Geri Dön

A study on explicit formulation of sorptivity of concretes containing mineral admixtures

Mineral katkı içeren betonların kılcal su geçirimliliğinin açık formülasyonu üzerine bir çalışma

  1. Tez No: 475101
  2. Yazar: FARMAN KHALIL GHAFFOORI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KASIM MERMERDAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Betonun kılcal su geçirimliliği, Mineral katkılar, Yapay sinir ağları, Genetik programlama, Sorptivity of concrete, Mineral admixtures, Artificial Neural Network, Gene Expression Programming
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Bu tezde genetik programlama (GP) ve yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak kılcal su geçirimliliğini tahmin eden matematiksel modeller türetilmiştir. Bunun için literaturde bulunan deneysel çalışmalar incelenerek 151 adet veri numunesi toplanmıştır. Ortak tahmin parametreleri olarak su-bağlayıcı oranı (w/b), toplam bağlayıcı miktarı (B), 150mm3 lük küp numunenin 28 günlük basınç dayanımı, agrega-bağlayıcı oranı (Agg/B) ve betonun deney yaşı seçilmiştir. Bunun yanı sıra önerilen tahmin modellerinin performanslarını incelemek amacıyla deneysel bir çalışma da gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada 0.45 su-bağlayıcı oranına sahip 400 kg/m3 toplam bağlayıcı ihtiva eden suda ve havada kür edilmiş betonlar kullanılmıştır. Ayrıca mineral katkı olarak silis dumanı (SD) ve uçucu kül (FA) çesitli ikame oranlarında kullanılmışlardır. Böylece ikili ve üçlü sistem mineral katkı içeren 9 adet beton üretilmiştir. Önerilen her iki modelin de kılcal su geçirimliliğinin tahmininde yeterince etkili oldukları görülmüştür. Ancak NN modelinin GEP modele göre daha doğru sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Ayrıca deneysel doğrulama çalışmasından elde edilen sonuçlar da önerilen modellerin güvenilir tahmin araçları olarak kullanılabileceklerini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, mathematical models derived from gene expression programming (GEP) and artificial neural network (ANN) were used for prediction of sorptivity of concretes. For this, 151 data samples were collected from the previous studies.The common predicttion parameters were selected as water-to-binder ratio (w/b), total binder content (B), compressive strength of 150 mm cube speciment at 28 days (fc,28), aggregate-to-binder ratio (Agg./B) and age of concrete (A). Additionally, in order to evaluate the performance of the proposed models an experimental study was also conducted. The study was carried out on water cured and air cured concretes produced by w/b ratio of 0.45 with total binder content of 400 kg/m3. Moreover, silica fume (SF) and fly ash (FA) were used in different replacement levels. Total 9 different concrete mixtures with binary and ternary blends of SF and FA were produced. Both of the proposed models were proved to be effective enough for prediction of sorptivity of concretes. However, NN models was more accurate than GEP model. Moreover, validation study also indicated that the proposed mathematical models can be utilized as reliable prediction tools for estimation of sorptivity of concretes.

Benzer Tezler

  1. Characterization and utilization of calcined Turkish kaolins for improving strength and durability aspects of concrete

    Türkiye kökenli kalsine kaolenin betonun dayanım ve dayanıklılık özelliklerini iyileştirilmede kullanımının araştırılması

    KASIM MERMERDAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERHAN GÜNEYİSİ

  2. Üst gelir grubu konut tercihleri ve mekan kullanımları üzerine bir araştırma

    A study on housing preferences use of high income groups

    HATİCE SADIKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    AHSEN ÖZSOY

  3. Mimari tasarım eğitiminde bilgi ve yaratıcılık etkileşimi

    Interaction of knowledge and creativity in architectural design education

    NURBİN PAKER KAHVECİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bina Bilgisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLSÜN SAĞLAMER

  4. Design of stiffened plates using soft computing techniques

    Esnek hesaplama teknikleri kullanarak takviyeli plakların tasarımı

    MEHMET TOLGA GÖĞÜŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Mekanik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDÜLKADİR ÇEVİK

    PROF. DR. MUSTAFA ÖZAKÇA

  5. Sayısal ortamda kartografik genelleştirme

    Cartographic generalization in digital environment

    TÜRKAY GÖKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. DOĞAN UÇAR