Görüntüleme
2
İndirme
1
Yangın geciktirici kimyasallar, uygulanmış oldukları malzemelerin fiziksel, mekanik ve diğer bazı teknolojik özellikleri üzerinde farklı etkilere neden olmaktadır. Bu etkiler, çözeltilerin konsantrasyon miktarlarına ve retensiyon miktarlarına bağlı olarak değişim gösterebilmektedir. Bu yüzden, yangın geciktirici kimyasalların uygulandıkları malzemeleri kullanım yerlerinde istenilen özelliklere göre en az seviyede olumsuz etkileyebilmesi için en uygun konsantrasyonlarda kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, farklı yangın geciktirici kimyasallarla emprenye edilmiş kontrplakların en iyi ısı iletim özellikleri için optimum çözelti konsantrasyon değerlerinin yapay sinir ağları aracılığıyla (YSA) belirlenmesi amaçlanmıştır. Deneysel veriler, literatürde tarafımızca yapılan önceki çalışmadan elde edilmiştir. Ağaç türü olarak, sarıçam (Pinus sylvestris L.) ve kızılağaç (Alnus glutinosa subsp. barbata), yangın geciktirici kimyasal olarak da çinko borat, monoamonyum fosfat ve amonyum sülfat kullanılmıştır. Kaplama levhaları daldırma metoduna göre emprenye edilmiş ve %5, %7 ve %10 olmak üzere üç farklı çözelti konsantrasyonları seçilmiştir. Kontrplak levhalarının ısı iletim özelliklerini belirlemek için ısıl iletkenlik katsayıları ASTM C 518 standardına göre belirlenmiştir. Deneysel olarak elde edilen veriler ile YSA analizleri sonucunda elde edilen tahmin değerleri hem istatistiksel hem de grafiksel karşılaştırmalar kullanılarak, en iyi performansa ve kabul edilebilir sapmalara sahip tahmin modeli belirlenmiştir. Daha sonra, bu tahmin modeli kullanılarak, ısıl iletkenlik katsayı değerleri deneysel olarak testi yapılmayan ara çözelti konsantrasyon değerleri için tahmin edilmiştir. Analiz bulgularına göre, sarıçam kontrplaklarda optimum çözelti konsantrasyon değerleri monoamonyum fosfat, çinko borat ve amonyum sülfat için sırasıyla, %5, %8.6 ve %6.2 iken kızılağaç kontrplaklar için ise bu değerler, %8.4, %6.2 ve %8.8 olarak hesaplanmıştır.
Fire-retardant chemicals cause different effects on the physical, mechanical and some technological properties of materials which they are applied to. These effects may vary depending on retention amounts and concentration of solutions. Therefore, fire-retardant chemicals should be used at the most suitable concentration to have a minimal negative effect on the materials which they are applied to according to desired properties. In this study, it is aimed to determine the optimum solution concentration values for the best insulation properties of plywood treated with different fire-retardant chemicals through artificial neural network (ANN). Scots pine and alder were used as wood species while zinc borate, monoammonium phosphate and ammonium sulphate were used as fire-retardant chemicals. The veneer sheets were treated with immersion method and chosen three different concentrations as 5%, 7% and 10% aqueous solutions. To determine the insulation properties of plywood panels, the thermal conductivity coefficients were determined according to ASTM C 518 standard. The prediction model with the best performance and acceptable deviations was determined by using statistical and graphical comparisons between the experimental data and the prediction values obtained as a result of ANN analysis. Then, using this prediction model, the thermal conductivity coefficient values were estimated for the intermediate solution concentration values that were not experimentally tested. According to the analysis findings, the optimum solution concentration values for monoammonium phosphate, zinc borate and ammonium sulphate in the scots pine plywood were calculated 5%, 8.6% and 6.2% while these values in the alder plywood were calculated 8.4%, 6.2% and 8.8%, respectively.
Alan : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
