Geri Dön

Görüntü işleme teknikleri kullanarak farklı türde zeminlerin mikroyapısal özelliklerinin belirlenmesi

Determination of microstructural properties of different types of soils by image processing techniques

  1. Tez No: 216008
  2. Yazar: ALPER SEZER
  3. Danışmanlar: DR. AHMET BURAK GÖKTEPE, YRD. DOÇ. DR. SELİM ALTUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 324

Özet

Bu çalışmada, görüntü analiz teknikleri kullanılarak granüler zeminlerin mikroyapısal özellikleri belirlenmiştir. Bu özellikler, farklı granülometri ve orijindeki granüler zeminlerde gerek şekil faktörleri gerekse zeminlerin fraktal boyutları yardımı ile ortaya konmuştur. Ayrıca, aynı zeminler üzerinde yapılan dayanım, permeabilite, en büyük-en küçük boşluk oranları ve kompaksiyon deneyleri ile zeminin bazı mekanik ve indeks özellikleri belirlenmiştir. Mikroyapısal inceleme ile elde edilen parametrelerin bu özelliklere etkisi parametrik ve istatistiksel yaklaşımlarla değerlendirilmiştir.Çalışmanın birinci bölümü amaç ve kapsamı, ikinci bölümü dane şeklinin zemin özelliklerine etkisinin değerlendirilmesi ile ilgili literatürde yer alan gelişmeleri içerir-ken, üçüncü bölümde kullanılan zeminlerin özellikleri ele alınmıştır. Dördüncü bölüm-de, dane şekli ile ilgili parametreler açıklanarak, görüntü analizi, dane görüntüleri üze-rinde yapılan dijital ölçümler ve fraktal analiz hakkında bilgi verilmiştir. Beşinci bö-lümde, zeminlerin bazı indeks özellikleri ile dane şekli arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Bu kapsamda, kum ve çakılların en büyük ve en küçük boşluk oranlarına dört farklı şekil parametresinin etkisi tartışılmış, dane şeklinin izafi sıkılığa etkisi istatistiksel bir yaklaşımla ele alınmıştır. Bununla birlikte, yapay sinir ağları ve uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım yöntemleri kullanılarak, dane şekli ve granülometri eğrisinden çıkarılan bazı parametrelere bağlı olarak kumların izafi sıkılık ve maksimum birim hacim ağırlık değerlerinin tahmini için alternatif yöntemler önerilmiştir. Çalışmanın altıncı kısmında, kumların CBR ve kesme kutusu deneylerinden belirlenen dayanım ile dane şekil para-metreleri arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Yedinci bölümde, kumların yerel boşluk oranları, dane şekli ve dane boyu dağılım eğrisi arası ilişkiler araştırılmıştır. Farklı ince-likteki kumların permeabilite katsayılarının tahmini için, literatürdeki ampirik bağıntıla-rın uygunluğu sorgulanmıştır. Sonuç olarak, bu çalışmada, dane şeklini tanımlayan bazı parametreleri açıklayan istatistiksel değerler ile bu danelerin oluşturduğu zeminlerin indeks, dayanım, permeabilite gibi özellikleri arasındaki ilişkiler araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, microstructural properties of soils are determined by using image analysis techniques. These properties are obtained by means of shape factors as well as the fractal dimensions of soils being from different origins and having different grain size distributions. Afterwards, strength, permeability, extreme void ratio and compac-tion tests led to a collection of certain parameters related with mechanical and index properties of soils. The effect of microstructural properties on those parameters is as-sessed by parametric and statistical approaches.The first part of this study comprise the aim and scope, and the second part in-cludes a literature survey concerning the developments in the determination of effect of particle shape on soil properties, while the third part includes information about the materials used in this study. In the fourth part of this study, explaining the parameters which are identifying the particle shape, information related to image analysis, digital measurements on particle images and fractal analysis is given. In the fifth part, relation-ships between a number of index properties of soils and particle shape are investigated. In this scope, this part includes a discussion on the effect of particle shape on maximum and minimum void ratios of sands and gravels as well as a statistical approach on the particle shape - relative density relationships of sands. Moreover, artificial neural net-works and adaptive neuro-fuzzy inference systems are utilized to propose alternative methods for the estimation of maximum dry unit weights and relative densities of sands. In the sixth part of this study, the relationships between the particle shape and the strength values obtained by Califonia Bearing Ratio and shear box tests are investigated. The seventh part includes the investigation of relationships between the local void ra-tios, particle shape and grain size distribution of sands. The suitability of the empirical equations in the literature is questioned for the estimation of permeability coefficients belonging to soils of different finenesses. As a consequence, in this study, the relation-ships between a number of statistical parameters quantitatively defining the particle shape of grains and the index, strength as well as permeability properties of soil grains are investigated.

Benzer Tezler

  1. Image reconstruction with deep learning and applications in MR images

    Derin öğrenme ile görüntü geriçatımı ve MR görüntülerinde uygulamaları

    AMIR AGHABIGLOU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  2. Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data

    Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari

    ŞEYMA TAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  3. Derin öğrenme yöntemleri ile cilt lezyon bölütlemesi

    Skin lesion segmentation with deep learning techniques

    SOHAIB NAJAT HASAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

    DR. MURAT GEZER

  4. Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi

    Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis

    ÜLKEM AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Diş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM

  5. Augmented superpixel based anomaly detection in hyperspectral imagery

    Hiperspektral görüntülerde genişletilmiş süperpiksel tabanlı anomali tespiti

    EZGİ GÖKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA