Gradyan Güçlendirme Kullanarak Çelik Fiberli Geopolimerin Basınç Dayanımının Tahmini

Necip Altay Eren

Makale detayları

Gradyan Güçlendirme Kullanarak Çelik Fiberli Geopolimerin Basınç Dayanımının Tahmini

Yazarlar:

Necip Altay Eren

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Yapım Teknolojileri

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.745-753

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001328179

pISSN:

1309-8640

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Bu makalenin amacı, çelik fiberli Geopolimer Betonun basınç dayanımını daha hızlı, doğru, ucuz ve zahmetsiz bir şekilde belirlemektir. Geleneksel laboratuvar testlerinin maliyetli olduğu ve zaman aldığı göz önüne alındığında, yapay zekâ uygulamalarının betonun basınç değerinin belirlenmesinde önemli alternatif yöntemlerinden birisi olabilir. Günümüzde yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesi, hassas ve hızlı sonuçlar elde edilmesine imkân tanımaktadır. Bu çalışmada, Makine Öğrenimi kullanılarak belirli bir veri seti üzerinden çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımının tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Literatürde bu konuda yapılan önceki çalışmalar incelenerek 84 veriden oluşan bir veri seti hazırlanmış ve analiz için uygun hale getirilmiştir. Veri seti, Gradyan Güçlendirme yöntemi kullanılarak Python programlama diliyle modellenmiş ve analiz edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda R2 değeri 0,9325 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar, Gradyan Güçlendirme modelinin çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımını tahmin etmede oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ teknikleri basınç dayanım sonuçlarının daha hızlı tahmin edebilecek ve maliyetleri önemli ölçüde azaltacak imkânlar sunmaktadır. Bu çalışmanın bulguları, inşaat sektöründe gelecekteki araştırma ve uygulamalar için umut verici bir yöntem sunmaktadır.

 Bu makalenin amacı, çelik fiberli Geopolimer Betonun basınç dayanımını daha hızlı, doğru, ucuz ve zahmetsiz bir şekilde belirlemektir. Geleneksel laboratuvar testlerinin maliyetli olduğu ve zaman aldığı göz önüne alındığında, yapay zekâ uygulamalarının betonun basınç değerinin belirlenmesinde önemli alternatif yöntemlerinden birisi olabilir. Günümüzde yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesi, hassas ve hızlı sonuçlar elde edilmesine imkân tanımaktadır. Bu çalışmada, Makine Öğrenimi kullanılarak belirli bir veri seti üzerinden çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımının tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Literatürde bu konuda yapılan önceki çalışmalar incelenerek 84 veriden oluşan bir veri seti hazırlanmış ve analiz için uygun hale getirilmiştir. Veri seti, Gradyan Güçlendirme yöntemi kullanılarak Python programlama diliyle modellenmiş ve analiz edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda R2 değeri 0,9325 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar, Gradyan Güçlendirme modelinin çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımını tahmin etmede oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ teknikleri basınç dayanım sonuçlarının daha hızlı tahmin edebilecek ve maliyetleri önemli ölçüde azaltacak imkânlar sunmaktadır. Bu çalışmanın bulguları, inşaat sektöründe gelecekteki araştırma ve uygulamalar için umut verici bir yöntem sunmaktadır.

 Bu makalenin amacı, çelik fiberli Geopolimer Betonun basınç dayanımını daha hızlı, doğru, ucuz ve zahmetsiz bir şekilde belirlemektir. Geleneksel laboratuvar testlerinin maliyetli olduğu ve zaman aldığı göz önüne alındığında, yapay zekâ uygulamalarının betonun basınç değerinin belirlenmesinde önemli alternatif yöntemlerinden birisi olabilir. Günümüzde yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesi, hassas ve hızlı sonuçlar elde edilmesine imkân tanımaktadır. Bu çalışmada, Makine Öğrenimi kullanılarak belirli bir veri seti üzerinden çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımının tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Literatürde bu konuda yapılan önceki çalışmalar incelenerek 84 veriden oluşan bir veri seti hazırlanmış ve analiz için uygun hale getirilmiştir. Veri seti, Gradyan Güçlendirme yöntemi kullanılarak Python programlama diliyle modellenmiş ve analiz edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda R2 değeri 0,9325 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar, Gradyan Güçlendirme modelinin çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımını tahmin etmede oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ teknikleri basınç dayanım sonuçlarının daha hızlı tahmin edebilecek ve maliyetleri önemli ölçüde azaltacak imkânlar sunmaktadır. Bu çalışmanın bulguları, inşaat sektöründe gelecekteki araştırma ve uygulamalar için umut verici bir yöntem sunmaktadır.

 Bu makalenin amacı, çelik fiberli Geopolimer Betonun basınç dayanımını daha hızlı, doğru, ucuz ve zahmetsiz bir şekilde belirlemektir. Geleneksel laboratuvar testlerinin maliyetli olduğu ve zaman aldığı göz önüne alındığında, yapay zekâ uygulamalarının betonun basınç değerinin belirlenmesinde önemli alternatif yöntemlerinden birisi olabilir. Günümüzde yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesi, hassas ve hızlı sonuçlar elde edilmesine imkân tanımaktadır. Bu çalışmada, Makine Öğrenimi kullanılarak belirli bir veri seti üzerinden çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımının tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Literatürde bu konuda yapılan önceki çalışmalar incelenerek 84 veriden oluşan bir veri seti hazırlanmış ve analiz için uygun hale getirilmiştir. Veri seti, Gradyan Güçlendirme yöntemi kullanılarak Python programlama diliyle modellenmiş ve analiz edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda R2 değeri 0,9325 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar, Gradyan Güçlendirme modelinin çelik fiberli geopolimer betonun basınç dayanımını tahmin etmede oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ teknikleri basınç dayanım sonuçlarının daha hızlı tahmin edebilecek ve maliyetleri önemli ölçüde azaltacak imkânlar sunmaktadır. Bu çalışmanın bulguları, inşaat sektöründe gelecekteki araştırma ve uygulamalar için umut verici bir yöntem sunmaktadır.

Makale detayları

Gradyan Güçlendirme Kullanarak Çelik Fiberli Geopolimerin Basınç Dayanımının Tahmini

Yazarlar:

Necip Altay Eren

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Yapım Teknolojileri

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.745-753

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001328179

pISSN:

1309-8640

Geopolimer

Basınç dayanımı

Makina öğrenme

Çelik fiber

Sayı

Makale detayları

Gradyan Güçlendirme Kullanarak Çelik Fiberli Geopolimerin Basınç Dayanımının Tahmini

Yazarlar: Necip Altay Eren

Yayıncı: Dicle University

Ana Başlıklar: Yapım Teknolojileri

Dergi: Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.745-753

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 9/2024

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001328179

pISSN: 1309-8640

Geopolimer

Basınç dayanımı

Makina öğrenme

Çelik fiber

Sayı

Yazarlar:

Necip Altay Eren

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Yapım Teknolojileri

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi Vol.15 Issue 3, pp.745-753

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001328179

pISSN:

1309-8640