POLİMER BETONLARIN MEKANİK PERFORMANSLARININ VERİ MADENCİLİĞİ KULLANARAK BELİRLENMESİ

Year 2022, Volume: 6 Issue: 3, 500 - 510, 31.12.2022

Ali Nadi Kaplan , Cengiz Özel

https://doi.org/10.46519/ij3dptdi.1138626

Abstract

Gelişen teknoloji ile birlikte artan yapı malzemeleri çeşitliliğinde kendilerine özgü yapıları ile yer bulan polimer betonların kullanımı, yüksek mukavemetlerinin yanı sıra çevresel etkilere karşı dayanım özelliklerinden dolayı her geçen gün artmaktadır. Bu doğrultuda çeşitli amaçlar için kullanılan polimer betonları üretmek için kullanılacak malzemeleri, bu malzemelerin karışım oranlarını, polimer betonların fiziksel ve mekanik özellikleri gibi kendine özgü mühendislik özelliklerini bilmek kullanımları için büyük öneme sahiptir. Özellikle basınç ve eğilme mukavemeti gibi mekanik performansların betonun sahip olduğu diğer özelliklerle yakından ilişkili olması sertleşmiş beton için önemli bir durum olarak ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle betonun mekanik özelliklerinin önceden belirlenmesine yönelik birçok çalışma son zamanlarda yoğun olarak yapılmaktadır. Bu çalışma kapsamında, farklı polimer reçine türleri ve farklı agregaların hacimce %0, %15, %30 ve %45 oranlarında karıştırılmasıyla üretilen polimer betonların; fiziksel ve mekanik özellikleri deneysel olarak belirlenmiştir. Elde edilen deneysel veriler kapsamında; üretilen numunelerin bileşenlerinin, karışım oranlarının, fiziksel özelliklerinin ve mekanik özelliklerinin aralarındaki ilişkiler alternatif bir metot olarak veri madenciliği kullanılarak ele alınmıştır. Çalışma sonucunda betonların mühendislik özelliklerinin modellenmesinde veri madenciliğinin başarılı bir şekilde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Keywords

Polimer Beton, Fiziksel Özellikler, Mekanik Özellikler, Veri Madenciliği, Modelleme.

DETERMINATION OF MECHANICAL PERFORMANCE OF POLYMER CONCRETES USING DATA MINING

Abstract

Polymer concretes find a place with their unique structures in the variety of building materials increasing with the developing technology. The use of polymer concretes is increasing day by day due to their high strength as well as their resistance to environmental effects. In this direction, it is of great importance to know the materials to be used to produce polymer concretes used for various purposes, the mixing ratios of these materials, and their specific engineering properties such as the physical and mechanical properties of polymer concretes. The fact that mechanical performances such as compressive and flexural strength are closely related to other properties of concrete emerges as an important condition for hardened concrete. For this reason, many studies have been carried out recently to determine the mechanical properties of concrete beforehand. Within the scope of this study, the physical and mechanical properties of polymer concretes produced by mixing different polymer resin types and different aggregates at 0%, 15%, 30% and 45% by volume were determined experimentally. The relationships between the components, mixing ratios, physical properties and mechanical properties of the samples produced within the scope of the experimental data obtained were discussed using data mining as an alternative method. As a result of the study, it was concluded that data mining can be used successfully in modelling the engineering properties of concretes.

Keywords

Polymer Concrete, Physical Properties, Mechanical Properties, Data Mining, Modelling

References

• 1. Toufigh, V., Hosseinali, M., Shirkhorshidi, S.M., “Experimental study and constitutive modeling of polymer concrete’s behavior in compression”, Construction and Building Materials, Vol. 112, Issue 1, Pages 183-190, 2016.
• 2. Şimşek, B., Uygunoğlu, T., “Multi-response optimization of polymer blended concrete: a topsis based taguchi application”, Construction and Building Materials, Vol. 117, Issue 1, Pages 251-262, 2016.
• 3. Özel, C., Koru, M., Bayram, Y., “Mineral ve fiber içeren polimer betonların plaka sıcaklıklarına bağlı ısı iletkenlik katsayılarının incelenmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt 19, Sayı 1, Sayfa 27-33, 2015.
• 4. Gençel, O., Uygunoğlu, T., Köksal, F., Durgun, M.Y., “Hafif agregalı polimer betonların özellikleri”, Bartın Üniversitesi Mühendislik ve Teknoloji Bilimleri Dergisi, Cilt 3, Sayı 2, Sayfa 42-50, 2015.
• 5. Özden, Ç.A., “Polimer betonların donma - çözülme etkisine dayanıklılığı”, Namık Kemal Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Tekirdağ, 2010.
• 6. Baydar, U., “Polimer betonların yüzey yapışma özelliklerinin incelenmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Isparta, 2016. 7. Soykan, O., Öcal, C., Özel, C., Eren, A., Çelik, O., “Deprem sonrası betonarme elemanların polimer beton ile onarım ve güçlendirilmesi”, Uluslararası Burdur Deprem ve Çevre Sempozyumu, Sayfa 227-232, Burdur, 2015.
• 8. Douba, A., Genedy, M., Matteo, E.N., Kandil, U.F., Stormont, J., Reda Taha, M.M., “The significance of nanoparticles on bond strength of polymer concrete to steel”, International Journal of Adhesion and Adhesives, Vol. 74, Issue 1, Pages 77-85, 2017.
• 9. Topsakal, A., “Polimer betonların bazı durabilite özelliklerinin incelenmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Isparta, 2013.
• 10. Özturan, T., “Özel betonlar”, Hazır Beton Dergisi, Cilt 118, Sayı 1, Sayfa 70-82, 2013.
• 11. Kaplan, A.N, “Agrega ve reçine tipinin polimer betonun performansı üzerine etkileri”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Isparta, 2021.
• 12. Özel, C., Topsakal, A., “Veri madenciliği kullanarak beton basınç dayanımının belirlenmesi”, Cumhuriyet Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt 35, Sayı 1, Sayfa 43-57, 2014.
• 13. Yücel, K.T., Özel, C., “Modeling of mechanical properties and bond relationship using data mining process”, Advances in Engineering Software, Vol. 45, Issue 1, Pages 54–60, 2012.
• 14. Aksoy, B., Koru, M., “Estimation of casting mold interfacial heat transfer coefficient in pressure die casting process by artificial intelligence methods”, Arabian Journal for Science and Engineering, Vol. 45, Pages 8969-8980, 2020.
• 15. Aksoy B., “Estimation of energy produced in hydroelectric power plant industrial automation using deep learning and hybrid machine learning techniques”, Electric Power Components and Systems, Vol. 49, Pages 213-232, 2021.
• 16. Işık, A., Ulusoy, S.K., “Determining the factors that affect the production time in metal industry utilizing data mining methods”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, Vol. 36, Issue 4, Pages 1949-1962, 2021.
• 17. Kaya, H., Köymen, K., “Veri madenciliği kavramı ve uygulama alanları”, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları, Cilt 1, Sayı 1, Sayfa 159-164, 2008.
• 18. Keleş, A.E., Keleş, M.K., “Adana inşaat sektörü çalışanlarının verimlilikleri üzerine bir araştırma”, El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt 5, Sayı 2, Sayfa 605-609, 2018.
• 19. TS EN 1097-6, “Agregaların Mekanik ve Fiziksel Özellikleri İçin Deneyler Bölüm 6: Tane Yoğunluğu ve Su Emme Oranının Tayini”, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2013.
• 20. TS EN 12390-5, “Beton - Sertleşmiş Beton Deneyleri - Bölüm 5: Deney Numunelerinin Eğilme Dayanımının Tayini”, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2019. 21. TS EN 12390-3, “Beton - Sertleşmiş Beton Deneyleri - Bölüm 3: Deney Numunelerinin Basınç Dayanımının Tayini”, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2019.
• 22. TS EN 12504-4, “Beton Deneyleri - Bölüm 4: Ultrasonik Atımlı Dalga Hızının Tayini”, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2012.
• 23. TS EN 12390-7, “Beton - Sertleşmiş Beton Deneyleri - Bölüm 7: Sertleşmiş Betonun Yoğunluğunun Tayini”, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2019.
• 24. ASTM C1275 – 16, “Standard Test Method for Monotonic Tensile Behavior of Continuous Fiber-Reinforced Advanced Ceramics with Solid Rectangular Cross-Section Test Specimens at Ambient Temperature”, International American Society for Testing and Materials Standards, USA, 2016.