Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak farklı malzemelerle üretilmiş hafif betonlara ait karışım tasarımlarının belirlenmesi
Determination of mix designs of lightweight concrete produced with different materials using machine learning methods
Yazar: RABİA NUR AYDIN SAĞLAM
Danışman: DOÇ. DR. KÜRŞAT ESAT ALYAMAÇ
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Hafif betonların kullanımı günümüzde giderek artmaktadır. Birçok avantaja sahip olan bu beton türü dayanımlarına göre sınıflandırılır. Hafif betonlar genelde taşıyıcı hafif betonlar, yarı taşıyıcı hafif betonlar ve yalıtım betonları olarak üretilirler. Farklı türde hafif agregaların farklı hafif beton uygulamalarında kullanıldığı görülmüştür. Uçucu kül, genleştirilmiş kil gibi hafif agregaların daha çok taşıyıcı hafif beton üretiminde, pomza taşı ve volkanik cüruf agregalarının ise yarı taşıyıcı hafif beton üretiminde kullanıldığı görülmüştür. Perlit ve vermikülit yüksek ısı ve ses yalıtıma sahip agregalardır. Bu nedenle perlit ve vermikülit agregaları yalıtım hafif betonu üretiminde kullanılırlar.
Bu çalışmada hafif betonların karışım tasarımı üzerine teorik bir araştırma yapılmıştır. Bu çalışmada literatürde farklı hafif agregalar kullanılarak üretilmiş hafif betonların mevcut karışım tasarım hesapları incelenmiştir. Uygun çalışmalardan karışım bileşenleri, basınç dayanımı ve kuru yoğunluk değerleri alındı. Daha sonra alınan bu veriler ile yapay sinir ağı ve tepki yüzeyi metodu kullanılarak karışım tasarımı geliştirildi. Toplamda 4 farklı türde yapay sinir ağları tasarlanmıştır. YSA 1,YSA 2,YSA 3 türünde hedefler sırasıyla kuru yoğunluk, slump ve basınç dayanımı olarak belirlenmiştir. YSA 4 türünde ise girişlerde hafif agrega yerine hedef mukavemet eklenerek hafif agrega miktarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır.  Geliştirilen bu karışım tasarımları ile literatürdeki elde edilmiş sonuçlar karşılaştırıldı. Yapay sinir ağı ile elde edilen korelasyon değerinin tepki yüzeyi metoduna göre daha yüksek olduğu görülmüştür.  YSA ve TYM  ile elde edilen sonuçlar ile toplanan veriler arasındaki farklar uygun sınırlar içinde bulundu. Sonuç olarak geliştirilen bu karışım tasarımları farklı türde hafif agregalar kullanılarak üretilecek hafif betonlar için pratik bir karışım tasarımı sunacaktır. Bu nedenle, literatürde hafif betonun daha fazla çalışılmasına katkıda bulunacaktır.

Abstract:
The use of lightweight concrete is consistently increasing nowadays. This kind of concrete, which has many advantages, is classified based on its strength. Additionally, lightweight concretes are generally produced as structural lightweight concrete, semi-structural concrete and insulation concretes. It has been seen that different types of lightweight aggregates are used in different lightweight concrete applications. While lightweight aggregates such as fly ash and expanded clay are mostly used in lightweight concrete production, pumice stone and volcanic slag aggregates are used in the production of semi-lightweight concrete. Perlite and vermiculite are aggregates with high heat and sound insulation. Therefore, perlite and vermiculite aggregates are used in insulation concrete production.
In this study, a theoretical research has been performed on the mix design of lightweight concrete. In this study, the current mixture design of lightweight concretes produced by using different lightweight aggregates in the literature were examined. The amounts of the mix components, the compressive strength, dry density values were taken from the appropriate studies. Afterwards, mix design was developed using statistical analysis and response surface method from the recorded data. The four different types of artificial neural networks are designed. The targets in ANN 1, ANN 2, ANN 3 types were determined as dry density, slump and compressive strength, respectively. In ANN 4 type, it is aimed to estimate the amount of lightweight aggregate by adding target strength instead of lightweight aggregate. These mix designs were compared with the results obtained in the literature. The correlation value obtained with the artificial neural network was higher than the response surface method. The differences between the results obtained with ANN and RSM and the data collected were found within the appropriate limits. As a result, these mix designs will provide a practical mix design for lightweight concretes to be produced with diffirent lightweight aggregate. Therefore, it will contribute to further study of lightweight concrete in the literature.