Farklı agregalarla üretilmiş beton özeliklerinin yapay sinir ağları ve bulanık mantık ile tahmin edilmesi
Prediction of properties of concrete produced with different aggregates using artificial neural networks and fuzzy logic
Yazar: MUSTAFA SARIDEMİR
Danışman: PROF. DR. İLKER BEKİR TOPÇU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapı Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Agrega = Aggregate ; Beton = Concrete ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu çalışmada, geri kazanılmış farklı katı atıklar beton üretiminde kullanılmıştır. Bu katı atıklardan birisi de atık otomobil lastikleridir. Geri kazanılmış lastikler betonda agrega yerine kullanılarak lastik agregalı taze beton özeliklerinden birim ağırlık ve yayılma deneyleri yapılmıştır. Lastik agregalı sertleşmiş beton özeliklerinden ise birim ağırlık, basınç dayanımı ve ultrases geçiş hızı deneysel olarak belirlenmiştir. Ayrıca, atık lastik agregaları harç üretiminde kum yerine kullanılmıştır. Kum yerine atık lastik agregalarının kullanıldığı harçlarda eğilme ve basınç dayanımı değerleri deneysel olarak belirlenmiştir. Bunun yanında, diğer bir atık olan gazbeton agregaları beton üretiminde kırmataş yerine kullanılmıştır. Atık gazbeton agregalarının kullanıldığı betonlarda, sertleşmiş beton özeliklerinden birim ağırlık, basınç dayanımı, ultrases geçiş hızı değerleri deneysel olarak belirlenmiş ve dinamik elastisite modülü değerleri hesaplanmıştır. Daha sonra, deneysel olarak belirlenen değerler yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinde modeller geliştirilerek de tahmin edilmiştir. Modellerdeki eğitim ve test sonuçlarının, deney sonuçlarına çok yakın olarak tahmin edilebileceği karşılaştırmalarda gözlenmiştir. Ayrıca, literatürden elde edilen uçucu kül içeren betonların basınç dayanımını, granüle yüksek fırın cürufu içeren betonların basınç dayanımını, silis dumanı içeren lastik agregalı betonların basınç dayanımı, yarmada çekme dayanımı ve statik elastisite modülünü, silis dumanı içeren geri kazanılmış agregalı betonların basınç ve yarmada çekme dayanımını tahmin etmek için, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinde modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerdeki eğitim ve test sonuçları, farklı atıklarla üretilen beton özeliklerinin tahmin edilebileceğini ortaya koymuştur. Modellerden elde edilen sonuçlar, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinin, beton özeliklerini tahmin etmede güçlü potansiyele sahip olduğunu göstermiştir.

Abstract:
In the study, different recycled solid wastes have been used in production of concrete. One of these solid wastes is the automobile tire waste. The unit weight and flow table experiments for fresh concrete are conducted by using recycled tires in concrete as the replacement for aggregates. The unit weight, compressive strength and ultrasound pulse velocity properties of rubberized aggregate hardened concrete are also determined experimentally. The waste rubber aggregates are also used as replacement for sand in mortar production. Flexural and compressive strength values of mortars are determined experimentally for waste rubberized aggregates replacing sand. Besides, waste autoclaved aerated concrete aggregates, the other kind of wastes, are used by replacing crushed stone in concrete production. The unit weight, compressive strength and ultrasound pulse velocity values of hardened concrete are determined experimentally for waste autoclaved aerated concrete aggregate concretes and dynamic elasticity modulus of these concrete types are calculated. After than, experimentally determined values are also predicted by developing models in artificial neural network and fuzzy logic. In the comparison, it is seen that training and testing results in the models are very close to predicting the experimental results. Moreover, the models in artificial neural networks and fuzzy logic, for predicting compressive strengths of concretes containing fly ash, compressive strengths of concrete containing granulated blast furnace slag, compressive strength, splitting tensile strength and static modulus of elasticity of rubberized aggregate concretes containing silica fume, compressive and splitting tensile strengths of recycled aggregate concretes containing silica fume gathered from different the literature have been developed. The training and testing results in the developed models have revealed that properties of concrete produced with different wastes can be predicted by using artificial neural networks and fuzzy logic. The results obtained from the models have pointed out that artificial neural networks and fuzzy logic systems have strong potential for predicting properties of concrete.