Atık lastik içerikli taş mastik asfalt karışımlarının fiziksel ve mekanik özelliklerinin deneysel incelenmesi ve makine öğrenmesi ile modellenmesi
Experimental investigation of physical and mechanical properties of stone mastic asphalt mixtures containing waste tire rubber and modeling using machine learning
- Tez No: 943484
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEVKET ASLAN, PROF. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Atık lastik, taş mastik asfalt, asfalt modifikasyonu, tekerlek izi deneyi, makine öğrenmesi, Waste tire, stone mastic asphalt, asphalt modification, wheel tracking test, machine learning
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Günümüzde artan motorlu taşıt kullanımı her yıl milyonlarca ömrünü tamamlamış lastiğin (OTL) çevreye atılmasına neden olmakta ve bu durum ciddi çevresel tehditler oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında söz konusu atıkların sürdürülebilir bir şekilde değerlendirilmesi amacıyla atık lastiklerin Taş Mastik Asfalt (TMA) karışımlarında kullanılabilirliği deneysel olarak araştırılmıştır. TMA yüksek dayanım ve stabilite sağlayan asfalt kaplama türlerinden biri olup özellikle ağır trafik yüklerine maruz kalan yollarda tercih edilmektedir. Çalışma kapsamında farklı oranlarda hem yaş hem kuru yöntemlerle atık lastik tozu içeren TMA karışımları hazırlanarak Marshall briketleri yapılmış olup penetrasyon, yumuşama noktası, Arşimet ve tekerlek izi deneyleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler ile karışımların fiziksel ve mekanik özellikleri değerlendirilmiş ve atık lastik katkısının asfalt performansına etkisi analiz edilmiştir. Ayrıca deneysel verilerden elde edilen maksimum teorik özgül ağırlık, ortalama yoğunluk, yoğunluk, agregalar arası boşluk, asfalt ile dolu boşluk ve hava boşluğu verilerinden Makine öğrenme modelleri olan Destek Vektör Makineleri, Gauss Süreç Regresyonu, Uyarlamalı Nöro-Bulanık Çıkarım Sistemi, Çok Değişkenli Uyarlamalı Regresyon Eğrileri ve En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri ile desteklenerek model doğrulukları istatistiksel göstergeler olan Ortalama Mutlak Hata, Ortalama Mutlak Yüzdelik Hata, Willmott Uyum İndeksi ve Performans İndeksi ile test edilmiştir. Gauss Süreç Regresyonu modelinin Ortalama Mutlak Yüzdelik Hata değeri yaklaşık olarak %0,006-%80 arasında değişmektedir. Yapılan analizler sonucunda performans kriterlerine göre ortalama yoğunluk, maksimum teorik özgül ağırlık, VMA parametrelerinde GPR modeli, Vb parametresinde MARS, Vf ve yoğunluk parametrelerinde ise LS-SVM modeli en başarılı yöntem olarak belirlenmiştir. Sonuçlar atık lastik kullanımının TMA karışımlarının elastikiyetini artırarak çatlama ve tekerlek izi oluşumunu azalttığını ve böylece hem çevresel hem de yapısal açıdan olumlu katkılar sağladığını göstermektedir. Bu yönüyle çalışma atık lastiklerin yol yapımında alternatif malzeme olarak kullanılabilirliğini ortaya koymakta ve sürdürülebilir altyapı uygulamalarına katkı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The increasing use of motor vehicles today results in the disposal of millions of end-of-life tires (ELTs) into the environment each year, creating significant environmental threats. In this thesis, the sustainable utilization of such waste has been investigated by experimentally evaluating the feasibility of incorporating waste tires into Stone Mastic Asphalt (SMA) mixtures. SMA is a type of asphalt pavement that provides high strength and stability, making it especially suitable for roads exposed to heavy traffic loads. Within the scope of the study, SMA mixtures containing waste tire rubber at different proportions were prepared using both wet and dry methods, and Marshall specimens were produced. Penetration, softening point, Archimedes, and wheel tracking tests were conducted. Based on the obtained data, the physical and mechanical properties of the mixtures were evaluated, and the effect of waste tire modification on asphalt performance was analyzed. Furthermore, machine learning models—Support Vector Machines (SVM), Gaussian Process Regression (GPR), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), and Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) were employed to support the prediction of parameters such as maximum theoretical specific gravity, average density, density, voids in mineral aggregate (VMA), voids filled with asphalt (Vf), and air voids (Vb). The accuracy of these models was assessed using statistical indicators including Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Willmott's Index of Agreement (WI), and Performance Index (PI). The MAPE values for the Gaussian Process Regression model ranged approximately from 0.006% to 80%. Based on the analyses conducted, the GPR model was identified as the most successful method for the parameters of average density, maximum theoretical specific gravity, and VMA according to performance criteria; the MARS model for the Vb parameter; and the LS-SVM model for the Vf and density parameters. The results indicate that the use of waste tires enhances the elasticity of SMA mixtures, reduces cracking and rutting, and thus contributes positively to both environmental sustainability and structural performance. In this context, the study demonstrates the feasibility of using waste tires as an alternative material in road construction and offers contributions to sustainable infrastructure practices.
Benzer Tezler
- Experimentally investigating properties of the pervious concrete containing waste rubbers
Atık lastik içerikli geçirimli betonların özelliklerinin deneysel olarak incelenmesi
GANJEENA KHOSHNAW
Doktora
İngilizce
2014
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET GESOĞLU
- Atık lastik ve ceviz kabuğunun birlikte pirolizi ve pirolitik sıvı ürünün alternatif sıvı yakıt üretiminde kullanılabilirliğinin incelenmesi
Co-pyrolysis of waste tire and walnut shell and investigation of usability of pyrolytic liquid product in alternative liquid fuel production
ABDISALAM MOALIN HUSSEIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAKUP KAR
- Plastik atıkların pirolizi ve bazı piroliz ürünlerinin modifikasyonu
Pyrolysis of plastic waste and modification of some of the pyrolysis products
CANER DEMİR
- Atık lastikten elde edilmiş pirolitik sıvının asidik kükürt giderim işleminin optimizasyonu
Optimization of acidic desulphurization of waste tire derived pyrolytic oil
HÜSEYİN AĞAÇKESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Kimya MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA YEŞİM HOPA
- Polimer esaslı endüstriyel katı atıkların volfram trioksitin indirgenmesinde değerlendirilmesi
Evaluation of polymer based industrial solid waste in reduction of tungsten trioxide
GÖKTUĞ TÖRE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELEK CUMBUL ALTAY
PROF. DR. ŞERAFETTİN EROĞLU