Geri Dön

Marshall deneyi sonuçları için oluşturulan tahmin modellerinin incelenmesi

Investigation of forecast models for Marshall experimental results

  1. Tez No: 507902
  2. Yazar: DİLAY DURAN AŞKAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK CANSIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 197

Özet

Günümüzde asfalt kaplamalı yollar son zamanlarda artan trafik yüklerine maruz kalmaktadır. Yük ve yolcu taşımacılığının büyük oranda karayolları ile yapıldığı ülkemiz koşulları düşünüldüğünde kaliteli ve sağlıklı bir yol kaplaması elde etmek önem arz etmektedir. Asfalt yol tasarımında en önemli hususlardan biri optimum bitüm yüzdesi tayinidir. Bitüm yüzdesi tayini için Marshall stabilitesi deneyinden yararlanılmaktadır. Çalışmamızda uzun ve zahmetli Marshall deneyi süreci yerine, alternatif olarak istatistiki yöntemler ve yapay zeka metotlarından yararlanılmaktadır. Marshall deney sonucu olan Marshall stabilitesi tahmini için modeller oluşturulmaktadır. Tahmin modelleri oluşturulurken önceden yapılmış olan deney verilerden yararlanılmaktadır. Bu veriler; bitümün penetrasyonu (P), numunelerin havadaki ağırlığı (H), sıcaklık (C), bitüm ağırlığı (G), numune yükseklikleri (T), bitüm yüzdesi (W), numunelerin sudaki ağırlığı (S), stabilite (ST) değişkenleridir. Modeller oluşturulurken Regresyon ve Yapay sinir ağları (YSA) tekniklerinden yararlanılmaktadır. Kullanılan tekniklerin performans kıyası için korelasyon katsayısı (R), yüzde hataların ortalaması (YHO) ve hataların karesinin ortalaması (HKO) teknikleri kullanılmaktadır. Regresyon ile oluşturulan modellerde performans değeri en yüksek olan model HPCYWSST olduğu görülmektedir. HPCYWSST modelinin korelasyon katsayısı 0,57125, hataların karesinin ortalaması 14841,82, yüzde hataların ortalaması 9,5858 değerinde çıktığı görülmektedir. YSA ile veri setleri rastgele seçilerek oluşturulan modellerden performans değeri en yüksek olan model HCPGSST olduğu görülmektedir. HCPGSST modelinin korelasyon katsayısı 0,75168, hataların karesinin ortalaması 9616,43, yüzde hataların ortalaması 7,657227 değerinde çıktığı görülmektedir. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda YSA ile oluşturulan modellerin Regresyondan daha küçük hatalarla sonuca ulaştığı görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Today, asphalt roads are exposed to increasing traffic loads in recent times. It is important to obtain a quality and healthy road coverage when considering the conditions in which our freight and passenger transportation is carried out by roads. One of the most important aspects of asphalt road design is the determination of the optimum percentage of bitumen. The Marshall stability test is utilized for the percentage of bitumen. In our work, instead of the long and laborious Marshall experiment process, alternative statistical methods and artificial intelligence methods were used. Models were developed for Marshall stability predictions which are Marshall experiment results. Prediction models are constructed using the results of previous experiments. These parameters are the bitumen penetration (P), weight of the sample in the weather (H), the temperature (C), the bitumen weight (G), the sample heights (Y), the bitumen percentage (W), weight of the sample in water (S), the stability (ST). Regression and Artificial Neural Networks (ANN) techniques are being used when creating models. For the performance comparison of the techniques used the correlation coefficient (R), the mean percentage errors (MPE) and the mean square errors (MSE) are used. It is seen that the model with regression is the model with the highest performance value HPCYWSST. The correlation coefficient of the HPCYWSST model is 0,57125, the mean square errors is 14841,82, the mean percentage errors is 9,5858 percent. It is seen that HCPGSST is the model with the highest performance value from the models generated by random selection of data sets with ANN. The correlation coefficient of the HCPGSST model is 0,75168. The mean square errors of the HCPGSST model is 9616,43. The mean percentage error of the HCPGSST model is 7,657227. As a result of these comparisons, it can be seen that the models formed by ANN have reached to the results with smaller errors from regression models.

Benzer Tezler

  1. Modifiye bitümlü karışımların marshall testi akma değerinin bulanık mantık ve regresyon yöntemleri kullanılarak modellenmesi

    Modeling of marshall test flow value of modified bituminous mixtures by using fuzzy logic and regression methods

    MERVAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇALIŞICI

  2. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  3. Investigation of effect of bitumen chemical composition, polymer and warm mix asphalt additives on the properties of bitumen by using response surface method

    Bitüm kimyasal içeriği, polimer ve ılık karışım asfalt katkılarının bitüm özellikleri üzerine etkisinin tepki yüzeyi yöntemiyle incelenmesi

    EMEL BAŞKENT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Polimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA HULUSİ ÖZKUL

  4. Mobilya endüstrisinde kullanılan plastik kökenli atıkların sıcak asfalt karışımda kullanılabilirliğinin araştırılması

    Investigation of the usability of plastic origin wastes used in the furniture industry in hot asphalt mixture

    YOUSIF RASHAD QADER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK KIRBAŞ

  5. Bitümlü sıcak karışımlarda asfalt plent atıklarının değerlendirilmesi

    Evaluation of asphalt plant waste in hot mix asphalt

    CENGİZ SEFA YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KARACASU