Bu araştırmada, taze beton özelliklerinden yararlanılarak beton basınç ve yarmada çekme dayanımı değerlerini yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak tahmin edebilecek bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda farklı karışım oranlarına sahip betonlar hazırlanmıştır. Hazırlanan taze beton karışımları üzerinde çökme, birim ağırlık ve hava miktarı tayini deneyleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca her bir karışımdan alınan 15x15x15 cm boyutlarındaki küp numuneler üzerinde 28. günde basınç ve yarmada çekme dayanımı deneyleri gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan yapay sinir ağında beton karışımlarına ait su/çimento oranı, çökme miktarı, taze beton birim ağırlığı ve hava miktarı girdi parametresi, basınç ve yarmada çekme dayanımı değerleri ise çıktı parametresi olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak geliştirilen YSA modeli ile deneysel olarak elde edilen veriler karşılaştırılmış ve sonuçların birbiriyle uyumlu olduğu görülmüştür.
This study aims to develop a model that can predict the value of concrete pressure and traction resistance by using artificial nerve networks (YSA) using the features of fresh concrete. Betons with different mixture rates are prepared in this range. Tests have been carried out on the prepared fresh concrete mixture, unit weight and air quantity determination. Additionally, pressure and traction resistance tests were conducted on cubic samples of 15x15x15 cm sizes taken from each mixture in the 28th day. In the created artificial nerve network, the water/cement ratio of concrete mixture, the amount of collapse, the weight of the fresh concrete unit and the amount of air input parameters, the pressure and drawing resistance values are used as the output parameters. The results were compared with the experimentally obtained data with the YSA model developed as a result and the results were found to be compatible with each other.
Field : Mühendislik
Journal Type : Uluslararası
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|