MERMER TOZU İLE ÜRETİLMİŞ KENDİLİĞİNDEN YERLEŞEN BETONLARIN DAYANIM ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK BELİRLENMESİ

Merve AÇIKGENÇ; Kürşat Esat ALYAMAÇ; Ragıp İNCE

Makale detayları

MERMER TOZU İLE ÜRETİLMİŞ KENDİLİĞİNDEN YERLEŞEN BETONLARIN DAYANIM ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK BELİRLENMESİ

Yazarlar:

Merve AÇIKGENÇ | Kürşat Esat ALYAMAÇ | Ragıp İNCE

Yayıncı:

Isparta University of Applied Sciences

Dergi:

International Journal of Technological Sciences 2012 Vol.4 Issue 3, pp.72-79

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2012

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000749478

Sıklık:

Aylık

eISSN:

1309-1220

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Artificial neural network (ANN) is generally information processing system and a computer program that imitates human brain’s neural network system. By entering the information from outside, ANN can be trained on examples related to a problem, so that modeling of the problem is provided. Thus, ANN provides solutions for the events that are never experienced. Self-compacting concrete (SCC) is a special concrete type, due to several advantages, usage of SCC is increasing day by day. Besides SCC becomes eco- friendly by using waste materials such as marble powder. In this study, ANN that predicted strength properties of SCC has been modeled with mixture proportions of SCC produced by marble powder. Inputs of the ANN are mixture proportions and output is compressive strength for 28 days. Last of all, ANN has been modeled successfully in this study and it is the aim of this study that ANN can take part in the methods of concrete mix design.

 

Yapay sinir ağıları (YSA), genel olarak insan beyninin sinir ağı sistemini taklit eden bir bilgisayar programı ve bir bilgi işleme sistemidir. YSA’ ya dışarıdan verilen bilgiler ile ilgili olaya ait örnekler üzerinde ağı eğiterek problemin modellenmesi sağlanır. Böylelikle, örnekler sayesinde açığa çıkarılmış özellikler üzerinde çeşitli genelleştirmeler yapılarak daha sonra ortaya çıkacak ya da o ana kadar hiç rastlanmamış olaylara da çözümler üretilmektedir. Kendiliğinden Yerleşen Beton (KYB), birçok avantajından dolayı beton sektöründe kullanımı her geçen gün artan, özel bir beton türüdür. KYB’ de mermer tozu gibi atık malzemeler kullanılması ise bu ürünü çevre dostu yapmaktadır. Bu çalışmada, mermer tozu kullanılarak üretilmiş farklı karışım oranlarına sahip KYB karışımlarının, bileşenlerinden yola çıkılarak, beton numunelerinin dayanım özelliklerini tahmin eden bir YSA modellenmeye çalışılmıştır. Karışım oranları YSA’ ya giriş olarak verilmiş ve çıkış olarak 28 günlük basınç dayanımlarının alınması amaçlanmıştır. Çalışma sonucunda başarılı olan YSA modelinin, beton tasarımı için kullanılabilecek yöntemler arasında yer alması amaçlanmıştır.

Makale detayları

MERMER TOZU İLE ÜRETİLMİŞ KENDİLİĞİNDEN YERLEŞEN BETONLARIN DAYANIM ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK BELİRLENMESİ

Yazarlar:

Merve AÇIKGENÇ | Kürşat Esat ALYAMAÇ | Ragıp İNCE

Yayıncı:

Isparta University of Applied Sciences

Dergi:

International Journal of Technological Sciences 2012 Vol.4 Issue 3, pp.72-79

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2012

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000749478

Sıklık:

Aylık

eISSN:

1309-1220

Yapay Sinir Ağları

Mermer Tozu

Kendiliğinden yerleşen beton

Dayanım

Sayı

Makale detayları

MERMER TOZU İLE ÜRETİLMİŞ KENDİLİĞİNDEN YERLEŞEN BETONLARIN DAYANIM ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK BELİRLENMESİ

Yazarlar: Merve AÇIKGENÇ | Kürşat Esat ALYAMAÇ | Ragıp İNCE

Yayıncı: Isparta University of Applied Sciences

Dergi: International Journal of Technological Sciences 2012 Vol.4 Issue 3, pp.72-79

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 8/2012

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000749478

Sıklık: Aylık

eISSN: 1309-1220

Yapay Sinir Ağları

Mermer Tozu

Kendiliğinden yerleşen beton

Dayanım

Sayı

Yazarlar:

Merve AÇIKGENÇ | Kürşat Esat ALYAMAÇ | Ragıp İNCE

Yayıncı:

Isparta University of Applied Sciences

Dergi:

International Journal of Technological Sciences 2012 Vol.4 Issue 3, pp.72-79

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2012

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000749478

Sıklık:

Aylık

eISSN:

1309-1220