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
- Tez No: 284730
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERVET YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Teknik Eğitim, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Beton, Cam Elyaf, Basınç Dayanımı, Yarmada Çekme Dayanımı, Yapay Sinir Ağları, Concrete, Glass Fiber, Compressive Strength, Split Tensile Strength, Artificial Neural Network
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Betonarme kolonların deprem performansının tekstil donatılı / donatısız cam lifli püskürtme harçla iyileştirilmesi
Improvement of seismic performance of reinforced concrete columns using glass fiber reinforced sprayed mortar with / without textile reinforcement
ALİ OSMAN ATEŞ
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER İLKİ
- Yangın geciktirici jeopolimer malzeme üretimi ve karakterizasyonu
Fabrication and characterization of fire-resistance geopolymer material
GÜRKAN AKARKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBiyomühendislik ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR CENGİZ
- Size effect on anchorage length of fiber-reinforced concrete structures
Lif katkılı betonların kenetlenme boyu ve boyut etkisi
AHMED ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ABDULLAH DÖNMEZ
- Influence of water-cement, polymer-cement and fiber-cement ratios on properties of fiber reinfroced mortars
Su-çimento, polimer-çimento ve fiber-çimento oranlarının fiber takviyeli harçlara etkisi
ARDA ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA HULUSİ ÖZKUL
- 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
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ AKKAYA