Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorTopçu, İlker Bekir
dc.contributor.authorUygunoğlu, Tayfun
dc.contributor.authorİnce, Hüseyin Hakan
dc.date.accessioned2025-12-28T17:02:45Z
dc.date.available2025-12-28T17:02:45Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.issn1305-631X
dc.identifier.issn1305-631X
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12933/3807
dc.description.abstractPrediction of compressive strength in existing buildings and pre-cast structural elements is very important. For this aim, in this study an Artificial Neural Network (ANN) model has been developed for predict to compressive strength of concrete by using of ultrasonic pulse velocity and Schmidt hammer values as alternatively to SONREB method. Firstly, 5 different concrete series have been prepared. On the produced specimens that in 15×15×15 cm, ultrasonic velocity, Schmidt hammer readings and compressive strength values have been taken. By the obtained dates, ANN model developed. Results of designed model was compared with formulas used until now for predict to compressive strength of concrete by non-destructive method. As a result, it was seen that compressive strength results obtained from ANN was very close to experimental value. Thus, it was obtained that ANN model may be use in prediction of compressive strength. Keywords: Compressive strength, artificial neural network, modeling.
dc.description.abstractMevcut yapılarda ve ön üretimli yapı elemanlarında beton basınç dayanımını hasarsız bir şekilde tahmin edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada betonun basınç dayanımını ultrases geçiş hızı ve Schmidt değerlerinden tahmin etmek için SONREB yöntemine alternatif olarak bir yapay sinir ağları (YSA) modeli geliştirilmiştir. Öncelikle 5 farklı seride beton üretimi gerçekleştirilmiştir. Üretilen bir kenarı 15 cm olan küp numuneler üzerinden ultrases geçiş hızı, Schmidt çekici okumaları ve daha sonra da basınç dayanımı değerleri alınmıştır. Alınan verilerle birlikte YSA modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin sonuçları ile bazı araştırmacıların geliştirdiği bağıntıların sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlar irdelendiğinde YSA ile geliştirilen modelin daha iyi sonuçlar verdiği ve bu modelin betonun basınç dayanımının tahmininde kullanılabilir olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Basınç dayanımı, yapay sinir ağları, modelleme
dc.language.isotr
dc.publisherSedat ÇETİN
dc.relation.ispartofElectronic Journal of Construction Technologies
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.titlePrediction of Lightweight Concrete Compressive Strength Using Artificial Neural Networks
dc.title.alternativeHafif Beton Basınç Dayanımının Yapay Sinir Ağlarıyla Tahmini
dc.typeArticle
dc.departmentAfyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi
dc.identifier.volume6
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage19
dc.identifier.endpage29
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.department-tempESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Afyon Kocatepe Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Yapı Eğitimi Bölümü, Afyonkarahisar, Türkiye Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, Isparta
dc.snmzKA_DergiPark_20251227


Bu öğenin dosyaları:

DosyalarBoyutBiçimGöster

Bu öğe ile ilişkili dosya yok.

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster