Otomatik üretim teknolojisine ait betonların basınç dayanımlarının makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi
Estimating the compressive strength of concrete with automatic production tecknology by machine learning and deep learning
Yazar: HÜSEYİN KAYHAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAZAK ÇERÇEVİK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ERDEM ÇERÇEVİK
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Beton = Concrete ; Beton basınç dayanımı = Concrete compressive strength ; Derin öğrenme = Deep learning ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; K-En Yakın Komşu Algoritması = K-Nearest Neighbor Algorithm

Özet:
Gelişen teknoloji ile yaygınlaşan otomatik yapı üretim teknolojisi sayesinde hızlı ve sağlam yapılar elde edilebilmektedir. Otomatik yapı üretim teknolojisi, tasarlanan yapı modelinin bilgisayarlar ile parçalanması, parçalanan modellerin beton harçlar kullanılarak katmanlar şeklinde üretilmesi prensibine dayanır. Betonun önemli mekanik özelliklerinin başında gelen basınç dayanımı önemli bir araştırma konusudur. Betonun basınç dayanımının ölçülmesinde kullanılmakta olan yöntemler tahribatlı ve tahribatsız olmak üzere iki ana başlık altında incelenebilir. Bu tez kapsamında, otomatik yapı üretim teknolojisine uygun betonların basınç dayanımlarını tahmin etmek amacıyla tahribatsız yöntemlere yeni bir yaklaşım önerilmektedir.
Yapılan çalışmada otomatik yapı üretim teknolojisine uygun 24 farklı karışım oranına sahip 192 adet küp beton numunesi üretilmiştir. Karışım oranlarında değişken olarak agrega dane çapı, çimento oranı ve lif kullanılmıştır. Üretilen beton numunelerinin görüntü işleme yöntemleri ile basınç dayanımlarını tahmin etmek için görüntüleri alınmıştır. Görüntüleme işleminden sonra betonların gerçek basınç dayanım sonuçlarını elde edebilmek için basınç dayanımlarına bakılarak tahmin ve gerçek değerler karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
Beton görüntülerinin dokusal ve renksel bilgilerini elde etmek amacıyla Gri Seviye Eş Oluşum Matrisi ve Histogram teknikleri kullanılarak öznitelikleri çıkartılmıştır. Oluşturulan öznitelikler makine öğrenmesi algoritmalarından K En Yakın Komşu (KNN) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) ile, ayrıca geliştirilen derin öğrenme ağ modeli ile test edilmiştir.
Yapılan çalışmalar sonucunda, makine öğrenmesi yöntemlerinden KNN algoritması ve DVM algoritmasının doğruluk oranları sırasıyla %88,44 ve %88,19 olarak gözlemlenmiştir. Otomatik üretim teknolojisine uygun betonların basınç dayanımları önerilen derin öğrenme algoritmasıyla %90,12 oranıyla en yüksek tahmin başarımına ulaşmıştır.

Abstract:
Due to the automatic building production technology, which has become widespread with the developing technology, fast and robust structures can be obtained. Automatic building production technology is based on the principle of breaking down the designed building model with computers and producing the disintegrated models in layers using concrete mortars. Compressive strength, which is one of the most important mechanical properties of concrete, is an important research topic. The methods used to measure the compressive strength of concrete can be examined under two main headings as destructive and non-destructive. Within the scope of this thesis, a new approach to non-destructive methods is proposed in order to estimate the compressive strength of concretes suitable for automated building production technology.
In the thesis study, 192 cube concrete samples with 24 different mixing ratios were produced in accordance with automatic construction production technology.
In this study, 192 cube concrete samples with 24 different mixing ratios in accordance with automatic construction production technology were produced. Aggregate particle diameter, cement ratio and fiber were used as variables in mixing ratios. Images were taken to estimate the compressive strength of the produced concrete samples with image processing methods. After the imaging process, the estimation and actual values are presented comparatively by looking at the compressive strengths in order to obtain the actual compressive strength results of concretes.
In order to obtain textural and color information of concrete images, their features were extracted using Gray Level Co-occurrence Matrix and Histogram techniques. The created features were tested with the machine learning algorithms K Nearest Neighbor (KNN) and Support Vector Machines (DVM) and also with the developed deep learning network model.
As a result of the studies, the accuracy rates of the KNN algorithm and SVM algorithm, which are among the machine learning methods, were observed as 88.44% and 88.19%, respectively. The compressive strength of concretes suitable for automatic production technology reached the highest estimation rate of 90.12% with the proposed deep learning algorithm.