Severcan, Metin HakanAcır, Şefika2024-11-042024-11-042007https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=-Z0vbSUgrhM9fXoGkRe6Q3BpMFiUYOiH9KoXX2423GlPc3y9WMKr2i9SqG3TakSrhttps://hdl.handle.net/11480/9375Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Ana Bilim DalıBu 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 AğlarıIn 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 networktrinfo:eu-repo/semantics/openAccessİnşaat MühendisliğiCivil EngineeringMaster Thesis171222777