AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe promising results show that the FIL method can be used in the design of RC beams under shear force and even in other scientific studies such as design, optimization and control.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, a fuzzy logic model was constituted by using the Fuzzy Logic (FL) method, which is one of the traditional artificial intelligence (AI) methods, in order to estimate the shear strength of reinforced concrete (RC) beams with limited ductility. In this model, beam width(bw), beam height(h), characteristic concrete compressive strength(fck), transverse reinforcement diameter(T), the number of arms bearing the shear force of the transverse reinforcement(n) and transverse reinforcement spacing(s) were taken into account as variable parameters. The model developed by using the problem data containing the solutions of shear force strength of 2640 beams with different cross-section properties were tested with 480 beam solutions different from these data. In the tests of the developed FL model, maximum percentage error, minimum percentage error, average percentage error and correlation coefficient values were obtained as 3.604, -0.091, 1.514 and R2=0.999678. By applying the fuzzy inverse logic method (FIL), which was recently developed by the author of this study, on the FL model, which is seen to have been developed quite sensitively from the test results, a total of 521 designs were obtained for 15 different RC beams with limited ductility subjected to shear. In order to check the accuracy of these designs, after shear strengths were obtained by conventional computations for these designs, % error and correlation coefficients were computed between the obtained strength values and the shear force values taken into account for the design. The promising results show that the FIL method can be used in the design of RC beams under shear force and even in other scientific studies such as design, optimization and control.
Özet
Bu çalışmada, sünekliği sınırlı betonarme kirişlerin kesme dayanımını tahmin etmek için geleneksel yapay zekâ yöntemlerinden biri olan Bulanık mantık (BM) yöntemi kullanılarak bir bulanık mantık modeli oluşturulmuştur. Bu modelde kiriş genişliği(bw), kiriş yüksekliği(h), karakteristik beton basınç dayanımı(fck), enine donatı çapı(T), enine donatının kesme kuvvetini taşıyan kol sayısı(n) ve enine donatı aralığı(s) değişken parametreler olarak dikkate alınmıştır. Farklı kesit özelliklerine sahip 2640 kirişin kesme kuvveti dayanımı çözümlerini içeren problem verileri kullanılarak geliştirilen model, bu verilerden farklı olarak 480 kiriş çözümü ile test edilmiştir. Geliştirilen bulanık mantık modelinin testlerinde maksimum yüzde hata, minimum yüzde hata, ortalama yüzde hata ve korelasyon katsayı değerleri 3.604, -0.091, 1.514 ve R2=0.999678 olarak elde edilmiştir. Bu çalışmanın yazarı tarafından yakın zamanda geliştirilen bulanık ters mantık (BTM) yöntemi, test sonuçlarından oldukça hassas bir şekilde geliştirildiği görülen bulanık mantık modeli üzerinde uygulanarak, kesme kuvveti etkisindeki 15 adet sınırlı sünekliğe sahip farklı betonarme kiriş için toplam 521 tasarım elde edilmiştir. Bu tasarımların doğruluğunu kontrol etmek için, bu tasarımlar için geleneksel hesaplamalarla kesme dayanımları elde edildikten sonra, elde edilen dayanım değerleri ile tasarım için dikkate alınan kesme kuvveti değerleri arasında % hata ve korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Elde edilen umut verici sonuçlar, bulanık ters mantık yönteminin kesme kuvveti etkisi altındaki betonarme kirişlerin tasarımında ve diğer bilimsel alanlardaki tasarım, optimizasyon ve kontrol çalışmalarında da kullanılabileceğini göstermiştir.