KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Cilt: 9 - Sayı: 6

Çeşitli FRP Kumaşlarla Güçlendirilmiş Ahşap Malzemenin Eğilme Özelliklerinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini

Prediction of Flexural Properties of Wood Material Reinforced with Various FRP Fabrics by Artificial Neural Networks

Şemsettin KILINÇARSLAN
Yasemin ŞİMŞEK TÜRKER
Murat İNCE
Sayfa
188–194
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Deneysel çalışma sonucunda, güçlendirilmiş numunelerin maksimum yük, yer değiştirme, eğilme dayanımı ve elastisite modülü değerleri yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son zamanlarda çelik ve betonarme yapıların güçlendirilmesinde olduğu gibi ahşap yapıların güçlendirilmesinde de fiber takviyeli polimer (FRP) uygulamaları kullanılmaya başlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, karbon, cam, aramid ve bazalt olmak üzere 4 farklı FRP kumaş ile güçlendirilmiş İroko ve Dişbudak ağaç türlerinin maksimum yükü, yer değiştirmesi, eğilme dayanımı ve elastisite modülü eğilme testi ile belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Deneysel çalışma sonucunda, güçlendirilmiş numunelerin maksimum yük, yer değiştirme, eğilme dayanımı ve elastisite modülü değerleri yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Ahşap Malzeme · FRP · Güçlendirme

Özet

Son zamanlarda çelik ve betonarme yapıların güçlendirilmesinde olduğu gibi ahşap yapıların güçlendirilmesinde de fiber takviyeli polimer (FRP) uygulamaları kullanılmaya başlanmıştır. Dış etkenlerin ve depremin neden olduğu hasarların zamanla giderilmesi, restorasyon ile yapının taşıma kapasitesinin artırılması, erken yorulma ve yapılan hatalar sonucu oluşabilecek kırılmaların önlenmesi gibi nedenlerle ahşap yapıların güçlendirilmesi gerekmektedir. Zamanla deprem sonucu hasar gören yapıların onarım ve güçlendirme yöntemlerinin iyileştirilmesi gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, karbon, cam, aramid ve bazalt olmak üzere 4 farklı FRP kumaş ile güçlendirilmiş İroko ve Dişbudak ağaç türlerinin maksimum yükü, yer değiştirmesi, eğilme dayanımı ve elastisite modülü eğilme testi ile belirlenmiştir. Deneysel çalışma sonucunda, güçlendirilmiş numunelerin maksimum yük, yer değiştirme, eğilme dayanımı ve elastisite modülü değerleri yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, YSA kullanılarak FRP ile güçlendirilmiş bir ahşap malzemenin eğilme özelliklerinin tahmin edilebileceği belirlenmiştir.

Abstract

Recently, fiber reinforced polymer (FRP) applications have started to be used in the reinforcement of wooden structures, such as in the reinforcement of steel and reinforced concrete structures. It is necessary to strengthen the wooden structures for reasons such as removing the damages caused by external factors and earthquakes in time, increasing the load-bearing capacity of the structure by restoration, preventing early fatigue and breakages that may occur as a result of mistakes made in the design. The necessity to improve the repair and strengthening methods of the structures damaged as a result of the earthquake over time arises. In this study, the maximum load, displacement, flexural strength and modulus of elasticity of the wood material of Iroko and Ash tree species reinforced with 4 different FRP fabrics, namely carbon, glass, aramid and basalt, were determined by bending test. As a result of the experimental study, the maximum load, displacement, flexure strength and elasticity modulus values of the reinforced samples were estimated by artificial neural network (ANN). As a result, it was determined that the flexural properties of a wood material strengthened with FRP by using ANN can be predicted.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KILINÇARSLAN, Ş., TÜRKER, Y. Ş., İNCE, M. (2022). Çeşitli FRP Kumaşlarla Güçlendirilmiş Ahşap Malzemenin Eğilme Özelliklerinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 6, 188–194. https://ajindex.com/articles/494029

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. I. Usta, ‘‘The current state of the wood material impregnation industry in Turkey and suggestions for its development,’’ M.S. thesis, Dep. Woodworking Industrial Engineering, Hacettepe University, Ankara, Turkey, 1993
  2. B. Uysal, ‘‘Wood material lecture notes,’’ Karabuk University, Faculty of Technical Education, Karabük, Turkey, 2005
  3. J. E. Winandy, ‘‘Wood properties,’’ Encyclopedia of Agricultural Science, vol. 4, pp. 549-561, 1994
  4. P. O. Kettunen, ‘‘Wood: Structure and properties,’’ Uetikon-Zuerich: Trans Tech Publication, 2006
  5. S. Kilincarslan and Y. Şimşek Türker ‘’Experimental investigation of the rotational behaviour of glulam column-beam joints reinforced with fiber reinforced polymer composites,’’ Composite Structures, vol. 262, 2021
  6. H. T. Sahin, M. B. Arslan, S. Korkut and C. Sahin. ‘’Colour Changes of Heat‐Treated Woods of Red‐Bud Maple, European Hophornbeam And Oak’’. Color Research & Application, vol. 36, no. 6, 462-466, 2011
  7. C. K. Sahin and B. Onay. ‘’Alternatıve wood wpecies for playgrounds wood from fruit trees’’. Wood Research, vol. 65, no. 1, pp. 149- 160, 2020
  8. C. Sahin, M. Topay and A.A. Var. ‘’A study on some wood species for landscape applications: surface color, hardness and roughness changes at outdoor conditions’’. Wood Research, vol. 65, no. 3, pp. 395-404, 2020
  9. R. Günay, Traditional Wooden Structures Problems and Solutions, Istanbul: Birsen Publishing, pp. 43-64, 2002
  10. B. R. Öztürk, ‘‘Mechanical properties of laminated wooden beams from Turkish yellow pine,’’ Journal of Istanbul Technical University, vol. 5, no. 2, pp. 25-36, 2006
  11. S. Kilincarslan and Y. S. Turker, ‘‘Investigation of wooden beam behaviors reinforced with fiber rein-forced polymers,’’ Organic Polymer Material Research, vol. 2, no. 1, pp. 1-7, 2020
  12. Y. Şahin, Introduction to Composite Materials, Ankara: Gazi Bookstore, pp. 2-33, 2000
  13. Ş. Kilincarslan, Y. Şimşek Türker and M. İnce, ‘‘Prediction of heat-treated spruce wood surface roughness with artificial neural network and random forest algorithm,’’ The International Conference on Artificial Intelligence and Applied Mathematics in Engineering, Cham, 2020
  14. S. Bolat and Ö. Kalenderli, “Electrode shape optimization with artificial neural network using levenberg-marquardt algorithm,” International XII. Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks – TAINN, 2003, pp. 256-261
  15. S. Subaşı, “Prediction of mechanical properties of cement c