
YAVUZ ŞAVK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM MUTLU
- Yapay sinir ağları yaklaşımı ile uçuş kontrol sisteminde arıza tespiti ve yalıtımı
Fault detection and isolation in aircraft control system using artificial neural networks
TUNÇ ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV