Yüksek-Düşük Kireçli Uçucu Kül İçeren Betonların Basınç Dayanımının YSA Ve BM Kullanarak Tahmini
Öz
Bu calısmada, yuksek ve dusuk kirecli ucucu kuller iceren betonların 7, 28 ve 90 gunluk basınc dayanımını tahmin etmek icin yapay sinir ağları ve bulanık mantıkta modeller olusturulmustur. Bu modelleri olusturmak amacıyla 52 farklı karısımda 180 numune literaturden elde edilmistir. Yapay sinir ağları ve bulanık mantık modellerinde kullanılan veriler; gun, Portland cimento, su, kum, kırmatas-I, kırmatas-II, yuksek oranda su azaltıcı katkı yer değisim oranı, ucucu kul yer değişim oranı ve CaO icerecek bir formatta 9 girdi parametreli; cıktı parametresi betonun basınc dayanımı olarak duzenlenmistir. Modellerdeki eğitim ve test sonucları, yapay sinir ağları ve bulanık mantık sistemlerinin, ucucu kul iceren betonların 7, 28 ve 90 gunluk basınc dayanımını tahmin etmek icin guclu potansiyele sahip olduğunu gostermistir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] S.-H. Han, J.-K. Kim, Y.-D. Park, “Prediction of compressive strength of fly ash concrete by new apparent activation energy function”, Cement and Concrete Research, Vol.33, pp. 965-971, 2003.
- [2] L. Lam, Y.L. Wong, C.S. Poon, “Effect of FA and SF on compressive and fracture behaviors of concrete”, Cement and Concrete Research, Vol.28, pp.271-83, 1998.
- [3] R. Siddique, “Performance characteristics of high-volume Class F fly ash concrete”, Cement and Concrete Research, Vol.34, pp. 487-493, 2004.
- [4] K.G. Babu, G.S.N. Rao, “Early strength of FA concrete”, Cement and Concrete Research, Vol.24, pp.277-84, 1994.
- [5] M. Pala, E. Özbay, A. Öztas, M.I. Yüce, “Appraisal of long-term effects of fly ash and silika fume on compressive strength of concrete by neural networks”, Construction and Building Materials, Vol.12, No.2, pp. 384-394, 2007.
- [6] M. Tokyay, “Strength prediction of fly ash concretes by accelerated testing”, Cement and Concrete Research, Vol. 29, pp.1737-1741, 1999.
- [7] R. Đnce, “Prediction of fracture parameters of concrete by artificial neural networks”, Engineering Fracture Mechanics, Vol.71, pp. 2143-2159, 2004.
- [8] F. Rosenblatt, “Principles of neuro dynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms”, Washington, DC: Spartan Books, 1962.
- [9] W.S. McCulloch and W. Pitts, “A logical calculus of the ideas immanent in neural nets”, Bulletin of Mathematical Biophysics, Vol.5, pp.115-137, 1943.
- [10] D.E. Rumelhart, G.E. Hinton, R.J. William, “Learning internal representation by error propagation”, In: Rumelhart DE, McClelland JL, editors. Proceeding Parallel Distributed Processing. Foundation, Vol. 1. Cambridge: MIT Press; 1986.