Journals / Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2009 / Cilt: 22 - Sayı: 3

Development Of A Split Tensile Strength Estimation Model On Lightweight Expanded Clay AggregateConcrete By Using Fuzzy Logic

Genleştirilmiş Kil Agregalı Hafif Betonlarda Bulanık Mantık Yöntemiyle Yarmada Çekme Dayanımı Tahmin Modeli Geliştirilmesi

Pages
157–166
Publication Date
2009-12-31
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)

Consequently, split tensile strength of the lightweight concrete was determined using the prepared fuzzy logic model in this study.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, split tensile strength values of the lightweight aggregate concrete, having alternative mix design, which is prepared with expanded clay aggregate have been modeled by fuzzy logic method.
📊
Key Findings & Data:For this purpose, expanded clay aggregate concrete mix design has been prepared with 350, 400 and 450 kg/m3 cement content.
💡
Conclusion & Impact:Consequently, split tensile strength of the lightweight concrete was determined using the prepared fuzzy logic model in this study.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Genleştirilmiş Kil · Hafif Beton · Bulanık Mantık

Abstract

In this study, split tensile strength values of the lightweight aggregate concrete, having alternative mix design, which is prepared with expanded clay aggregate have been modeled by fuzzy logic method. For this purpose, expanded clay aggregate concrete mix design has been prepared with 350, 400 and 450 kg/m3 cement content. Besides, 0%, 10%, 20% and 30% fly ash were substituted for each cement contents in the mix design. Prepared specimens were subjected for split tensile strength test. Input parameters were cement and fly ash content and the output parameters were split tensile strength in the modeling. Thirty five rules were formed according to the member functions which are determined for input parameters of the modeling. For the defuzzyfication process the centroid method was selected. Consequently, split tensile strength of the lightweight concrete was determined using the prepared fuzzy logic model in this study.

Özet

Bu çalışmada, genleştirilmiş kil agregasıyla üretilen alternatif karışım özelliklerine sahip hafif betonlarda yarmada çekme dayanımı değerlerinin bulanık mantık yöntemiyle tahmin edilebilirliği araştırılmıştır. Bu amaçla 350, 400 ve 450 kg/m³ çimento dozajlarında genleştirilmiş kil agregalı hafif beton karışımları hazırlanmıştır. Her bir çimento miktarı için %0, %10, %20 ve %30 oranında uçucu kül ikame edilerek hazırlanan beton numuneleri yarmada çekme dayanımı deneyine tabi tutulmuştur. Modellemede girdi parametresi olarak çimento ve uçucu kül miktarları, çıktı parametresi olarak ise yarmada çekme dayanımı değerleri kullanılmıştır. Çalışmada girdi parametreleri için belirlenen üyelik fonksiyonlarına bağlı olarak 35 kural yazılmış durulaştırma işleminde ise en yaygın kullanılan yöntem olan ağırlık merkezi yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak geliştirilen bulanık mantık modeli ile deneysel olarak elde edilmiş yarmada çekme dayanımı değerleri başarı ile belirlenmiştir.

🔖

Cite This Article

SUBAŞI, S., BEYCİOĞLU, A., EMİROĞLU, M. (2009). Development Of A Split Tensile Strength Estimation Model On Lightweight Expanded Clay AggregateConcrete By Using Fuzzy Logic. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 3, 157–166. https://ajindex.com/articles/755164

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. S. Yazıcıoğlu, N. Bozkurt, “Pomza ve Mineral Katkılı Taşıyıcı Hafif Betonun Mekanik Özelliklerinin Araştırılması”, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., Cilt. 21, No. 4, ss. 675- 680, 2006
  2. S. Subaşı, “The effects of using fly ash on high strength lightweight concrete produced with expanded clay aggregate”, Scientific Research and Essay, Vol. 4, No. 4, pp. 275-288, April, 2009
  3. S. Mindness, J. F. Young, “Concrete”, Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, 1981
  4. İ. B. Topçu, “Beton Teknolojisi”, Uğur Ofset, Eskişehir 570s, 2006. [5] “Liapor”,
  5. Z. Şen, “Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri”, Bilge Kültür Sanat, İstanbul, 2001
  6. İ. B. Topçu, Sarıdemir, M., “Prediction of properties of waste AAC aggregate concrete using artificial neural network”, Computational Materials Science, In Press, 2007
  7. İ. B. Topçu, M. Sarıdemir, “Prediction of mechanical properties of recycled aggregate concretes containing silica fume using artificial meural networks and fuzzy logic”, Computational Materials Science, In Press, 2007
  8. İ. B. Topçu, “Semi-Lightweight Concretes Produced by Volcanic Slags”, Cement and Concrete Research, Vol. 27, pp.15-21, 1997
  9. İ. B. Topçu, M. Sarıdemir, “Prediction of rubberized concrete properties using artificial neural network and fuzzy logic”, Construction and Building Materials, Vol. 22, pp.532- 540, 2008
  10. TS EN 12350-6, Beton – Sertleşmiş Beton Deneyleri, Bölüm 6: Deney Numunelerinin Yarmada Çekme Dayanımının Tayini, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2003
  11. L. A. Zadeh, “Fuzzy Sets”, Information and Control, Vol. 8., pp. 338-353, 1965
  12. S. Terzi, “Bitüm Miktarının Asfalt Betonu Dayanımına Etkisinin Bulanık Mantık Yöntemi İle Modellenmesi”, 4. Uluslar arası İleri Teknolojiler Sempozyumu, 28-30 Eylül, Konya, 2005
  13. Ö. Kişi, M. E. Karahan, Z. Şen, “Nehirlerdeki askı maddesi miktarının bulanık mantık ile modellenmesi”, İtüdergisi/d mühendislik, Cilt. 2, Sayı. 3, ss. 43-54, Haziran 2003.