Geri Dön

Betonun kırılmasında çift-K yaklaşımının yapay sinir ağlarıyla modellenmesi

Modelling of double-K fracture approach in concrete fracture by artificial neural networks

  1. Tez No: 343376
  2. Yazar: CENK FENERLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RAGIP İNCE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Beton, Kırılma Mekaniği, Çift-K Modeli, Yapay Sinir Ağları, Concrete, Fracture Mechanics, Double-K Model, Artificial Neural Networks
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Çatlamış bir yapı en iyi kırılma mekaniği prensipleri kullanılarak analiz edilebilir. Kırılma mekaniğine göre herhangi bir yapıyı analiz edebilmek için ise, ilk önce malzemenin kırılma parametrelerinin bilinmesi gerekir. Yapılan deneysel çalışmalar, betonun kırılma parametreleri üzerine beton basınç mukavemeti, su/çimento oranı, maksimum agrega çapı ve agrega tipinin etkili olduğu tespit edilmiştir. Betonun kırılma parametrelerini belirlemek için şartnameler ve araştırmacılar tarafından birçok lineer olmayan kırılma mekaniği modelleri önerilmektedir. Çift-K modeli, beton yapılarda kırılmayı modellemek için başlangıç gerilme şiddet çarpanı K_Ic^ini ve kritik gerilme şiddet çarpanı K_Ic^un gibi iki parametre kullanmaktadır. Yöntemin diğer kırılma modellerinden en önemli farkı, diğer kırılma modellerinde sadece çatlağın ani gelişimini dikkate alan parametreler ile beton yapılar modellenirken, Çift-K yönteminde buna ilave olarak çatlağın yayılmaya başlama kriterini de dikkate almasıdır Yapay Sinir Ağları (YSA) yaklaşımı kullanmanın ana faydası ağın deneysel verilerle kendi kendine organize yeteneğini kullanarak inşa olmasıdır. Sunulan kırılma modeli literatürde bulunan farklı 193 gürültülü test verileri kullanılarak farklı laboratuvarlarda yapılan test datalarından geliştirilmiştir. Çalışmada betonun malzeme parametreleri; agrega tipi, maksimum agrega çapı, betonun basınç mukavemeti, su/çimento oranı ve malzemenin geometrik parametresi başlangıç çatlak boyu (a_0) ile etkili çatlak boyu a_e ve Çift-K modelindeki başlangıç gerilme şiddet çarpanı faktörü K_Ic^ini kırılma parametreleri arasında yapay sinir ağları tabanlı bir ilişki kurulması amaçlanmıştır. Sonuçların uygulanabilir ve umut verici olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

A cracked building can only be analyzed the best way utilizing the principals of fracture mechanics. To analyze a concrete a structure according to fracture mechanics, fracture parameters of cementitious material must be determined. Experimental studies have shown that fracture parameters of concrete are particularly influenced by the four material parameters compressive strenght, maximum aggregate size, water-cement ratio and aggregate type. Many non-linear fracture models have been proposed by design codes and investigators to determine fracture parameters of concrete. To characterize failure of concrete structures, the Double-K Model needs two fracture parameters: the unstable stress intensity factor K_IC^unand the initiation stress intensity factor K_Ic^ini. The most important difference from the other models of fracture method, on the other fracture models, taking into account not only the development of the sudden crack of concrete structures modeled with parameters, in addition to double-K method is that it takes into account the criteria of the crack initiation to spread. The main benefit of using an Artificial Neural Network (ANN) approach is that the network is built directly on experimental data by using the self-organizing capabilities of the ANN. The presented fracture model was developed by utilising 193 noisy test data taken from the literature, which were obtained via different test methods in different laboratories. In the study of the concrete material parameters; aggregate type, maximum aggregate size (dmax), compressive strength of concrete (f_c), water-cement ratio (w/c) geometric parameters of material; the initial crack length (a_0) and the effective crack length (a_e) and the initiation stress intensity factor K_Ic^ini in double-K model is to establish a relationship based on artificial neural networks. The results of an ANN-based ECM look viable and very promising.

Benzer Tezler

  1. Betonun kırılmasında sınır etkisi modelinin kırılma parametreleri ile malzeme parametreleri arasındaki ilişkinin araştırılması

    Investigation of reletionship between fracture parameters of the boundary effect fracture model and material parameters of concrete

    MUHAMMET ENES TOMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAGIP İNCE

  2. Çentikli beton kirişlerin ANSYS sonlu elemanlar programı ile analizi

    Notched concrete beams analysis with ANSYS finite element programme

    AHMET OĞUZ ÖZGÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SIDDIK ŞENER

  3. Beton, harç ve çimento hamurunda kırılma enerjisinin belirlenmesi

    Determination of fracture energy of concrete, mortar and cement paste

    KADİR VECİHİ ALDIKAÇTI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANAN TAŞDEMİR

  4. Hafif beton, harç ve çimento hamurunda kırılma parametrelerinin belirlenmesi

    Determination of fracture energy of lightweigth concrete, mortar and cement paste

    CEMAL MURAT ALTUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. CANAN TAŞDEMİR

  5. Agrega konsantrasyonunun betonun kırılmasına etkisi

    Effect of aggregate volume concentration on mechanical behaviour of concrete

    ÇAĞRI ÖZDEMİROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN YILDIRIM