Görüntü İşleme Tekniği ile Beton Basınç Dayanımının Tahmin Edilmesi

Yıl 2012, Cilt: 16 Sayı: 1, - , 14.07.2014

Celalettin Başyiğit Şemsettin Kılınçarslan Bekir Çomak

Öz

Bu çalışmanın amacı, beton sınıflarının görüntü işleme tekniği kullanılarak tahmin edilmesidir. Bu amaçla 0,69, 0,54 ve 0,42 olmak üzere 3 farklı S/Ç oranı kullanılarak farklı dayanım sınıfında betonlar üretildi. Elde edilen numuneler üzerinde, özgül ağırlık, su emme ve boşluk oranı, ultrases geçiş hızı, basınç dayanımı deneyleri gerçekleştirildi. Ayrıca görüntü işleme teknikleri kullanılarak çözümlemeler yapıldı. Görüntü işleme yöntemi kullanarak elde edilen sonuçlar ile üretilen betonların basınç dayanımları arasındaki ilişkiler irdelendi.
Sonuç olarak kullanılan görüntü işleme tekniği ile beton içerisindeki agrega ve çimento matrisi yüzdelerinin elde edilebildiği ve bu değerler kullanılarak beton basınç dayanımlarının R²=0,9845 düzeyinde yüksek bir ilişkililik ile tahmin edilebildiği sonucuna varıldı. Bu çalışma, betonların görüntü işleme tekniği kullanılarak basınç dayanımlarının tahmin edilmesinde yardımcı olacaktır.

Anahtar Kelimeler

Radyasyon, Yapay Sinir Ağları, Beton, Radyasyon zırhlama

Kaynakça

• Beycioğlu, A., Kılınçarslan, Ş., Başyiğit, C., Emiroğlu, E., Akkurt, İ. 2008. Yapay Sinir Ağları İle Ağır Betonların Basınç Dayanımının Tahmini. Science and Enginering Journal of Fırat University, 4, 609-616.
• Günaydın, H., M., Doğan, S., Z., A. 2004. Neural Network Approach for Early Cost Estimation of Structural Systems of Building. International Journal of Project Management, 22 (7), 595-602.
• Johns, H.E., Cunningham, J.R. 1983. The Physicis of Radiology, C. Thomas Publishers.
• Kaçar, A. 2006. Yapılarda Radyasyon Kalkanı Olarak Kullanılan Barit Agregalı Ağır Beton Elemanların Zırh Kalınlık Hesaplarının Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, SDÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta, 60s.
• Kahya, S. 1985. Yüksek Aktiviteli Bir Nokta Gama Kaynağının Zırhlama Problemleri. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 46s.
• Kalaycı, Ş. 2006. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Ankara. Asil Yayınları.
• Kılınçarslan, Ş., Başyiğit, C., Akkurt, İ. 2007. Barit Agregalı Ağır Betonların Radyasyon Zırhlama Amacıyla Kullanımının Araştırılması. Gazi Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2, 393-399.
• Kılınçarslan, Ş. 2004. Barit Agregalı Ağır Betonların Radyasyon Zırhlamasındaki Özellikleri ve Optimal Karışımlarının Araştırılması. Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 132s.
• Liu, S., W., Huang, J., H., Sung, J., C., Lee, C., C. 2002. Detection of Cracks Using Neural Networks and Computational Mechanics. Computer Methods in Applied Mechanics Engineering, 191, 2831-2845.
• National Council on Radiation Protection Measurements, 2005. Structural shielding design nd evaluation for megavoltage X-ray and gamma-ray radiotherapy facilities, NCRP Report No. 151, USA.
• Özalpan, A. 1980. Radyobiyoloji. İstanbul Üniversitesi, Fen Fakültesi Basımevi No:152, İstanbul.
• Pala, M., Özbay, E., Öztaş, A., Yüce, M., I. 2007. Appraisal of long-term effects of fly ash and silica fume on compressive strength of concrete by neural networks. Journal of Construction and Building Materials, 21(2), 384-394.
• Saltan, M., Terzi, S. 2007. Modeling Deflection Basin Using Artificial Neural Networks With CrossValidation Technique in Backcalculating Flexible Pavement Layer Moduli. Advances İn Engineering Software, 39,588-592.
• Shapiro, J. 1972. Radiation Protection, Harward University Pres, Cambridge.
• TAEK. 1999. Nükleer Enerji, Çekmece Nükleer Araştırma ve Eğitim Merkezi Bilgiler- Haberler Sayı 57, İstanbul.
• Terzi Ö., Keskin M., E. 2005. Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı Kullanılarak Günlük Tava Buharlaşması Tahmini, İMO Teknik Dergi, 3683-3693.
• Topçu, İ., B., Sarıdemir, M. 2007. Prediction of Rubberized Concrete Properties Using Artificial Neural Network and Fuzzy Logic. Construction and Building Materials, 22, 532-540.