Geri Dön

Beton karışım verilerinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi

Prediction of concrete mixture data by applying artificial intelligence techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 755280
  2. Yazar: BAHADIR ERİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN DOĞRUÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Yapay zekâ bilimi ve bir alt dalı olan makine öğrenmesi konularında günden günde inanılmaz gelişmeler yaşanmaktadır. Asıl amacı problemi insan zekasından ilham alarak çözmek olan bu disiplin, gayesini çok sayıda bilim dalında başarıyla gerçekleştirmektedir. Yapılan çalışmada, inşaat mühendisliği alanında yorucu yöntemlerle belirlenebilen ve zaman alan beton basınç dayanımı tespiti için makine öğrenmesi yöntemleriyle sayısız dijital tahmin deneyleri yapılmıştır. Yapılan deneyler sırasında özellikle veri ön işleme aşaması için özgün yöntemler geliştirilmiş ve geliştirilen yöntemlerin tahminlere katkısı test edilmiştir. Birçok yaygın model ve yaygın modellerin birleştirildiği topluluk modelleriyle, geliştirilen ön işleme yöntemlerinin verimliliği kanıtlanmıştır. Ayrıca bu sayede tahmin algoritmalarının veri setine uyumluluğu gözlemlenmiş ve performans sıralaması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Artificial intelligence and machine learning science are progressing impressively. This discipline, whose main purpose is to solve problems is inspired by human intelligence and achieves its aim in many branches of science. Concrete compressive strength can be determined by difficult methods in civil engineering. In this study, a lot of digital prediction experiments were conducted using machine learning methods for concrete compressive strength prediction. Novel methods were developed for data preprocessing. And the contribution of the developed methods to the predictions were tested. The efficiency of preprocessing methods were proved with many prediction models. In addition, the compatibility of the estimation algorithms with the dataset was observed. According to these observations, the performance ranking of the models was made.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    810390

    Çelik lifli betonun basınç ve çekme dayanımının yapay sinir ağlarıyla tahmin edilmesi

    Compressive and tensile strength prediction of steel fiber concrete with artificial neural networks

    ÇAĞLA SAKİNCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞULE BAKIRCI ER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EDA AVANOĞLU SICACIK

  2. Tez No

    77657

    Normal basınç dayanımlı beton karışımlarının yapay sinir ağları ile hesaplanması

    The Mix design of normal weight concrete with artificial neural networks

    A.TEVFİK BİLDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDUSSMET ARSLAN

  3. Tez No

    393057

    Detection of urban expansion in Turkey by using spectrally unmixed landsat images and nighttime DMSP-OLS images

    Türkiye'de kentsel yayılmanın, spektral unmixed landsat görüntülerinden ve DMSP-OLS gece görüntülerinden saptanması

    CİHAN UYSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV

  4. Tez No

    486595

    The evaluation of awareness and implementation of biophilic design patterns in healthcare environments: Case study the Pars Hospital in Iran

    Sağlık çevrelerinde biyofilik tasarım kalıplarının farkındalığının ve uygulanmasının değerlendirilmesi: İran Pars Hastanesi örneği

    BEHNAZ AKRAMI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Hastanelerİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMİLE TİFTİK

  5. Tez No

    509262

    Güneydoğu Anadolu bölgesi Şanlıurfa yöresinde büyükbaş hayvan barınaklarının yapısal yönden araştırılması ve geliştirilmesi

    Searching and developing cattle barns constretively in Sanliurfa, Southeast of Anatolia

    ERTAN KAPLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İSMAİL TUYLU

Geri Dön