Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuç olarak geliştirilen bulanık mantık modeli ile deneysel olarak elde edilmiş yarmada çekme dayanımı değerleri başarı ile belirlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
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.
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.