Beton basınç dayanımlarının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of compressive strength of concrete by using artificial neural networks
- Tez No: 222777
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. METİN HAKAN SEVERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Beton basınç dayanımı, Silis dumanı, Yapay Sinir Ağları, Comressive strength of concrete, Silica fume, Artificial neural network
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu çalışmada, silis dumanı içeren betonların (3, 7, 28, 180 ve 500 günlük) basınç dayanımlarının tahmini için yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Yapay Sinir Ağı modelinde kullanılmak üzere oluşturulan veriler, 48 farklı karışıma sahip 240 numunenin basınç dayanımları literatürden elde edilmiştir. Yapay Sinir Ağ modelinde kullanılmak üzere, çimento, silis dumanı, su, süper akışkanlaştırıcı, agrega ve numune yaşı olmak üzere altı adet girdi parametresi ve beton basınç dayanımı olmak üzere de bir çıktı parametresi düzenlenmiştir. Yapay Sinir Ağı modeli kullanılarak elde edilen sonuçlar, Yapay Sinir Ağı modelinin beton basınç dayanımı tahmininde kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, Artifical Neural Network (ANN) model for predicting the compressive strength of concretes (3, 7, 28, 180 and 500 days) containing silica fume has been developed. The compressive strength data that containing 48 different mixes with 240 specimens are obtained from literature in order to use in the ANN model. The data used in the ANN model are arranged in a format of six input parameters that covering the cement, silica fume, water, plasticiser and aggregate and age of samples and the output parameter is compressive strength of concrete. The results obtained by ANN model shows that the ANN model can be used for predicting the compressive of strength, of concrete.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile kesme donatısız betonarme kirişlerin analizi
An analysis of reinforcement concrete without web reinforcement using artificial neural networks
HÜSEYİN SERDAR KÜYÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. HASAN ORHUN KÖKSAL
Y.DOÇ.DR. NACİ ÇAĞLAR
- Agregaların fiziksel özelliklerinden yola çıkılarak beton dayanımının yapay sinir ağlarıyla kestirilmesi
Prediction of concrete strength with artificial neurol networks by using physical properties of aggregates
OKAN ÖZBAKIR
Doktora
Türkçe
2015
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ ERKİN NASUF
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak farklı malzemelerle üretilmiş hafif betonlara ait karışım tasarımlarının belirlenmesi
Determination of mix designs of lightweight concrete produced with different materials using machine learning methods
RABİA NUR AYDIN SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KÜRŞAT ESAT ALYAMAÇ
- Harçların basınç dayanımlarının mikrodalga kür yöntemi ve yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi
Estimation of the compressive strength of mortars using microwave curing method and artificial neural networks
OKAY YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAHİN SÖZEN
- Yapay zeka tabanlı uygulamalarla diatomit ve pomza ikameli çimento harçlarının basınç dayanımlarının tahmini
Estimation of compressive strength of diatomite and pumice substituted cement mortars with artificial intelligence based applications
BURAK KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ