Use of soft computing techniques for predicting shear strength of adhesive anchors

Abstract

Kimyasal Ankrajlarda Kesme Kuvvetinin Bilgisayar Programlamlarıyla Tahmin EdilmesiMuhammet Enes Yılmazİnşaat Mühendisliği Yüksek LisansDanışman: Doç. Dr. MEHMET GESOĞLUOcak 2013, 44 sayfaBu çalışma tek bir yapıştırıcıyla çatlamamış sertleşmiş betonun içine sonrası yüklenmiş Ankrajlarin kenar koparma kesme kapasitesini tahmin etmek için analitik bir çalışmanın sonuçlarını açıklamaktadır. Bu amaç için, ACI Komite 355 tarafından oluşturulan yapışkan Ankrajlarin için bir deney veri tabanı elde edilmiş ve eğitim ve test gen ekspresyonu programlama (GEP) vasıtası ile, kapalı-formda çözümü elde edecek şekilde ayarlar oluşturmak için kullanılmıştır. Tahmin modeli geliştirilmesi için kullanılan bağımsız değişkenler ankrajın çapı, ankraj türü, kenar mesafesi, gömme derinliği, ankraj net açıklığı, kimyasal yapıştırıcı, kimyasal enjeksiyon yöntemi ve beton basınç dayanımı tipleridir. Oluşturulan tahmin modeli korelasyon katsayıları sırasıyla eğitim ve test veri kümeleri için 0.98 ve 0.92 bulunmuştur. Ayrıca, önerilen modelin performansı Amerikan Beton Enstitüsü (ACI) ve Öngerilmeli / Prefabrik Beton Enstitüsü (PCI) tarafından önerilen mevcut modelleri ile karşılaştırılmıştır. Analiz diğer modellere göre önerilen GEP modelinde gözlenen değerler arasında çok daha doğru bir tahminini sağladığı görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Yapıştırıcı çapa, Genetik programlama, Modelleme, Kesme kapasitesi

ABSTRACTUse of Soft Computing Techniques for Predicting Shear Strength of Adhesive AnchorsMuhammet Enes YılmazM. Sc. in Civil EngineeringSupervisoor: Associated Prof. Dr. MEHMET GESOĞLUJanuary 2013, 44 pagesThis paper reports the results of an analytical study to predict the edge breakout shear capacity of single adhesive anchors post-installed into uncracked hardened concrete. For this purpose, an experimental database for the adhesive anchors compiled by the ACI Committee 355 was obtained and utilized to construct training and test sets so as to derive the closed-form solution by means of gene expression programming (GEP). The independent variables used for development of the prediction model were anchor diameter, type of anchor, edge distance, embedment depth, clear clearance of the anchor, type of chemical adhesive, method of injection of the chemical, and compressive strength of the concrete. The generated prediction model yielded correlation coefficients of 0.98 and 0.92 for training and testing data sets, respectively. Moreover, the performance of the proposed model was compared with the existing models proposed by American Concrete Institute (ACI) and Prestressed/Precast Concrete Institute (PCI). The analyses showed that the proposed GEP model provided much more accurate estimation of the observed values as compared to the other models.Keywords: Adhesive anchors, Genetic programming, Modeling, Shear capacity