Beton basınç dayanımlarının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2007
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Niğde Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
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. Anahtar kelimeler: Beton basınç dayanımı, Silis dumanı, Yapay Sinir Ağları
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. Keywords: Comressive strength of concrete, Silica fume, Artificial neural network
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. Keywords: Comressive strength of concrete, Silica fume, Artificial neural network
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
