Beton basınç dayanımlarının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of compressive strength of concrete by using artificial neural networks
- Tez No: 222777
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. METİN HAKAN SEVERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Beton basınç dayanımı, Silis dumanı, Yapay Sinir Ağları, Comressive strength of concrete, Silica fume, Artificial neural network, Concrete compressive strength
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, silis dumanı içeren betonların (3, 7, 28, 180 ve 500 günlük) basınç dayanımlarının tahmini için yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Yapay Sinir Ağı modelinde kullanılmak üzere oluşturulan veriler, 48 farklı karışıma sahip 240 numunenin basınç dayanımları literatürden elde edilmiştir. Yapay Sinir Ağ modelinde kullanılmak üzere, çimento, silis dumanı, su, süper akışkanlaştırıcı, agrega ve numune yaşı olmak üzere altı adet girdi parametresi ve beton basınç dayanımı olmak üzere de bir çıktı parametresi düzenlenmiştir. Yapay Sinir Ağı modeli kullanılarak elde edilen sonuçlar, Yapay Sinir Ağı modelinin beton basınç dayanımı tahmininde kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, Artifical Neural Network (ANN) model for predicting the compressive strength of concretes (3, 7, 28, 180 and 500 days) containing silica fume has been developed. The compressive strength data that containing 48 different mixes with 240 specimens are obtained from literature in order to use in the ANN model. The data used in the ANN model are arranged in a format of six input parameters that covering the cement, silica fume, water, plasticiser and aggregate and age of samples and the output parameter is compressive strength of concrete. The results obtained by ANN model shows that the ANN model can be used for predicting the compressive of strength, of concrete.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile kesme donatısız betonarme kirişlerin analizi
An analysis of reinforcement concrete without web reinforcement using artificial neural networks
HÜSEYİN SERDAR KÜYÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. HASAN ORHUN KÖKSAL
Y.DOÇ.DR. NACİ ÇAĞLAR
- İzmir ve yöresinde üretilen hazır betonların sınıf dayanımlarına göre istatistiksel incelenmesi ile kür şartlarının beton dayanımlarına olan etkileri
Statistical evaluation of ready-mix concrete produced in İzmir and the region according to class strength and the effects of cure conditions on concrete strength
ERKAN KANTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMALETTİN YILMAZ
- The effect of concrete quality on earthquake design: Economical aspects
Beton kalitesinin ekonomik yönden depreme göre dizaynda etkisi
TÜMER AKAKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KARAKOÇ
- Standart silindir örnekler ve karotlardan elde edilen beton basınç dayanım değerleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MURAT YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜSTEM GÜL
- Karbon lif takviyeli polimer malzemeler ile güçlendirilmiş düşük ve normal dayanımlı beton elemanların davranışı
Behavior of low and medium strength concrete members strengthened with carbon fiber reinforced polymers
VOLKAN KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ALPER İLKİ