Master'sOpen Access

Otomatik üretim teknolojisine ait betonların basınç dayanımlarının makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi

2022
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Nihan Kazak Çerçevik ; Dr. Öğr. Üyesi Ali Erdem Çerçevik

Abstract (TR)

Gelişen teknoloji ile yaygınlaşan otomatik yapı üretim teknolojisi sayesinde hızlı ve sağlam yapılar elde edilebilmektedir. Otomatik yapı üretim teknolojisi, tasarlanan yapı modelinin bilgisayarlar ile parçalanması, parçalanan modellerin beton harçlar kullanılarak katmanlar şeklinde üretilmesi prensibine dayanır. Betonun önemli mekanik özelliklerinin başında gelen basınç dayanımı önemli bir araştırma konusudur. Betonun basınç dayanımının ölçülmesinde kullanılmakta olan yöntemler tahribatlı ve tahribatsız olmak üzere iki ana başlık altında incelenebilir. Bu tez kapsamında, otomatik yapı üretim teknolojisine uygun betonların basınç dayanımlarını tahmin etmek amacıyla tahribatsız yöntemlere yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Yapılan çalışmada otomatik yapı üretim teknolojisine uygun 24 farklı karışım oranına sahip 192 adet küp beton numunesi üretilmiştir. Karışım oranlarında değişken olarak agrega dane çapı, çimento oranı ve lif kullanılmıştır. Üretilen beton numunelerinin görüntü işleme yöntemleri ile basınç dayanımlarını tahmin etmek için görüntüleri alınmıştır. Görüntüleme işleminden sonra betonların gerçek basınç dayanım sonuçlarını elde edebilmek için basınç dayanımlarına bakılarak tahmin ve gerçek değerler karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Beton görüntülerinin dokusal ve renksel bilgilerini elde etmek amacıyla Gri Seviye Eş Oluşum Matrisi ve Histogram teknikleri kullanılarak öznitelikleri çıkartılmıştır. Oluşturulan öznitelikler makine öğrenmesi algoritmalarından K En Yakın Komşu (KNN) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) ile, ayrıca geliştirilen derin öğrenme ağ modeli ile test edilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda, makine öğrenmesi yöntemlerinden KNN algoritması ve DVM algoritmasının doğruluk oranları sırasıyla %88,44 ve %88,19 olarak gözlemlenmiştir. Otomatik üretim teknolojisine uygun betonların basınç dayanımları önerilen derin öğrenme algoritmasıyla %90,12 oranıyla en yüksek tahmin başarımına ulaşmıştır.

Author

Dr. Hüseyin Kayhan

How to Cite

Hüseyin Kayhan (Yüksek Lisans Tezi). Otomatik üretim teknolojisine ait betonların basınç dayanımlarının makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi, 2022, Bilecik Şeyh Edebali Üniversity.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Bilecik Şeyh Edebali Üniversity