Betonun basınç dayanımının tahribatsız yöntem verilerini kullanarak yapay sinir ağı ve regresyon yöntemi ile tahmin edilmesi

Abstract

Yapay zeka yöntemlerinden, yapay sinir ağı ve istatistiksel tahmin yöntemi olan regresyon analizinin bilimsel verilerin değerlendirilmesinde son yıllarda yaygın olarak kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışma ile bu yöntemler kullanılarak, betonun basınç dayanımının tahmin edilmesinde kullanılan ve yapı elemanlarına zarar vermeyen tahribatsız yöntemlerden beton test çekici ve ultrasonik test cihazı ile kısa sürede ve düşük maliyetler ile beton basınç dayanımı tahmini amaçlanmıştır. Bu amaçla, Kırıkkale Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi 2008/001 numaralı projesi kapsamında, 117 adet karot numunesi için tahribatsız yöntemlerle elde edilen veriler kullanılarak yapay sinir ağı ve regresyon modelleri oluşturulmuş ve bu iki modelden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tahribatsız deney verileri kullanılarak yapay sinir ağı ve regresyon yöntemleriyle tahmin edilen beton basınç dayanımları ile tahribatlı yöntem olan karot numunelerinin basınç dayanımlarının birbirlerine oldukça yakın olduğu görülmüş ve yeni model ortaya konulmuştur.Anahtar kelimeler: Yapay Sinir Ağı, Regresyon Analizi, Beton Basınç Dayanımı, Tahribatsız Yöntemler, Beton Test Çekici, Ultrasonik Test Cihazı, SONREB

It is seen that, as parts of artificial intelligence, artificial neural network and regression analysis which is a statistical estimation method, have been widely used in the evaluation of scientific data in recent years.In this study it is aimed to estimate the concrete compressive strength by using non-destructive concrete test hammer and ultrasonic test which are applied without destroying structural members and are time and cost saving methods at the same time. For this purpose, artificial neural network and regression models were created for the data obtained by using non-destructive methods for 117 core samples and the results of these two models were compared within the scope of Kırıkkale University Scientific Research Projects Coordination Unit Project No. 2008/001.Using the non-destructive test data, the compressive strengths of concrete compressive strengths estimated by artificial neural network and regression methods and the core strength samples of the destructive method have been found to be very close to each other and a new model has been obtained.Key Words: Artificial Neural Network, Regression Analysis, Concrete Compressive Strength, Non-Destructive Methods, Concrete Test Hammer, Ultrasonic Tester, SONREB