Mermer ve beton atıkları ile üretilen bitümlü sıcak karışımların Marshall parametrelerinin incelenmesi ve YSA ile tahmin edilmesi
Mermer ve beton atıkları ile üretilen bitümlü sıcak karışımların Marshall parametrelerinin incelenmesi ve YSA ile tahmin edilmesi
Yazar: Alakara, Erdinç Halis; Ağaoğlu, Melih Naci; Nacar, Sinan
Dergi: Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 13 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Atık agrega,Bitümlü sıcak karışım,Klasik regresyon analizi,Marshall tasarımı,Yapay sinir ağları

Bu çalışmada, mermer ve beton atıkları ile üretilen bitümlü sıcak karışımların binder tabakasında kullanılabilirliği incelenmiştir. Çalışma kapsamında, altı farklı agrega karışım grubu için Marshall Tasarım Yöntemi kullanılarak 126 adet asfalt numunesi hazırlanmıştır. Hazırlanan numunelerin pratik özgül ağırlık (Dp), hava boşluğu (Vh), bitümle dolu boşluk (Vf), agregalar arası boşluk (VMA), Marshall stabilitesi (MS) ve akma değerleri yapılan deneyler sonucunda tespit edilmiştir. Daha sonra, agrega karışım gruplarındaki yüzdesel oranlar ve bitüm yüzdesi bağımsız değişkenleri kullanılarak klasik regresyon analizi (KRA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri ile MS, Vh ve Vf değerleri tahmin edilmiştir. KRA yönteminde doğrusal (LF), üs (ÜF), üstel (EF) ve kuadratik (KF) olmak üzere dört farklı fonksiyon uygulanmış ve bu fonksiyonlara ait katsayılar hesaplanmıştır. YSA yönteminde ise farklı nöron sayıları kullanılarak modeller kurulmuş ve bu modeller arasından en başarılı tahmin oranına sahip model belirlenmiştir. Kullanılan yöntemlerin tahmin performanslarının değerlendirilebilmesi amacıyla çeşitli performans istatistikleri (ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata, saçılım indeksi ve Nash Sutcliffe verimlilik katsayısı) kullanılmıştır. Elde edilen performans istatistikleri karşılaştırıldığında; KRA yönteminde kullanılan dört farklı fonksiyon içerisinden, en başarılı tahmin sonuçlarının KF’den elde edildiği görülmüştür. YSA’nın özellikle MS’yi tahmin etmede KF’ye kıyasla daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. YSA modelinin NS performansı KF ile kıyaslandığında; MS, Vh ve Vf’ nin eğitim veri setini sırasıyla %13.58, %1.28, %0.86 oranında iyileştirdiği, test veri setlerini ise sırasıyla %48.57, %3.48 ve %1.78 oranında iyileştirdiği görülmüştür. Modelleme çalışmaları sonucunda elde edilen performans istatistikleri, Marshall tasarımına ait performans özelliklerinin kısa bir süre içerisinde, daha az numune ve maliyet ile yüksek bir tahmin oranında belirlenebileceğini göstermiştir.

Bu çalışmada, mermer ve beton atıkları ile üretilen bitümlü sıcak karışımların binder tabakasında kullanılabilirliği incelenmiştir. Çalışma kapsamında, altı farklı agrega karışım grubu için Marshall Tasarım Yöntemi kullanılarak 126 adet asfalt numunesi hazırlanmıştır. Hazırlanan numunelerin pratik özgül ağırlık (Dp), hava boşluğu (Vh), bitümle dolu boşluk (Vf), agregalar arası boşluk (VMA), Marshall stabilitesi (MS) ve akma değerleri yapılan deneyler sonucunda tespit edilmiştir. Daha sonra, agrega karışım gruplarındaki yüzdesel oranlar ve bitüm yüzdesi bağımsız değişkenleri kullanılarak klasik regresyon analizi (KRA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri ile MS, Vh ve Vf değerleri tahmin edilmiştir. KRA yönteminde doğrusal (LF), üs (ÜF), üstel (EF) ve kuadratik (KF) olmak üzere dört farklı fonksiyon uygulanmış ve bu fonksiyonlara ait katsayılar hesaplanmıştır. YSA yönteminde ise farklı nöron sayıları kullanılarak modeller kurulmuş ve bu modeller arasından en başarılı tahmin oranına sahip model belirlenmiştir. Kullanılan yöntemlerin tahmin performanslarının değerlendirilebilmesi amacıyla çeşitli performans istatistikleri (ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata, saçılım indeksi ve Nash Sutcliffe verimlilik katsayısı) kullanılmıştır. Elde edilen performans istatistikleri karşılaştırıldığında; KRA yönteminde kullanılan dört farklı fonksiyon içerisinden, en başarılı tahmin sonuçlarının KF’den elde edildiği görülmüştür. YSA’nın özellikle MS’yi tahmin etmede KF’ye kıyasla daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. YSA modelinin NS performansı KF ile kıyaslandığında; MS, Vh ve Vf’ nin eğitim veri setini sırasıyla %13.58, %1.28, %0.86 oranında iyileştirdiği, test veri setlerini ise sırasıyla %48.57, %3.48 ve %1.78 oranında iyileştirdiği görülmüştür. Modelleme çalışmaları sonucunda elde edilen performans istatistikleri, Marshall tasarımına ait performans özelliklerinin kısa bir süre içerisinde, daha az numune ve maliyet ile yüksek bir tahmin oranında belirlenebileceğini göstermiştir.