Lastikli beton özeliklerinin yapay sinir ağları ve bulanık mantıkla belirlenmesi

Prediction of rubberized concrete properties using artificial neural network and fuzzy logic

Özet

ÖZET: Bir endüstriyel atık olan lastiklerin, beton özeliklerini gelistirmek amacıyla betonun içine katılması oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalısmada atık otomobil lastikleri betona iki farklı boyutta katılarak ultrases geçis hızı ve basınç dayanımı deneyleri yapılmıstır. Deney numuneleri degisik miktarlardaki malzemeler ile hazırlanmıs ve 28 gün sonra sertlesmis beton üzerinde ultrases geçis hızı ve silindir basınç dayanımı deneyleri yapılmıstır. Üretilen lastikli betonların laboratuvar da elde edilen özeliklerinin, yapay sinir agları (YSA) ve bulanık mantık (BM) kullanılarak bulunması amaçlanmıstır. Yapılan çalısmalar sonucunda, YSA ve BM modellerinden elde edilen sonuçlar ile deneylerden elde edilen sonuçlar arasında oldukça iyi bir uyum gözlenmistir. Beton karısım bilgilerine sahip olundugunda, YSA ve BM yöntemlerinde olusturulan modeller kullanarak deney yapmadan çok az bir hatayla çok kısa bir sürede beton özelikleri tahmin edilebilir.

Abstract

ABSTRACT: The use of industrial waste rubbers to improve properties of concrete is quite common. In this study, ultrasound pulse velocity and compressive strength experiments were made by adding waste automobile rubber to concrete in two different sizes. Test specimens mix proportions were prepared and after 28 days ultrasound pulse velocity and compressive strength experiments were made on hardened concrete. The properties of rubberized concretes produced in laboratory were found by using Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Logic (FL). As a result of studies, the accommodation was observed between ANN, FL results and experimental results. Having in hand the mix proportion, concrete properties may be predicted with a small error in a short time by using models constitute in ANN and FL systems without laboratory experiments.