Optimization of steel bars and stirrups numbers and diameters of reinforced concrete beams using abaqus
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746343
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNCER ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Betonarme, Eğilme davranışı, Kirişler, Optimizasyon, Çelik, Reinforced concrete, Bending behavior, Beams, Optimization, Steel
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Betonun basınç dayanımı yedi tasarım bileşeni tarafından belirlenir: çimento, yüksek fırın cürufu, uçucu kül, su, süper akışkanlaştırıcı, iri agrega ve sekizinci girdi olarak yaşla birlikte ince agrega. Karışım bileşenlerinin beton dayanımı üzerindeki etkisini anlamak için bu proje, somut performansı tahmin etmek için veri görselleştirme ve makine öğrenimi modellerini kullanır. Beton karışımı tasarım değişkenleri ile beton dayanımı arasındaki ilişkileri anlamak için doğrusal regresyon, sırt regresyonu, rastgele orman regresyonu ve boyutsallık azaltma kullanılarak makine öğrenme algoritmaları geliştirilmiştir. Bu çalışma, karışımlar arasındaki etkileşimleri analiz eder ve regresyon yanıtları ve görselleştirmeler için yeni perspektifleri dikkate almak için karışımlar arasındaki veri korelasyonunu kullanır. Ayrıca, hangi karışım kombinasyonlarının 50 MPa'ya eşit veya daha büyük endüstriyel olarak önemli mukavemet oranlarına ulaşabileceğini belirlemek için bir karar ağacı oluşturulur. Ayrıca çelik çubuk ve etriye sayısı, ABAQUS yazılımı ve Taguchi yöntemleri kullanılarak Von Mises stresi bir tepki faktörü olarak dikkate alınarak optimize edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The compressive strength of concrete is determined by seven design ingredients: cement, blast furnace slag, fly ash, water, superplasticizer, coarse aggregate, and fine aggregate, with age as an eighth input. To understand mixture components' impact on concrete strength, this project uses data visualization and machine learning models to predict concrete performance. Machine learning algorithms were developed using linear regression, ridge regression, random forest regression, and dimensionality reduction to understand the relationships between concrete mixture design variables and concrete strength. This study analyses the interactions between mixtures and uses data correlation among mixtures to consider new perspectives for regression responses and visualizations. Further, a decision tree is constructed to determine what mixture combinations would be able to achieve industrially significant strength rates greater than or equal to 50 MPa. Also, the number of steel bars and stirrups were optimized using ABAQUS software and Taguchi methods with considering Von Mises stress as a response factor.
Benzer Tezler
- Türkiye ile Peru arasındaki modlararası taşımacılığın beresford maliyet-zaman modeli ile incelenmesi: Demir çelik ticari profil ürünleri üzerine bir vaka çalışması
Beresford cost-time model analysis of intermodal transportation between Turkey and Peru: A Case study on iron steel merchant bars
HUGO JUAN GUEVARA VASQUEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
UlaşımDokuz Eylül ÜniversitesiDenizcilik İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜL DENKTAŞ ŞAKAR
- İki eksenli eğilme ve eksenel kuvvet altındaki betonarme çubukların optimal tasarımı
Optimal design of reinforced concrete bars under biaxial bending and axial force
AYŞEGÜL SÜMEYYE DALGIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÖZBAŞARAN
- Çok katlı bir otopark binasının kompozit ve çelik çözümlerinin karşılaştırılması
The comparison between the steel and composite solutions of a parking building
HALUK SESİGÜR
- Yüksek mukavemetli düşük alaşımlı petrol boru çeliklerinin üretimi ve sıcak haddeleme proses optimizasyonu
Production and hot rolling process optimization of high strength low alloy line pipe steels
RAMAZAN TÜTÜK
Doktora
Türkçe
2020
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYÜP SABRİ KAYALI
- Çok yanıtlı taguchı deney tasarımı yöntemiyle çelik yüzeylerinde oluşturulan termo-kimyasal kaplama özelliklerinin incelenmesi
Investigation of the properties of thermo-chemical coatings formed on steel surfaces by using multi-responsive taguchi experimental design method
ÇİĞDEM CEBECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Metalurji MühendisliğiSakarya Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞADUMAN ŞEN