A new model for concrete compressive strength estimation
Beton basınç dayanımı tahmini için yeni bir model
- Tez No: 676472
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNCER ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Beton, inşaat mühendisliğinin en önemli malzemesidir. Beton basınç dayanımı, yaşın ve bileşenlerin oldukça doğrusal olmayan bir fonksiyonudur. Bu tezde, Long short-term memory (LSTM) kullanılarak su, çakıl, kum, yüksek fırın cürufu, plastifiyan etkisi ve flay külünün beton basınç dayanımı üzerindeki etkileri sunulmuştur. Derin öğrenme alanında kullanılan yapay tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisi. Standart geri beslemeli sinir ağlarının aksine, LSTM'nin geri bildirim bağlantıları vardır. Somut basınç dayanımı, onu çözmek için birkaç klasik yapay zeka ve makine öğrenme tekniğinin uygulandığı regresyon problemidir. Bu çalışmada model, beton basınç dayanımını temsil eden sekiz girdi ve bir çıktıdan oluşmaktadır.
Özet (Çeviri)
Concrete is the utmost chief material in civil engineering. The concrete compressive strength is a highly nonlinear function of age and ingredients. In this thesis, effect of water, gravel, sand, blast furnace slag, plasticizer, and the effects of flay ash on concrete compressive strength was presented by using Long short-term memory (LSTM). Artificial recurrent neural network (RNN) architecture used in the field of deep learning. Unlike standard feedback neural networks, LSTM has feedback links. The concrete compressive strength is regression problem which several classical artificial intelligence and machine learning techniques applied to solve it. In this study, the model consist from eight input and one output which represented the concrete compressive strength.
Benzer Tezler
- Betonun basınç dayanımının tahribatsız yöntem verilerini kullanarak yapay sinir ağı ve regresyon yöntemi ile tahmin edilmesi
Estimation of concrete's compressive strength using non-destructive method data with artificial neural network and regression method
SUAT YÖRÜBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN DOĞAN
- Cam lifi takviyeli betonlarda olgunluk indeksi yöntemi ile eğilme ve basınç dayanımlarının tahmin modelinin geliştirilmesi
Development of predicting model of bending and compressive strength with maturity method in glass fiber reinforced concrete
MUHAMMED MARAŞLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiDüzce ÜniversitesiKompozit Malzeme Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN SUBAŞI
- Hasankale pomzasından alkali aktivasyon yöntemiyle geopolimer çimentosunun üretilebilirliğinin araştırılması
The investigation of Hasankale pumice based geopolymer cement production by alkali aktivation method
MEHRZAD MOHABBI YADOLLAHI
Doktora
Türkçe
2013
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN DEMİRBOĞA
- Eliptik kesitli beton dolgulu çelik tüp kolonların eksenel yük kapasitelerinin belirlenmesi için matematiksel model ve kullanıcı dostu arayüz geliştirilmesi
Development of mathematical model and user-friendly interface for determination of axial load capacity of concrete filled elliptical steel tube columns
ZEKİ AKKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KASIM MERMERDAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN İPEK
- Otomatik üretim teknolojisine ait betonların basınç dayanımlarının makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi
Estimating the compressive strength of concrete with automatic production tecknology by machine learning and deep learning
HÜSEYİN KAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAZAK ÇERÇEVİK
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ERDEM ÇERÇEVİK