Araştırma Makalesi

Masif odun ve kontrplakların eğilme testinde gerinim dağılımlarının dijital görüntü korelasyonu ile belirlenmesi

Cilt: 17 Sayı: 2 28 Eylül 2017
PDF İndir
TR EN

Masif odun ve kontrplakların eğilme testinde gerinim dağılımlarının dijital görüntü korelasyonu ile belirlenmesi

Öz

Özet

Çalışmanın amacı: Bu çalışmada, kayın (Fagus orientalis L.), meşe (Quecus robur) ve kayın kaplamalardan elde edilen kontrplakların eğilme testinde yer değiştirme ve gerinim alanları dijital görüntü korelasyonu yöntemiyle karşılaştırılması amaçlanmıştır.

Materyal ve Yöntem: Ahşap malzeme olarak kayın (Fagus orientalis L.), meşe (Quercus robur) ve kayın kaplamalardan elde edilen kontrplaklar kullanılmıştır. Daha sonra, test numunelerinin yoğunlukları ve eğilme dirençleri hesaplanmıştır.  Dijital görüntü korelasyon analizi, bir numunenin yüzeydeki yer değiştirmeyi çözmek için kullanıldı. Malzemenin deformasyonu numune yüzeyindeki işaretlerin yer değiştirmesini izleyerek elde edilebilir.

Sonuçlar: Yapılan çalışmalar sonucu en yüksek statik eğilme direnci kayın malzemede, en düşük ise kontrplakda bulunmuştur. Dijital görüntü korelasyon analizi masif malzeme ve kontrplak da eğilme davranışını anlamamıza yardımcı olan gerilme ve yer değiştirmenin tespitinde etkili bir tekniktir.

Araştırma vurguları: Bu araştırmanın sonuçları, Dijital görüntü korelasyonu tekniğinin farklı odun kompleks yapılarındaki tam alan deformasyonlarını ölçebildiğini göstermektedir. Ahşap mühendisliği alanında sınırlı DIC çalışması nedeniyle gelecekte daha kapsamlı çalışmalara ihtiyaç vardır.

Anahtar Kelimeler

Gerinim dağılımı,Masif odun,Kontrplak,Görüntü analizi

Kaynakça

  1. Blaber, J., Adair, B., Antoniou, A. 2015. Antoniou, Ncorr: Open-Source 2D Digital Image Correlation Matlab Software, Experimantal Mechanics, 55, 1105-1122. Borri A., Corradi M., Grazini, A. 2005. A method for flexural reinforcement of old wood beams with CFRP materials. Composites Part B: Engineering, 36 (2), 143-153.
  2. Ghani, A.F., A.B., Ali, M.B., DharMalingam, S., Mahmud, J. 2016. Digital image correlation (DIC) technique in measuring strain using opensource platform ncorr. Journal of Advanced Research in Applied Mechanics, 26, 1, 10-21.
  3. Glass S V., Zelinka S L. 2010. Moisture Relations and Physical Properties of Wood, Chapter 4, (Editor: Ross R J., Wood Handbook, Wood as an Engineering Material) Forest Products Laboratory, United States Department of Agriculture Forest Service, Madison, Wisconsin.
  4. Harilal, R. 2014. Adaptation of open source 2D DIC software Ncorr for solid mechanics applications. 9th International Symposium on Advanced Science and Technology in Experimental Mechanics, (1-6 November, 2014), New Delhi, India.
  5. Jeong, G.Y., Zink-Sharp, A., Hindman, D.P. 2009. Tensile properties of earlywood and latewood from loblolly pine (Pinus taeda) using digital image correlation. Wood and Fiber Science, 41 (1), 51-63.
  6. Kasal, A., Hasan, E.F.E., Dizel, T. 2010. Determination of the bending strength and modulus of elasticity of solid wood and laminated veneer lumber. Journal of Polytechnic, 13, 3, 183-190.
  7. Kelley S S., Rials T G., Snell R., Groom L H., Sluiter A. 2004. Use of near infrared spectroscopy to measure the chemical and mechanical properties of solid wood. Wood Science and Technology, 38 (4), 257-276.
  8. Kwon O.H., Kim, S.T., Kang, J.W. 2013. A study of the strain measurement for Al6061-T6 tensile specimen using the Digital Image Correlation, Journal of the Korean Society of Safety, 28, 4, 26-32.
  9. La Rosa, G., Clienti, C., Garrano, A.M.C. 2016. The use of digital image correlation to correct the thermoelastic curves in static tests. Procedia Structural Integrity, 2, 2140-2147.
  10. Tasdemir, B. 2015. Determınatıon of stress ıntensıty factor usıng dıgıtal ımage correlatıon method. Matter, 2, 1, .20-24.

Kaynak Göster

APA
Bardak, T., Bardak, S., & Sözen, E. (2017). Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty, 17(2), 354-361. https://doi.org/10.17475/kastorman.328188
AMA
1.Bardak T, Bardak S, Sözen E. Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty. 2017;17(2):354-361. doi:10.17475/kastorman.328188
Chicago
Bardak, TİMUÇİN, Selahattin Bardak, ve Eser Sözen. 2017. “Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation”. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty 17 (2): 354-61. https://doi.org/10.17475/kastorman.328188.
EndNote
Bardak T, Bardak S, Sözen E (01 Eylül 2017) Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty 17 2 354–361.
IEEE
[1]T. Bardak, S. Bardak, ve E. Sözen, “Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation”, Kastamonu University Journal of Forestry Faculty, c. 17, sy 2, ss. 354–361, Eyl. 2017, doi: 10.17475/kastorman.328188.
ISNAD
Bardak, TİMUÇİN - Bardak, Selahattin - Sözen, Eser. “Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation”. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty 17/2 (01 Eylül 2017): 354-361. https://doi.org/10.17475/kastorman.328188.
JAMA
1.Bardak T, Bardak S, Sözen E. Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty. 2017;17:354–361.
MLA
Bardak, TİMUÇİN, vd. “Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation”. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty, c. 17, sy 2, Eylül 2017, ss. 354-61, doi:10.17475/kastorman.328188.
Vancouver
1.TİMUÇİN Bardak, Selahattin Bardak, Eser Sözen. Determination of Strain Distributions of Solid Wood and Plywood in Bending test by Digital Image Correlation. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty. 01 Eylül 2017;17(2):354-61. doi:10.17475/kastorman.328188