Dergiler / Politeknik Dergisi / 2019 / Cilt: 22 - Sayı: 3
ANFIS ile Kendiliğinden Yerleşen Beton Basınç Dayanımının Tahmini
- Dergi
- Politeknik Dergisi
- Sayfa
- 641–647
- DOI
- —
Özet
Kendiliğinden yerleşen betonun (KYB) son yıllarda beton teknolojisindeki en büyük gelişme olduğu söylenebilir. KYB’ler vibratör kullanılmaksızın çok sık donatılı ve karmaşık kesitli yapılarda yüksek dayanım vermektedir. KYB içeriğindeki; süper akışkanlaştırıcı kullanımı, viskozite artırıcı katkı kullanımı, su/bağlayıcı oranı, kum/toplam agrega oranı ve toplam iri agrega miktarı gibi özellikler açısından normal betondan farklıdır. Bu çalışma, KYB’lerde süper akışkanlaştırıcı katkıların oranıyla betondaki basınç dayanımının ve su/çimento oranındaki değişimleri, Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemleri (ANFIS) tahmin modeli ile araştırmak için tasarlanmıştır. Bu modeli inşa etmek için; çimento dozajı (300, 400 ve 450), KYB oranı ve çimento/su oranı giriş değişkeni olarak 28 günlük basınç dayanımı çıkış değişkeni seçilerek ANFIS modeli oluşturulmuştur. Tasarlanan modelin eğitiminde toplam 63 veri setinden rastgele olarak seçilen 53 adet veri kullanılmıştır. Eğitilen modelin test edilmesi içinde 10 adet veri seti kullanılmıştır. Test parametrelerinden elde edilen sonuçlar ile deneysel sonuçlar karşılaştırıldığında tasarlanan modelim 28 günlük basınç dayanımlarının tahmininde (R2=0,933, p<0,001, c=0,966) şeklinde başarılı sonuçlar ortaya koyduğu görülmüştür.
Abstract
It can be said that the self-compacting concrete (SCC) has been the biggest development in concrete technology in recent years. Self-compacting concretes are very heavily reinforced without vibrators and provide high strength in complex cross-section structures. Both the speed of production and the quality of concrete can be increased by using self-compacting concrete. In the content of the KYB; Superplasticizer use, viscosity additive use, water/binder ratio, sand/total aggregate ratio and total coarse aggregate amount. This study is designed to investigate the changes in the compressive strength and cement/water ratio of the concrete with the proportion of superplasticizer admixtures in self-compacting concrete (SCC) using the predictive model of Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems (ANFIS). In the design of ANFIS model were selected cement dosage (300, 400 and 450), SCC ratio and cement ratio (cement/water) as input variables, and compressive strength as output variables. Training data set which 53 randomly selected from 63 data sets were used for the training of the designed model. For the testing of the trained model were, it was used by the 10 data sets remainder of the total set. When comparing correlation between the results obtained from the test parameters and the experiment alone, the designed model showed successfully in predicting the 28-day compressive strengths (R2= 0.933, p< 0.01, c = 0.966).