Estimating compaction characteristics of engineering fill materials based on soil index parameters using artificial neural networks
Mühendislik dolgu malzemelerinin kompaksiyon özelliklerinin zemin indeks parametrelerine bağlı olarak yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
- Tez No: 387711
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZDEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 165
Özet
Maksimum kuru birim hacim ağırlık ve optimum su içeriği laboratuvarda Proctor deneyi ile elde edilen iki kompaksiyon özelliğidirler. Toprak yapılar genellikle büyük miktarlarda zemine ihtiyaç duyarlar ve bazen gerekli miktardaki zemini tek bir alandan almak zor olabilir ki bu durum birçok zemin numunesinin kompaksiyon özelliklerinin belirlenmesiyle sonuçlanabilir. Tam bir kompaksiyon deneyi yapmaktansa kompaksiyon özelliklerinin tahmin modelleri ile belirlenmesi tercih edilebirlir.Bu tez iri ve ince-daneli zeminlerin kompaksiyon özellikleri tahmini için geliştirilen yapay sinir ağları tahmin modellerini sunmaktadır. Çakıl-kum-kil zeminlerin farklı oranlarda karıştırarak toplam iki yüz zemin karışımı hazırlanmıştır. Bu zemin karışımları otomatik kompaktör kullanılarak Standart ve Modifiye Proctor sıkılıklarında sıkıştırılmışlardır. Eğitilen ağlar, zemin karışımlarının kompaksiyon özelliklerini tam olarak tahmin edebilmektedirler. Data kümeleme ve ayırma metotlarının eğitilen ağların performansı üzerinde dikkate değer etkisinin olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, çoklu lineer regresyon modelleri geliştirilmiştir.İnce dane içeriğinin kompaksiyon davranışına etkisi deneysel çalışma ile ortaya konmuştur. Bu davranış ayrıca bilgisayarlı tomografi tekniği kullanılarak ta elde edilmiştir. Sıkıştırılmış zemin karışımlarının maksimum kuru birim hakim ağırlık ve optimum su içeriğinin belirli bir ince dane oranında geçiş davranışı gösterdiği bulunmuştur. Geçiş zonunundan önce, zeminler kum veya çakıl gibi davranırken bu zonun üstünde ise ince zemin daneleri zemin davranışını kontrol etmektedir. Otomatik kompaktör ile elde edilen kompaksiyon eğrisi el ile elde edilenle karışlaştırılmıştır. Otomatik kompaktörün Modifiye Proctor enerjisi altında sıkıştırılan zeminler üzerinde dikkate değer ölçüde etki ettiği bulunmuştur. Standart Proctor kompaksiyon eğrilerinde ise, belli belirsiz bir farklılığın olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Maximum dry unit weight and optimum water content are the two compaction characteristics obtained by means of Proctor test in the laboratory. Earth structures often need large quantities of soil and sometimes it may be difficult to obtain the desired amount from a single borrow area resulting in the determination of compaction characteristics of several types of soils. It may be preferable to determine compaction characteristics by means of prediction models instead of performing whole compaction test.This dissertation presents artificial neural networks prediction models for estimating compaction characteristics of coarse and fine-grained soils. A total number of two hundred soil mixtures are prepared by blending different amount of gravel-sand-clay soil materials. These soil mixtures are compacted under Standard and Modified Proctor energy levels by means of an automatic soil compactor machine. The trained networks are able to accurately estimate compaction characteristics of soil mixtures. It is found that data clustering and division methodologies have a considerable effect on performance of developed networks. Multiple linear regression models are also developed.The effect of fine content on compaction behavior is observed during the testing program. This behavior is also captured by means of computed tomography imaging technique. It is found that both maximum dry unit weight and optimum water content of the compacted soil mixtures exhibit a transitional behavior nearby a transition fine content. Prior to the transition zone, soils behave like a sand or gravel and beyond this zone fine matrix governs soil behavior. The compaction curve obtained using automatic soil compactor is also compared with that obtained by hand. It is found that the automatic soil compactor has a remarkable effect on compaction characteristics of soils compacted under Modified Proctor energy level. Regarding the Standard Proctor compaction curves, there is a slight difference between compaction characteristics of soils.
Benzer Tezler
- Zemine gömülü borulara etkileyen yükler
The Loads acting on buried pipes into the soil
GÖKHAN DEĞİRMENCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SAĞLAMER
- Dolgu barajların tasarımında temel ilkeler ve İ.T.Ü. Göleti
Small earth fill dams and I.T.Ü. Dam
SERHAT BATMAZ
- Kaya dolgu yapılar ve kaya dolgulardaki son gelişmeler
Advances in rockfill structures
EKREM GENCO GÜNAY
- Regresyon yaklaşımlarla kompaksiyon parametrelerinin belirlenmesi
Determination of compaction parameters by mens of regression approaches
ALPER ÖLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İnşaat MühendisliğiNiğde Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. OSMAN SİVRİKAYA
- Killi zeminlerin şişme davranışına ön yüklemenin etkisi
Effect of pre-loading on swelling behaviour of clay soils
CENGİZ ACAR