BULANIK MANTIK VE ISTATISTIKSEL ANALIZ YÖNTEMLERI ILE REVIBRASYON UYGULANMIŞ BETONLARDA BASINÇ DAYANIMI TAHMİNİ

Bu araştırmada, farklı sürelerde revibrasyon uygulanmış betonların basınç dayanımlarının tahmini için regresyon ve bulanık mantık yöntemleri ile iki tahmin modeli geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında C 16 sınıfında toplam 50 adet 15x15x15 ebadında küp numune hazırlanmıştır. Hazırlanan numunelere 10 sn süreyle ön vibrasyon uygulanmıştır. Daha sonra 10’ar adet numuneye 30-60-90 ve 120. dakikalarda revibrasyon uygulanmıştır. 10 adet numuneye ise revibrasyon uygulanmamıştır. 28. günde numunelerin birim ağırlıkları ve basınç dayanımları belirlenmiştir. Elde edilen deney sonuçları kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. Regresyon analizi ve bulanık mantık yöntemleriyle geliştirilen tahmin modellerinde basınç dayanımı değerleri revibrasyon süresi ve birim ağırlığa bağlı olarak tahmin edilmiştir. Modellerden elde edilen sonuçlar ile deney sonuçları karşılaştırılmıştır. Geliştirilen modellerin tahmin performansları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Sonuç olarak revibrasyon uygulanmış betonlarda basınç dayanımının oluşturulan bulanık model ve çoklu lineer regresyon modeli ile tahmin edilmesinin mümkün olduğu, bulanık modelin çoklu lineer regresyona göre beton basınç dayanımını daha düşük bir hata oranıyla tahmin ettiği görülmüştür.

PREDICTION OF COMPRESSIVE STRENGTH ON REVIBRATED CONCRETE USING FUZZY LOGIC AND STATISTICAL BASED METHODS

The purpose of this study is to develop two separate prediction models based on regression analysis and fuzzy logic for prediction of compressive strength of concrete samples which were subjected to vibration for different amount of time. For this study, a total of 50 cubic samples in C 16 class were prepared. The sample sizes were 15x15x15. After applying 10 second initial vibration to all samples, they were grouped in to tens. Later, 30, 60, 90 and 120 second vibrations were applied to four different groups of samples. The samples in the last group were left un-vibrated. On the 28th days, unit weights and compressive strengths of the samples were measured. Using these measurements, two prediction models were developed. With these newly developed regression analysis and fuzzy logic models, compressive strength values were predicted in relation to unit weight and vibration time. The results obtained from the prediction models were compared to the results obtained from the tests and prediction performances of the new models were evaluated comparatively. The results showed that compressive strength of concrete can be predicted using fuzzy logic and multiple linear regression models. Moreover, it has been observed that fuzz logic model can predict concrete compressive strength with less amount of error compared to the multiple-linear regression model.

___

  • Sayfa: 11-13, Ekim 1994. ve Birim Ağırlığına Etkisi”, Gazi Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Politeknik Dergisi,
  • Cilt: 5, Sayı: 2, S. 185-193, Ankara, 2002. Beton Mart-Nisan 54-58, 2005. , No: 9, pp. 721-732, Mar. 1958. pp. 537-539, Oct. 1977. of Concrete Vibration”, ACI 309.1 R-93, Page:1-3, 1998. compactibility of concrete”, Cement and Concrete Research, Volume 15, Issue 5, Pages 842- , September 1985. mantık ile modellenmesi” itüdergisi/d mühendislik Cilt:2, Sayı:3, 43-54 Haziran 2003.
  • L. A. Zadeh, “Fuzzy Sets”, Information and Control, 8, 338-352, 1965.
  • Mantık Yöntemiyle Modellenmesi” Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yapı Eğitimi Anabilim dalı, Yüksek Lisans Tezi, Isparta, 2008. Yayınları, 2006.
  • TS-802 Beton Karışım Hesap Esasları. TSE, Ankara,1985.