Beton yol kaplamaların sayısal tasarımında bilgi sistemleri ve yapay zeka yaklaşımı
Information systems and artificial intelligence approach in numerical design stage of concrete road pavement
Yazar: ERHAN BURAK PANCAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. M. VEFA AKPINAR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Beton yollar = Concrete roads ; Bilgi sistemleri = Information systems ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Beton yollarda, farklı ülkelerin farklı tasarımları bulunmaktadır. Bu tasarımlar, senelerin getirdiği deney ve gözlemlere dayalı abaklardan faydalanılarak oluşturulmuş olup, devam eden sayısal çözümleme çalışmaları ile optimum sonuçlara ulaşılması hedeflenmektedir. Ülkemizde bu konudaki çalışmalar eksiktir ve bu sebepten dolayı konunun detaylı olarak incelenmesi gerekmektedir.Bu çalışmada sonlu farklar yönteminden yararlanılarak, 8 ton, 10 ton, 12 ton ağırlığında, çift tekerlekli tek dingille, beton plak üzerinde teorik dokusal tarama yapılmıştır. Söz konusu dingil ağırlıkları, dingil ağırlığının tekrar sayısı, beton elastisite modülü, beton kalınlığına bağlı beton plak üst ve alt yüzeyindeki sıcaklık farkları (sıcaklık gradyanı), yorulma analizleri de yapılarak ilişkilendirilmiş ve farklı değerler için ideal beton kalınlıkları tespit edilmiştir. Beton yolda, plak kalınlığının, beton sınıfının, sıcaklık gradyan değerinin değişmesi durumunda, tasarım hesaplarında dingil ağırlıklarının birbirlerine dönüşüm katsayıları değişmektedir. Çalışmada bu değerler bulunmuştur. Bu sayede, 12 ton veya 10 ton dingil ağırlığının yol güzergahından geçme sayısının, ne kadar 8 ton dingil ağırlığı geçiş sayısına karşılık geleceği belirlenebilmektedir. Bu çalışma neticesinde, beton plak kalınlığının belirlenmesinde, taşıtların hangi sıcaklık gradyanında beton plak üzerinden geçtiğinin önemli bir rol oynadığı tespit edilmiştir. Sıcaklık gradyan değerinin, plak kalınlığı arttıkça, yol güzergahından geçecek dingil tekrar sayısı üzerinde daha belirleyici olduğu ve kaplamada, C25 betonu yerine C30 betonu kullanılması durumunda plak kalınlığının 2-3 cm arasında azaldığı görülmüştür. Söz konusu tasarım hesabında geri yayılımlı yapay sinir ağı kullanılmış ve C++ da yeni bir program yazılmıştır.

Abstract:
Different countries have different designs for concrete pavements. These designs are created with the help of many years brought abaks based on experiment and observation. It is aimed to achieve optimum results with the ongoing work of the numerical analysis. Studies in this field is missing in our country and because of that this subject needs to be investigated in detail.In this study, theoretical textural scan is done on concrete slab by 8ton, 10ton, 12ton weight, dual wheel single axle by using finite difference method. These axle weights, number of axle weight repetitions, elastic modulus of concrete, temperature differences on upper and lower surface of concrete slab depending on the thickness of the concrete (temperature gradient) associated by fatigue analysis and ideal concrete thickness for different values have been identified. Conversion coefficients of axle weights change in case of change in plate thickness, concrete type, temperature gradient value at concrete roads. These coefficients are determined in this study. So, it can be determined the corresponding number of 12 ton and 10 ton axle weight repetitions to 8 ton axle weight repetition on the road route. As a result of this study, it is identified that temperature gradients at which vehicle passes through the concrete slab, plays an important role on determining the concrete slab thickness. It is determined that temperature gradient value is more decisive on the number of axle weight repetition on road route while slab thickness increases and slab thickness decreases between 2-3 cm in case of using C30 type concrete instead of C25 type concrete. Backpropagation neural network used in design calculation and a new program is written in C + +.