Bir endüstriyel atık olan lastiklerin, beton özeliklerini geliştirmek amacıyla betonun içine katılması oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada atık otomobil lastikleri betona iki farklı boyutta katılarak ultrases geçiş hızı ve basınç dayanımı deneyleri yapılmıştır. Deney numuneleri değişik miktarlardaki malzemeler ile hazırlanmış ve 28 gün sonra sertleşmiş beton üzerinde ultrases geçiş hızı ve silindir basınç dayanımı deneyleri yapılmıştır. Üretilen lastikli betonların laboratuvar da elde edilen özeliklerinin, yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık mantık (BM) kullanılarak bulunması amaçlanmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda, YSA ve BM modellerinden elde edilen sonuçlar ile deneylerden elde edilen sonuçlar arasında oldukça iyi bir uyum gözlenmiştir. Beton karışım bilgilerine sahip olunduğunda, YSA ve BM yöntemlerinde oluşturulan modeller kullanarak deney yapmadan çok az bir hatayla çok kısa bir sürede beton özelikleri tahmin edilebilir.

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.