Yapay öğrenme algoritmaları ile farklı beton sınıflarının basınç dayanımlarının tahmini

Hazır beton üretimiyle birlikte inşaat sektöründe kullanılan betonun kalitesi her geçen gün artmaktadır. Betonun kalitesi doğrudan basınç dayanımıyla ilgilidir ve ilgili testler emek yoğun ve zaman alıcıdır. Bu nedenle beton basınç dayanımının tahmini için sayısal simülasyonlar, regresyon analizleri, yapay zeka tabanlı öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Fakat, beton içerisindeki farklı malzeme türleri arasındaki doğrusal olmayan ve karmaşık korelasyon, beton basınç dayanımlarının arzu edilen seviyede tahmin edilmesini güçleştirmektedir. Bu sebeple yapay sinir ağları, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi, Gradyan Artırma (Aşırı Gradyan Artırma, Hafif Gradyan Artırma, Kategorik Artırma) gibi yapay öğrenme algoritmaları, inşşat teknolojisindeki araştırmalarda oldukça yoğun olarak kullanılmaktadır. Bu nedenlerden yola çıkarak yapılan çalışmada, C16/20, C20/25, C25/30, C30/37, C35/45 ve C40/50 beton sınıflarında kullanılan malzemeler giriş değişkenleri olarak kullanılarak üç YSA, üç ANFIS ve üç Gradient Boosting modeliyle bu betonların basınç dayanımları tahmin edilmektedir. Modellerde, her bir beton sınıfı için bir hazır beton santralinde hazırlanan ve şantiyeye gönderilen, 20 ayrı beton dökümünden numuneler alınmıştır. Bu numunelerden ikişer örnek alınarak, 7. ve 28. hidaratasyon günlerinde basınç dayanımı deneyleri yapılmıştır. Elde edilen toplam 480 verinin %70'i eğitim, %30'u ise test için kullanılmıştır. Tahmin edilen sonuçların güvenilirliği için literatürde en sık kullanılan R2, MAPE ve RMSE istatiksel yöntemlerinden faydalanılmıştır. Ayrıca gerçek sonuçlar ile tahmin edilen sonuçların karşılaştırılması için her bir beton sınıfı ve hidratasyon günü için ayrı ayrı döküm esnasında alınan tüm örneklerinin ortalaması alınmıştır. Sonuç olarak elde edilen gerçek sonuçlar ile tüm modellerin test verilerinin birbirlerine çok yakın olduğu belirlenmiştir. Buna göre C16/20, C20/25, C25/30, C30/37, C35/45 ve C40/50 beton sınıflarının basınç dayanımlarının 7 gün için sırasıyla mutlak değer olarak %0,930 ile %0,116, %1.886 ile %0,562, %1,194 ile %0,582, %2,071 ile %1,251, %1,170 ile %0,278 ve %1.275 ile %0,360 arasında hatayla; 28 gün için sırasıyla %1,896 ile %0,927, %1,450 ile %0,364, %1,030 ile %0,699, %0,749 ile %0,050, %0,727 ile %0,199 ve %0,808 ile %0,774 arasında hatayla tahmin edilebilmiştir. Dolayısıyla deneylerden elde edilen sonuçlarla tahmin sonuçları arasında iyi bir uyum olduğu ve oluşturulan tüm modellerle "yüksek doğruluk derecesinde" ya da "çok iyi" basınç dayanımlarının tahmin edilebileceği kanaatine varılmıştır.