Modeling slump flow of concrete using optimized regression model
İyileştirilmiş regresyon modeli kullanarak beton çökme akışının modellenmesi
- Tez No: 796407
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEKİ HASGÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bu çalışmada, çökme betonunun Basınç Dayanımını tahmin etmek için Destek vektörü regresyonunu (SVR) genetik algoritma ile birleştiren verimli bir yöntem sunulmuştur. İlk aşamada beton basınç değerlerini tahmin etmek için SVR uygulanmıştır. Daha sonra SVR kullanılarak elde edilen sonuçlar analiz edilmiş ve bu çalışma için uygun olmadığı sonucuna varılmıştır. İkinci aşamada, SVR'nin performansını optimize etmek için optimizasyon algoritması olan genetik algoritmayı uyguladık. A ve B katsayıları için en iyi değerleri tahmin etmek için kullanılan genetik algoritma. Önerilen yöntem, birkaç klasik yöntem olan sinir ağı, karar ağacı, KNN ve geleneksel SVR ile karşılaştırıldı. Ayrıca, genetik algoritma ile birleştirilmiş SVR, Charles Darwin'in doğal evrim teorisinden ilham alan bir araştırma sürecidir. Bu algoritma, bir sonraki nesilde üremek ve yavru üretmek için en uygun bireyleri seçen doğal seçilim sürecini yansıtır. Önerilen yöntem, geleneksel tekniklerle karşılaştırıldığında minimum hata oranı sunuyordu.
Özet (Çeviri)
In this study, efficient method presented combined Support vector regression (SVR) with genetic algorithm to predicate the slump concrete Compressive Strength. In the first stage, SVR applied to estimate the values of the concrete compressive. Then, the obtained results using SVR are analyzed, and we conclude that its not suitable for this study. In the second stage, we applied genetic algorithm which is optimization algorithm to optimize the performance of the SVR. The genetic algorithm used to estimate best values for the coefficients A and B. The proposed method compared with several classical methods neural network, decision tree, KNN, and traditional SVR. Furthermore, the SVR combined with the genetic algorithm is a research process inspired by Charles Darwin's theory of natural evolution. This algorithm mirrors the process of natural selection, which selects the individuals best suited to reproduce and produce offspring in the next generation. The proposed method presented minimum error rate compared with traditional techniques.
Benzer Tezler
- Hazır betonun optimal karışım oranlarının belirlenmesi için bir çok yanıtlı modelleme ve eniyileme uygulaması: Topsis tabanlı taguchi yaklaşımı ile cevap yüzey yöntemi
A multi-response optimization and modeling application for determining optimal mix proportions of ready-mixed concrete: Response surface methodology (RSM) with a topsis based taguchi approach
BARIŞ ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2014
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMİR HÜSEYİN ŞİMŞEK
YRD. DOÇ. DR. Y.TANSEL İÇ
- Kahramanmaraş (Şekeroba) baritinin ağır beton tasarımında paketleme modeliyle değerlendirilmesi
Evaluation of Kahramanmaras (Sekeroba) barites for heavyweight concrete mixture design by packing model
BATUHAN GÜREŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ MAHMUTOĞLU
PROF. DR. YILMAZ AKKAYA
- Yüksek dozajda kimyasal katkı kullanımının mikro beton özeliklerine etkisinin analizi ve modellenmesi
Analyzing and modeling the effect of high dosage admixture usage on micro concrete properties
ÖZGÜN ATEŞİN
Doktora
Türkçe
2017
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER BEKİR TOPÇU
- Properties of basalt fiber self-compacted concrete at elevated temperature
Yüksek sıcaklıkta bazalt lif içeren kendiliğinden yerleşen betonun özellikleri
SAMADAR SALIM MAJEED ALHUSHKIZI
Doktora
İngilizce
2020
İnşaat MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARPUZCU
- Modelling the fresh properties of self compacting concrete utilizing statistical design of experiment techniques
Kendiliğinden yerleşen betonun taze özeliklerinin istatiksel deney tasarım tekniklerinden faydalanılarak modellenmesi
LEVENT EROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÖZGÜR YAMAN
PROF. DR. MUSTAFA TOKYAY