Giriş ve Hedefler Bu çalışma, Uludağ göknarı (Abies nordmanniana subsp. bornmulleriana Mattf.) odunundan elde edilen yapısal tahtalarda çekme testlerine dayalı makine mukavemet sınıflandırmasını incelemektedir.
Yöntemler Toplam 160 adet örnek üzerinde sırasıyla; TS 1265 (2012) standardına göre görsel değerlendirme, tahribatsız olarak boyuna ve enine vibrasyon testleri (PLG ve Hitman cihazları kullanılarak) ile TS EN 408 (2014) standardına göre tahribatlı çekme testleri yapılmıştır. TS EN 14081-2 (2022) standardına uygun olarak regresyon analizleriyle makine sınıflandırma modelleri geliştirilmiştir.
Bulgular Bu örneklem grubu için ideal çekme mukavemet sınıfı kombinasyonu T14–T12–T10–T9–R olarak belirlenmiştir. Çekmede elastikiyet modülü ile boyuna vibrasyon arasında güçlü bir ilişki (R²=0,846) saptanmış, enine vibrasyon yöntemi daha düşük korelasyon (R2=0,688) göstermiştir. Çekme direnci, tahribatsız yöntemlerle elastikiyet modülüne kıyasla daha düşük korelasyon göstermiştir. Makine ayarlarında budak çapı oranı (BÇO) değişken olarak kullanıldığında çekme direnci ve yoğunluk için korelasyonları artırdığı belirlenmiştir. PLG ve Hitman cihazları benzer performansla belirlenen ayarlar için TS EN 338 (2016) sınıf karakteristik değerlerini karşılamıştır.
Sonuçlar Sonuç olarak, yerli ağaç türlerimiz için makine ve görsel mukavemet sınıflarının belirlenmesi ve yerli cihazların geliştirilmesinin, yapısal ahşap kalitesini, standardizasyonu ve ihracat potansiyelini artırmada kritik rol oynayacağı düşünülmektedir.
Çekme direnci tahribatsız değerlendirme makine sınıflandırması yapısal ahşap
Background and Aims This study investigates the machine grading of structural wood from Nordmann fir (Abies nordmanniana subsp. bornmulleriana Mattf.) based on tensile tests.
Methods A total of 160 samples were subjected to visual grading according to TS 1265 (2012), non-destructive longitudinal and transverse vibration tests (using PLG and Hitman), and destructive tensile tests according to TS EN 408 (2014). Machine settings were developed using regression analyses in accordance with TS EN 14081-2 (2022).
Results The ideal tensile strength class combination was determined as T14–T12–T10–T9–R. A strong correlation (R²=0.846) was observed between the modulus of elasticity and longitudinal vibration, whereas the transverse vibration method showed a lower correlation (R²=0.688). Tensile strength showed a lower correlation with non-destructive methods than the modulus of elasticity. It was determined that using the knot diameter ratio as a machine-setting variable increased the correlations with tensile strength and density. The PLG and Hitman devices met the TS EN 338 (2016) class characteristic values for the specified settings with similar performance.
Conclusions Consequently, it is believed that determining machine and visual grading for our native tree species and developing domestic devices will play a critical role in improving structural wood quality, standardization, and export potential.
Tension strength non-destructive evaluation machine grading structural wood
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Ahşap İşleme |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 30 Ekim 2025 |
| Kabul Tarihi | 21 Aralık 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 11 Sayı: 2 |