Beton karışım verilerinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi
Prediction of concrete mixture data by applying artificial intelligence techniques
- Tez No: 755280
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN DOĞRUÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞULE BAKIRCI ER
DR. ÖĞR. ÜYESİ EDA AVANOĞLU SICACIK
- 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
1998
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDUSSMET ARSLAN
- 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
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- 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
2017
Hastanelerİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMİLE TİFTİK
- 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
2018
ZiraatHarran ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İSMAİL TUYLU