Geri Dön

Determination of qualitative and quantitative properties of natural stones using signal and image processing techniques

Doğal taşların nicel ve nitel özelliklerinin sinyal ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak belirlenmesi

  1. Tez No: 299101
  2. Yazar: OSMAN TAYFUN BİŞKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY AKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Mermer doğal taşlar ailesinin bir üyesidir. Mermerler günlük hayatta yapılarda, dekorasyon malzemelerinde ve diğer amaçlarla yoğun olarak kullanılırlar. Mermerlerin inşaat sektöründe kullanılmaları ekonomik önem kazanmalarını sağlamıştır. Bir mermerin kalitesi onun maliyetini etkileyen ana özelliktir. Bundan dolayı, mermerlerin nitel ve nicel özelliklerinin belirlenmesi önemlidir. Bir mermerin dayanıklılığı tek eksenli basınç dayanım değerine göre nitelendirilir. Bu değer tahribatlı laboratuar testleri ile elde edilir ve yıkıcı olan bu laboratuar testleri sonunda mermer artık bir daha kullanılamaz hale gelir. Bu nedenden dolayı, amacımız tek eksenli basınç dayanım değerlerinin yıkıcı olmayan metotlarla belirlenmesidir. Bu tezde, mermer küp örneklerin tek eksenli basınç dayanım değerlerini tahmin etmek için yıkıcı test metotlarını kullanmak yerine, tahribatsız laboratuar testleri sinyal ve görüntü işleme teknikleri ile birlikte kullanıldı. Sinyal ve görüntü işleme tekniklerinden ve yıkıcı olmayan laboratuar testlerinden elde edilen farklı özniteliklerin başarımı benzetim sonuçları kullanılarak karşılaştırıldı. Öznitelik sayısını düşürmek ve tek eksenli basınç dayanım değerlerinin öngörülme başarısını artırmak için bir öznitelik seçim metodu uygulandı. Tek eksenli basınç dayanım değerlerinin (öznitelik seçimiyle ve öznitelik seçimi olmadan) öngörülmesindeki başarılar karşılaştırıldı ve seçilen öznitelikler ile tek eskenli basınç dayanım değerleri arasında ilinti araştırıldı. Benzetimler farklı tiplerdeki öğrenim metodları ile gerçekleştirildi. Çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağları eğitilirken, rastgele seyrek örnekleme (Random sub-sampling), K-fold çarpraz-sağlama (K-fold cross-validation), leave-one-out çarpraz-sağlama, önyükleme (bootstrap) öğrenim metodları kullanıldı.

Özet (Çeviri)

Marble is a member of the large community of natural stones. It is used in structures for decorative and other purposes extensively. Use of marble in building sector gives it an economical importance. Quality of a marble is a main attribute that affects its cost. Therefore, determination of qualitative and quantitative properties of marbles is of interest. Strength of a marble can be characterized by means of uniaxial compressive strength (UCS). This parameter can be determined by destructive laboratory testing methods. After being subject to destructive testing, marbles cannot be used anymore. Therefore, our aim is to determine UCS by using nondestructive methods. In this thesis, instead of using destructive tests, nondestructive laboratory testing methods are employed together with various signal and image processing techniques in order to determine UCS values of cubic marble samples. Performances of different features obtained using signal and image processing techniques and nondestructive laboratory testing methods are compared via simulation results. A feature selection method is also applied in order to decrease the number of features and to increase the prediction success of UCS values. Success of prediction of UCS values (with and without feature selection) is compared and correlations between selected features and UCS values are investigated. Simulations are accomplished with different types of learning methods. Random sub-sampling, K-fold cross-validation, leave-one-out cross-validation, and bootstrap learning methods are used during training of multilayered perceptron (MLP) neural networks.

Benzer Tezler

  1. Bazı tarihi anıt harç ve sıvalarının incelenmesi

    Characterization of mostars and plasters of some historic monuments

    AHMET GÜLEÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. TÜLAY TULUN

  2. Yapıda malzeme seçimi için bir yaklaşım: Metal esaslı cephe kaplama malzemesi örneği

    An approach to material selection in construction: A review of metal facade cladding material

    ŞAFAK GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TANAÇAN

  3. Afşin Elbistan linyit kömürü ve RDF'den üretilen yarıkok karışımlarının yanma davranımlarının belirlenmesi

    Determination combustion behavior of chars produced from Afsin Elbistan lignite coal and RDF

    GÜLŞEN KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANZADE AÇMA

  4. Adıyaman doğusu Mardin grubu karbonatlarının rezervuar özelliklerinin petrofizik yöntemlerle belirlenmesi

    Determination of reservoir properties of Mardin group carbonates east Adıyaman region by using petrophysical evalvation methods

    MEHMET ÖZKANLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Jeoloji MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SUAT BAĞCI

    PROF. DR. TURHAN KAYIRAN

  5. İkinci konutların tasarımında geleneksel Türk evi tasarım ilkelerinin kullanılması

    Using the design principles of the traditional Turkish house in second house planning

    RANA KUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. S. METE ÜNÜGÜR