Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2013 / Cilt: 17 - Sayı: 1

Genleştirilmiş Kil Agregası Kullanılarak Üretilmiş Hafif Asfalt Betonun Marshall Stabilite Tahmini İçin Bulanık Mantık Modeli

The Fuzzy Logic Model for the Prediction of Marshall Stability of Lightweight Asphalt Concretes Fabricated using Expanded Clay Aggregate

Sayfa
163–172
Yayın Tarihi
2014-07-12
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)

Sonuç olarak kısa sürede, kolaylıkla, düşük hata oranlarında ve deneysel çalışma gerektirmeden genleştirilmiş kil agregası kullanılarak üretilen asfalt numunelerinin Marshall Stabiliteleri Bulanık Mantık metoduyla belirlenebilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çalışmada, genleştirilmiş kil kullanılarak üretilen çeşitli karışım özelliklerine sahip hafif asphalt betonun Marshall stabilitesinin Bulanık Mantık yöntemiyle tahmin edilebilirliği araştırılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla, Karayolları Teknik Şartnamesine gore belirlenen gradasyon limitlerinde genleştirilmiş kil agregası eklenen asphalt betonu numuneleri farklı bitüm yüzdelerinde (4.5%, 5%, 5.5%, 6%, 6.5%, 7%, 7.5%, 8%, 8.5%, 9%, 9.5%, 10%, 10.5%) ve (1,75–1,87 (gr/cm3) birim hacim ağırlıkta hazırlanmış ve Marshall Test yöntemiyle Marshall Stabiliteleri belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak kısa sürede, kolaylıkla, düşük hata oranlarında ve deneysel çalışma gerektirmeden genleştirilmiş kil agregası kullanılarak üretilen asfalt numunelerinin Marshall Stabiliteleri Bulanık Mantık metoduyla belirlenebilmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Hafif asfalt beton · Genleştirilmiş kil · Marshall Stabilitesi

Özet

Çalışmada, genleştirilmiş kil kullanılarak üretilen çeşitli karışım özelliklerine sahip hafif asphalt betonun Marshall stabilitesinin Bulanık Mantık yöntemiyle tahmin edilebilirliği araştırılmıştır. Bu amaçla, Karayolları Teknik Şartnamesine gore belirlenen gradasyon limitlerinde genleştirilmiş kil agregası eklenen asphalt betonu numuneleri farklı bitüm yüzdelerinde (4.5%, 5%, 5.5%, 6%, 6.5%, 7%, 7.5%, 8%, 8.5%, 9%, 9.5%, 10%, 10.5%) ve (1,75–1,87 (gr/cm3) birim hacim ağırlıkta hazırlanmış ve Marshall Test yöntemiyle Marshall Stabiliteleri belirlenmiştir. Bununla birlikte Marshall Stabilite sonuçlarıyla Bulanık Mantık Modeli kurulmuştur. Geliştirilen modelde bitüm miktarı (%), ultrases geçiş hızı (µs) ve birim hacim ağırlık (gr/ cm3) girdi olarak, Marshall Stabilitesi (kg) parametreleri ise çıktı olarak kullanılmıştur. Çalışmada girdi değerleri için belirlenen üyelik fonksiyonlarına bağlı kural tabanı oluşturulmuştur. Durulaştırma işleminde ise ağırlık merkezi metodu kullanılmıştır. Sonuç olarak kısa sürede, kolaylıkla, düşük hata oranlarında ve deneysel çalışma gerektirmeden genleştirilmiş kil agregası kullanılarak üretilen asfalt numunelerinin Marshall Stabiliteleri Bulanık Mantık metoduyla belirlenebilmektedir.

Abstract

In the study, predictability of Marshall Stability (MS) of light asphalt concrete that fabricated using expanded clay and had varied mix properties with Fuzzy Logic (FL) were researched. With this aim, asphalt concrete samples that added expanded clay aggregate (EC) in accordance with gradation determined in Highway Technical Specification, had different percentage of bitumen (POB) (4.5%, 5%, 5.5%, 6%, 6.5%, 7%, 7.5%, 8%, 8.5%, 9%, 9.5%, 10%, 10.5%) and unit weight (UW) (1,75–1,87 (gr/cm3)) were prepared and determined Marshall stabilities with Marshall test. After that Fuzzy Logic Model was conducted with the Marshall Stability results. In the model developed by FL method the amount of bitumen (%), transition speed of ultrasound (µs) and unit weight (gr/cm3) were used as input variable and Marshall Stability (kg) parameters were used as output variable. In the study rules were written depending on the membership functions determined for input variables. In the defuzzification process center of gravity method was used. As a result, Marshall Stability of asphalt concrete fabricated using expanded clay aggregate, with FL method, can be determined in a short time easily, in a very low error rates and without an experimental study.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SERİN, S., MOROVA, N., SARGIN, Ş., TERZİ, S., SALTAN, M. (2014). Genleştirilmiş Kil Agregası Kullanılarak Üretilmiş Hafif Asfalt Betonun Marshall Stabilite Tahmini İçin Bulanık Mantık Modeli. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 1, 163–172. https://ajindex.com/articles/701349

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Aams, V., and Shah., S.C., 1974. Evaluation of Open Graded Plan-Mix Seal Surfaces for Correction of Slippery Pavement. In Trasportation Research Record 523, TRB, National Research Council, Washington, D.C., pp.88-96.
  2. Agostinacchio, M., Olita, S., 2004. Use Of Expanded Clay For High Grip Bituminous Wearing Courses - II° International Congress SIIV 2004,
  3. Florence, Italy. Akkurt, I., Başyigit, C., Kilincarslan, S, & Beycioglu, A., 20 Prediction of photon attenuation coefficients of heavy concrete by fuzzy logic” Journal of the Franklin Institute, Volume 347, Issue 9, November 2010, Pages 1589-1597. Alasha’ary, H., Moghtaderi, B., Page, A., & Sugo, H., 200 A neuro–fuzzy model for prediction of the indoor temperature in typical Australian residential buildings. Energy and Buildings, 41, 703–710.
  4. Area, P. J., Jr., 1969.
  5. Expanded Clay Hot Mix Study, Final Report Part II, LDH Research Report No. 37, Ayata, T., Çam, E., & Yıldız, O., 2007. Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS) Application to Investigate Potential Use of Natural Ventilation in New Building Designs in Turkey. Energy Conversion and Management, 48 (5), 1472-1479.
  6. Azamathulla, H.M., Ghani, A.A., Fei, S.Y., 2012. ANFIS- based approach for predicting sediment transport in clean sewer. Applied Soft Computing, 12, 1227–1230.
  7. Bilgehan, M., (2011). Comparison of ANFIS and NN models—with a study in critical buckling load estimation. Applied Soft Computing, 11, 3779–3791.
  8. Cabalar, A. F., Cevik, A., Gokceoglu, C., 2012. Some applications of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Chen, W.F, & Richard Liew, J.Y., 2003.
  9. The Civil Engineering Handbook, New Directions in Civil Engineering, CRC Press.
  10. Emiroglu, M. E., Kisi, O., & Bilhan, O., 2010. Predicting discharge capacity of triangular labyrinth side weir located on a straight channel by using an adaptive neuro-fuzzy technique. Advances in Engineering Software, 41 (2), pp. 154-160,
  11. Emiroğlu, M., Beycioğlu, A., & Yildiz, S., 2012. ANFIS and statistical based approach to prediction the peak pressure load of concrete pipes including glass fiber. Expert Systems with Applications, Volume 39, Issue 3, 15 February 2012, Pages 2877-2883.
  12. Faisal, T., Taib, M.N., & Ibrahim, F., 2012. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for diagnosis risk in dengue patients. Expert Systems with Applications, 39, 4483–4495. General Directorate of Highways, 2006. State Highways Technical Specifications (KTŞ), Ankara,
  13. Turkey. Gündüz L., Şapcı N., Bekar M., 2006. Utilization of Expanded Clay