Journals / Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2007 / Cilt: 20 - Sayı: 1

Prediction of rubberized concrete properties using artificial neural network and fuzzy logic

Lastikli beton özeliklerinin yapay sinir ağları ve bulanık mantıkla belirlenmesi

Pages
1–15
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Having in hand the mix proportion, concrete properties may be predicted with a small error in a short time by using models constitute in ANN and FL systems without laboratory experiments.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:ABSTRACT: The use of industrial waste rubbers to improve properties of concrete is quite common.
📊
Key Findings & Data:Test specimens mix proportions were prepared and after 28 days ultrasound pulse velocity and compressive strength experiments were made on hardened concrete.
💡
Conclusion & Impact:Having in hand the mix proportion, concrete properties may be predicted with a small error in a short time by using models constitute in ANN and FL systems without laboratory experiments.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

ABSTRACT: The use of industrial waste rubbers to improve properties of concrete is quite common. In this study, ultrasound pulse velocity and compressive strength experiments were made by adding waste automobile rubber to concrete in two different sizes. Test specimens mix proportions were prepared and after 28 days ultrasound pulse velocity and compressive strength experiments were made on hardened concrete. The properties of rubberized concretes produced in laboratory were found by using Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Logic (FL). As a result of studies, the accommodation was observed between ANN, FL results and experimental results. Having in hand the mix proportion, concrete properties may be predicted with a small error in a short time by using models constitute in ANN and FL systems without laboratory experiments.

Özet

ÖZET: Bir endüstriyel atık olan lastiklerin, beton özeliklerini gelistirmek amacıyla betonun içine katılması oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalısmada atık otomobil lastikleri betona iki farklı boyutta katılarak ultrases geçis hızı ve basınç dayanımı deneyleri yapılmıstır. Deney numuneleri degisik miktarlardaki malzemeler ile hazırlanmıs ve 28 gün sonra sertlesmis beton üzerinde ultrases geçis hızı ve silindir basınç dayanımı deneyleri yapılmıstır. Üretilen lastikli betonların laboratuvar da elde edilen özeliklerinin, yapay sinir agları (YSA) ve bulanık mantık (BM) kullanılarak bulunması amaçlanmıstır. Yapılan çalısmalar sonucunda, YSA ve BM modellerinden elde edilen sonuçlar ile deneylerden elde edilen sonuçlar arasında oldukça iyi bir uyum gözlenmistir. Beton karısım bilgilerine sahip olundugunda, YSA ve BM yöntemlerinde olusturulan modeller kullanarak deney yapmadan çok az bir hatayla çok kısa bir sürede beton özelikleri tahmin edilebilir.

🔖

Cite This Article

TOPÇU, İ. B., SARIDEMİR, M., NOHUTÇU, H. (2022). Prediction of rubberized concrete properties using artificial neural network and fuzzy logic. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 1, 1–15. https://ajindex.com/articles/505874

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. İ.B. Topçu, "Assessment of the brittleness index of rubberized concretes", Cement and Concrete Research, Vol. 27, No. 2, pp. 177-183, 1997
  2. İ.B. Topçu, N. Avcular, "Analysis of rubberized concrete as a composite material", Cement and Concrete Research, Vol. 27, No. 8, pp. 1135-1139, 1997
  3. İ.B. Topçu, N. Avcular, "Collision behaviours of rubberized concrete", Cement and Concrete Research, Vol. 27, No. 12, pp. 1893-1898, 1997
  4. İ.B. Topçu, "Beton oto korkuluklarında lastik agregalı betonların kullanılma olanakları", TÜBİTAK, Proje No: DPT-612, Haziran 1995, Eskişehir, 87s
  5. İ.B. Topçu, "The properties of rubberized concretes", Cement and Concrete Research, Vol. 25, No. 2, pp. 304-310, 1995
  6. A. Turatsinze, S. Bonnet, J.-L. Granju, "Mechanical characterization of cement-based mortar incorporating rubber aggregates from recycled worn tyres", Building and Environment, Vol. 40, pp. 221-226, 2005
  7. P. Sukontasukkul, C. Chaikaew, "Properties of concrete pedestrian block mixed with crumb rubber", Construction and Building Materials, Vol. 20, No. 7, pp. 450-457, 2006
  8. İ.B. Topçu, A. Demir, "Durability of rubberized mortar and concrete", ASCE, J. Mat. in Civ. Engrg., Vol. 19, pp. 173-178, 2007
  9. İ.B. Topçu, "Lastik Agregalı Betonların Dinamik Özelikleri", TMMOB, İMO, Endüstriyel Atıkların İnşaat Sektöründe Kullanılması Semp., Ankara, ss. 339-352, 1993
  10. İ.B. Topçu, Ö.F. Eser, "Lastik Agregalı Betonların Özelikleri", III. Balıkesir Müh.-Mim. Semp., Balıkesir, ss. 173-181, 10-11 Nisan 1995
  11. İ.B. Topçu, Ö.F. Eser, "Lastik Agregalı Betonların a-s Diyagramları, III. Balıkesir Müh.-Mim. Semp., Balıkesir, ss. 183-190, 10-11 Nisan 1995
  12. İ.B. Topçu, "Lastik Katılmış Çimento Harçlarının Özelikleri", Balıkesir Üniv., Müh.-Mim. Fak., III. Balıkesir Müh.-Mim. Semp., Balıkesir, ss. 192-200, 10-11 Nisan 1995
  13. İ.B. Topçu, A. Demir, "Lastik Agregalı Harçlarda Deniz Suyu Etkisinin İncelenmesi", 2004 Beton Kongresi, THBB, İstanbul, ss. 312-320, 10-12 Haziran 2004
  14. İ.B. Topçu, AR. Boğa, A. Demir, "Lastikli Harç ve Betonların Dayanıklılık Özelikleri", TMMOB, 6. Ulusal Beton Kongresi, İTÜ Süleyman Demirel Kültür Merkezi, İstanbul, ss. 459-468, 16-18 Kasım 2005
  15. K.M. Passino and S. Yurkovich, "Fuzzy Control", Addison-Wesley, 1998
  16. D. W. C. Ho, P.A. Zhang, J. Xu, "Fuzzy wavelet networks for function learning", IEEE Trans, on Fuzzy Systems, Vol. 9, pp. 200-211, 2001
  17. İ.B. Topçu, M. Sarıdemir, "Prediction of rubberized con