User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
  Citation Number 4
 Views 14
 Downloands 10
Beton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini
2009
Journal:  
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi
Author:  
Abstract:

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.

Keywords:

Prognosis of the mechanical characteristics of concrete using the fresh concrete characteristics with artificial nerve networks
2009
Author:  
Abstract:

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.

Keywords:

Citation Owners
Attention!
To view citations of publications, you must access Sobiad from a Member University Network. You can contact the Library and Documentation Department for our institution to become a member of Sobiad.
Off-Campus Access
If you are affiliated with a Sobiad Subscriber organization, you can use Login Panel for external access. You can easily sign up and log in with your corporate e-mail address.
Similar Articles










Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi

Field :   Mühendislik

Journal Type :   Uluslararası

Metrics
Article : 495
Cite : 976
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi