Günümüzde Yapay Zekâ Yöntemleri gibi bilgisayar modelleri, uygulandığı alanda sonuçları kabul edilebilir bir yaklaşıklılıkla çözebilme kapasitesine sahip olduğu için, giderek yaygınlaşmaktadır. Bu çalışmada kuru karışım püskürtme betonun basınç dayanımından ve Yapay Zekâ Yöntemlerinden biri olan Bulanık Mantık Yönteminden faydalanılarak, püskürtme betonun elastisite modülünün tahmin edilebilmesi için bir bulanık mantık algoritması tasarlanmıştır. Kuru karışım püskürtme betonun basınç dayanımını belirlemek için TS 11747 standardına uygun olarak kare şeklinde her bir kenarı 45 cm olan 3 adet ve ACI 506 standardına uygun olarak 76 cm olan 2 adet ahşap panel hazırlanmıştır. Deney panellerine 12 cm kalınlığında kuru karışım püskürtme beton püskürtülmüştür. Oluşturulan panellerden narinlik oranı = (Yükseklik/çap) = (100 mm / 100 mm) = 1 olan 25 adet karot numune alınarak basınç dayanımı deneyine tabi tutulmuştur. Deneyler sonucunda elde edilen veriler ANFIS yönteminde girdi parametreleri olarak kullanılarak modelleme yapılmıştır. Geliştirilen bulanık mantık modelinden elde edilen sonuçlardan, oluşturulan modellerin kuru karışım püskürtme betonun elastisite modüllerinin tahmininde kullanılabileceği öngörülmüştür
Nowadays, computer models, such as Artificial Intelligence Methods, are becoming increasingly common because it is capable of solving, results are acceptable a close approximation in application fields. In this study, a fuzzy logic algorithm was designed benefiting from compressive strength of dry mix shotcrete and Fuzzy Logic Method from one of the Artificial Intelligence Methods in order to estimate the elasticity modulus of shotcrete. To determine compressive strenght of dry mix shotcrete, in accordance with TS 11747 3 pieces each side 45 cm and in accordance with ACI 506 2 pieces each side 76 cm square shaped wood panels has been generated. 12 cm thick dry mixture shotcrete were sprayed to test panels. Created panels of aspect ratio = (height/diameter) = (100 mm/100 mm) = 1 with 25 pieces based on drilling core samples subjected to compressive strenght test. Data obtained from experiments using as input parameters in the ANFIS method, a model have been improved. The results obtained from the developed model of fuzzy logic, can be used in the estimation of elasticity modules of shotcrete with dry mixtures.
Other ID | JA93ZU38TC |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | March 1, 2014 |
Published in Issue | Year 2014 Volume: 6 Issue: 1 |
Dergi isminin Türkçe kısaltması "UTBD" ingilizce kısaltması "IJTS" şeklindedir.
Dergimizde yayınlanan makalelerin tüm bilimsel sorumluluğu yazar(lar)a aittir. Editör, yardımcı editör ve yayıncı dergide yayınlanan yazılar için herhangi bir sorumluluk kabul etmez.