Erdinç Halis ALAKARA, Melih Naci AĞAOĞLU

Beton ve Mermer Atıkları Kullanılarak Üretilen Bitümlü Sıcak Karışımların Optimum Bitüm Miktarının Bulanık Mantık Yöntemi ile Tahmin Edilmesi

Bu çalışmada, Marshall Tasarım Yöntemi kullanılarak 6 farklı asfalt karışımı hazırlanmıştır. Hazırlanan karışımlarda agrega olarak; beton atığı, mermer atığı ve kalker kökenli doğal agrega kullanılmıştır. Her bir karışım grubunda bitüm yüzdesi; %3.5, %4, %4.5, %5, %5.5, %6 ve %6.5 olmak üzere 7 farklı şekilde kullanılmıştır. Her bir bitüm yüzdesi için 3 adet olmak üzere toplamda 126 (6*7*3) adet Marshall numunesi üretilmiştir. Karışımlar üretilirken Karayolları Teknik Şartnamesi 2013 (KTŞ 2013)’te binder tabakası için verilen kriterler göz önüne alınmıştır. Agrega gruplarının Marshall parametreleri ve optimum bitüm değerleri grafik yöntemiyle tespit edilmiştir. Sonrasında agrega efektif özgül ağırlığı ve bitüm yüzdesinin girdi olarak; pratik özgül ağırlığın ise çıktı olarak kullanıldığı bir bulanık mantık modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model sayesinde numunelere ait pratik özgül ağırlık değeri tahmin edilmiş ve buradan formül yardımıyla numunelere ait hava boşluğu yüzdesi değerleri hesaplanmıştır. Bu veriler yardımıyla “Hava Boşluğu-Bitüm Oranı” grafiği çizilmiş ve %5 hava boşluğu değerine karşılık gelen değer optimum bitüm değeri olarak belirlenmiştir. Son olarak, deneysel çalışmadan ve bulanık mantık metodu yardımıyla tahmin edilen optimum bitüm değerleri kıyaslanmıştır. Deneysel ve tahmin sonuçlarından elde edilen verilerin birbirine oldukça yakın olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler:

Bitümlü sıcak karışım, bulanık mantık, optimum bitüm, geri dönüşüm, Marshall yöntemi, agrega özgül ağırlığı

Estimating the Optimum Bitumen Amount of Hot Bituminous Mixtures Produced Using Concrete and Marble Wastes by Fuzzy Logic Method

In this study, 6 different asphalt mixtures were prepared using the Marshall Design Method. As aggregate in the prepared mixtures, concrete waste, marble waste and natural aggregate of limestone origin were used. Percentage of bitumen in each mixture group; It was used in 7 different ways as 3.5%, 4%, 4.5%, 5%, 5.5%, 6% and 6.5%. A total of 126 (6*7*3) Marshall samples were produced, 3 for each bitumen percentage. While producing the mixtures, the criteria given for the binder layer in the Highways Technical Specification 2013 (KTŞ 2013) were taken into consideration. Marshall parameters and optimum bitumen values of aggregate groups were determined by graphic method. Afterwards, aggregate effective specific gravity and bitumen percentage as input; A fuzzy logic model has been developed in which practical specific gravity is used as the output. Thanks to the developed model, the practical specific gravity value of the samples was estimated and the air void percentage values of the samples were calculated with the help of the formula. With the help of these data, the graph of “Air Void-Bitumen Ratio” was drawn and the value corresponding to 5% air void value was determined as the optimum bitumen value. Finally, the optimum bitumen values estimated from the experimental study and with the help of fuzzy logic method were compared. It has been seen that the data obtained from the experimental and estimation results are quite close to each other.

Keywords:

Bituminous hot mixture, fuzzy logic, optimum bitumen, recycling, Marshall method, aggregate specific gravity,

PDF

___

Akkurt S, Tayfur G & Can S. (2004). “Fuzzy logic model for the prediction of cement compressive strength” Construction and Building Materials, 34(8), 1429-1433. doi.org/10.1016/j.cemconres.2004.01.020
Alakara E. H. (2020). Tokat İli Mermer İşletmelerinde Ortaya Çıkan Atık Mermerlerin ve Kentsel Dönüşüm Beton Atıklarının Bitümlü Sıcak Karışımlarda Kullanımının İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Tokat.
Bocci E. (2018). “Use of ladle furnace slag as filler in hot asphalt mixtures”. Construction and Building Materials, 161 (2018), 156–164, doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.11.120
Chen M, Lin J, Wu S & Liu C. (2011). “Utilization of recycled brick powder as alternative filler in asphalt mixture”. Construction and Building Materials, 25 (4), 1532-1536. doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2010.08.005
Gürer C. (2005). Atık Mermer Parçalarının Bitümlü Yol Kaplamalarında Değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Afyon.
Kara Ç & Karacasu M. (2017). “Investigation of waste ceramic tile additive in hot mix asphalt using fuzzy logic approach”. Construction and Building Materials, 141 (2017), 598-607. doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.03.025
Karayolları Genel Müdürlüğü. “Bitümlü Karışımlar Laboratuvarı Çalışmaları”. Ankara, 2012.
Karayolları Genel Müdürlüğü. “Karayolu Teknik Şartnamesi (KTŞ)”. Ankara, 2013.
Kokoç M., Ersöz S. & Aktepe A. (2020). “A Fuzzy Inference System Proposal for Selecting Marketing Strategy”. International Journal of Eastern Anatolia Science Engineering and Design, 2(1), 1-21.
Maçin K. E. & Demir İ. (2018). “Kentsel dönüşüm sürecinde İstanbul’ da inşaat ve yıkıntı atıkları yönetimi”. ADYU Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9 (2018), 188-201.
Sargın S, Saltan M, Morova N, Serin S & Terzi S. (2013). “Evaluation of rice husk ash as filler in hot mix asphalt concrete”. Construction and Building Materials, 48 (2013), 390-397. doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2013.06.029
Sayın E & Tanyıldızı H. (2006). “Bitümlü sıcak karışımların rijitliğinin bulanık mantık ile bulunması”. Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 21 (4), 645-649.
Serin S, Morova N, Sargın S, Terzi S & Saltan M. “The fuzzy logic model for the prediction of marshall stability of lightweight asphalt concretes fabricated using expanded clay aggregate”. Suleyman Demirel University Journal of Natural and Applied Science, 17(1), 163-172, 2013.
Topçu İ. B & Sarıdemir M. (2008). “Prediction of mechanical properties of recycled aggregate concretes containing silica fume using artificial neural networks and fuzzy logic”. Computational Materials Science, 42 (1), 74-82. doi.org/10.1016/j.commatsci.2007.06.011
Topçu İ. B & Sarıdemir M. (2008). “Prediction of rubberized concrete properties using artificial neural network and fuzzy logic”. Construction and Building Materials, 22(4), 532-540. doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2006.11.007
Topçu İ. B, Karakurt C & Sarıdemir M. (2008). “Predicting the strength development of cements produced with different pozzolans by neural network and fuzzy logic”. Construction and Building Materials, 29 (10), 1986-1991. doi.org/10.1016/j.matdes.2008.04.005
Umar F Ağar E. Yol Üstyapısı. Birinci baskı. İstanbul, Türkiye, İ.T.Ü. İnşaat Fakültesi Matbaası, 1991.
Zehtabchi A, Hashemi S. A. H & Asadi S. (2018). “Predicting the strength of polymer-modified thin-layer asphalt with fuzzy logic”. Construction and Building Materials, 169 (2018), 826-834. doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2018.02.002