Geri Dön

Cam elyaf katkılı beton numunelerin mekanik davranışlarının incelenmesi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

An investigation of mechanical behavior of glass fiber reinforced concrete specimens and modeling with artificial neural network

  1. Tez No: 284730
  2. Yazar: YAKUP BÖLÜKBAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERVET YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Teknik Eğitim, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Beton, Cam Elyaf, Basınç Dayanımı, Yarmada Çekme Dayanımı, Yapay Sinir Ağları, Concrete, Glass Fiber, Compressive Strength, Split Tensile Strength, Artificial Neural Network
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Bu çalışmada; su/çimento oranları 0.45, 0.50 ve 0.55 olan 300, 350 ve 400 dozlu ve 5, 10, 15, 20 kg/m3 oranlarında cam elyaf içeren beton numunelerin porozite, kapiler su emme katsayısı, ultra ses geçiş hızı tayinleri yapılmıştır. Ayrıca basınç ve yarmada çekme dayanımları test edilmiştir. Numunelerin basınç ve yarmada çekme dayanımlarını tahmin eden yapay sinir ağı (YSA) modellenmiştir. Çalışma sonucunda, cam lif içeriğinin artması ile porozite değerinde ve kapiler su emme katsayında artış meydana gelmiştir, bunun yanı sıra ultra ses geçiş hızlarında azalma meydana gelmiştir. Ayrıca numunelerin basınç dayanımları düşük lif oranlarında küçük artışlar göstermesine rağmen yüksek lif miktarlarında düşüşler göstermiştir. Benzer şekilde yarmada çekme dayanımları düşük cam lif oranlarında artış göstermiştir ancak 20 kg/m3 cam lif içeren numunelerde yarmada çekme dayanımlarında azalma meydana gelmiştir. Geliştirilen YSA modeli ile deneysel olarak elde edilen veriler karşılaştırılmış ve sonuçların kabul edilebilir değerlerde olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, porosity, capillary water absorption coefficient, pulse velocity, compressive strength and split tensile strength of the concrete specimens, which have water-cement ratios of 0.45, 0.50 and 0.55, dosages of 300, 350 and 400, and 5, 10, 15, 20 kg/m3 ratio of glass fiber, were tested. Furthermore compressive strength and split tensile strength of the concrete specimens were modeled with artificial neural network. As a result of the study the porosity and capillary water absorption coefficient of the concretes have increased depending on the rise of the glass fiber ratio, As well as the pulse velocity of the concretes have decreased. Although the compressive strength of the concretes small increases in ratios low fiber, showed decreases ratios high-fiber. Similarly, the split tensile strength of the concrete specimens have increased low ratios glass fiber, but the splitting tensile strength of the concrete specimens which is containing 20 kg/m3 glass fiber have decreased. The data which were provided by ANN model were compared with the data obtained from experimental study and a good agreement was determined between the results.

Benzer Tezler

  1. Size effect on anchorage length of fiber-reinforced concrete structures

    Lif katkılı betonların kenetlenme boyu ve boyut etkisi

    AHMED ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ABDULLAH DÖNMEZ

  2. Yangın geciktirici jeopolimer malzeme üretimi ve karakterizasyonu

    Fabrication and characterization of fire-resistance geopolymer material

    GÜRKAN AKARKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    KimyaÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Biyomühendislik ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR CENGİZ

  3. Prediction of early-age mechanical properties of high strength concrete with pozzolans by using statistical methods

    İstatistik yöntemler kullanılarak puzolan katkılı yüksek dayanmlı betonların erken yaş mekanik özelliklerinin tahmini

    MUZAFFER UMUR DALGIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ AKKAYA

  4. Yüksek sıcaklık etkisinde kalan cam tozu katkılı hafif betonların lif takviyeli polimer (FRP) kumaş ile iyileştirilmesi

    Improvement of glass powder-based lightweight concretes under the effect of high temperatures with fiber reinforced polymer (FRP) fabric

    ALİ CEYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik BilimleriKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF URAS

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAYRULLAH SEVİNÇ

  5. Farklı lif katkılı polimer harçların özelliklerinin araştırılması

    Investigation of the properties of different fiber reinforced polymer mortars

    CANER DEMİRDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik BilimleriDüzce Üniversitesi

    Kompozit Malzeme Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BİDECİ