Tahribatsız Yöntem Verileri Kullanılarak Yapay Sinir Ağı ve Regresyon Yöntemi ile Beton Basınç Dayanımının Tahmin Edilmesi
Abstract
Yapay zeka (YZ) yöntemlerinden yapay sinir ağı (YSA) ve istatistiksel tahmin yöntemi olan regresyon analizi kullanılarak, yapı elemanlarına zarar vermeyen tahribatsız yöntemlerden, beton test çekici ve ultrasonik test cihazı ile kısa sürede ve düşük maliyetle elde edilen veriler ile beton basınç dayanımının tahmin edilmesi amaçlanmıştır.
Bu amaçla, 117 adet karot numunesi için tahribatsız yöntemlerle elde edilen veriler kullanılarak yapay sinir ağı ve regresyon modelleri oluşturulmuş ve bu iki modelden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Tahribatsız deney verileri kullanılarak yapay sinir ağı ve regresyon yöntemleriyle tahmin edilen beton basınç dayanımları ile tahribatlı yöntem olan karot numunelerinin basınç dayanımlarının birbirlerine oldukça yakın sonuçlar veren modeller olduğu görülmüştür.
Keywords
Yapay Sinir Ağı, Regresyon Analizi, Beton Basınç Dayanımı, Tahribatsız Yöntem, Beton Test Çekici, Ultrasonik Test Cihazı
Supporting Institution
KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ
Project Number
2018/001
Thanks
Bu çalışma Kırıkkale Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) Koordinasyon Birimi tarafından 2018/001 Proje Numarası ile desteklenmektedir.
References
- Arioglu, E., & Köylüoglu, O. (1996). Discussion of prediction of concrete strength by destructive and nondestructive methods by Ramyar and Kol. Cement and Concrete World, 3, 33-34. Chopra, P., Kumar Sharma, R. & Kumar, M. (2016). Prediction of compressive strength of concrete using artificial neural network and genetic programming. Advances in Materials Science and Engineering, 1-10.
- Cristofaro, M. T., Viti, S., & Tanganelli, M. (2020). New predictive models to evaluate concrete compressive strength using the SonReb method. Journal of Building Engineering, 27, 100962.
- Del Monte, E., Lavacchini, G., & Vignoli, A. (2004). Modelli per la previsione della resistenza a compressione del calcestruzzo in opera. Ingegneria Sismica, 21(3), 30.
- Erdal, M. & Simsek, O. (2006). Bazı hasarsız deney metotlarının vakum uygulanmış betonların basınç dayanımlarının belirlenmesindeki performanslarının incelenmesi. Gazi Üniv. Müh.-Mim. Fak. Dergisi, 21(1), 65-73.
- Erdogan, T.Y. (2003). Beton. ODTÜ Geliştirme Vakfı Yayıncılık ve İletişim A.Ş. Yayını, Ankara.
- Gasparik, J. (1992). Prove non distruttive nell'edilizia. Quaderno didattico AlPn.D. Brescia, in Italian.
- Hola, J. & Schabowicz, K. (2005). New technique of nondestructive assessment of concrete strength using artificial intelligence. NDT&E International 38(4) 251-259.
- Ni, H. G., & Wang, J. Z. (2000). Prediction of compressive strength of concrete by neural networks. Cement and Concrete Research, 30(8), 1245-1250.
- Küçük, Ö.F. (2006). Ultrasonik Yüzey Dalgaları-Schmidt Yöntemi Yardımıyla Beton Dayanımının Bulunması. Yüksek Lisans Tezi. Harran Üniversitesi, Şanlıurfa.
- McCullogh, W.S. and Pitts, W.A., 1943, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, Bull. Math. Biophysics, Vol. 5, 115-133 p.