Geri Dön

A new model for concrete compressive strength estimation

Beton basınç dayanımı tahmini için yeni bir model

  1. Tez No: 676472
  2. Yazar: LIQAA INAM HADI AL-HAMADANI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TUNCER ÇELİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Mevcut betonarme binaların deprem etkisindeki davranışının değerlendirilmesi

    Evaluating the seismic resistance of existing buildings

    A.İRFAN ATMACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ZEKAİ CELEP

  2. Pompa betonlarında işlenebilirliğin harç fazının reolijisine dayanarak belirlenmesi

    Estimation of the pumpability of concretes from the mortar phase rheology

    KEMAL TUŞAT YÜCEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yapı Malzemesi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. SÜHEYL AKMAN

  3. Çok katlı viskoelastik yarı uzayların yüzeysel stabilite kaybı

    The surface stability loss of the viscoelastic half-space covered with the stack of layers

    RAMAZAN TEKERCİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Jeoloji MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SURKAY AKBAROV

  4. 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

    Türkçe

    2013

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN DEMİRBOĞA

  5. Dilimsel dengeli konsol yöntemi ile inşa edilen köprü üstyapısının yapım aşamalarına göre analizi

    Construction stage analysis of segmental balanced cantilever bridge superstructure

    SHAMIL NURI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH NECMETTİN GÜNDÜZ