Harçların basınç dayanımlarının mikrodalga kür yöntemi ve yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi

Beton, günümüzde en yaygın kullanılan yapı malzemesidir. Betonun en önemli mekanik özelliği olan basınç dayanımı, üretiminden 28 gün sonra yapılan deneylerle belirlenmektedir. Şartnamelerde betonun kalitesini ve sınıfını belirleyen basınç dayanımının bu kadar geç öğrenilmesi önemli bir sorundur. Betonun basınç dayanımının, erken dayanım değerlerinden yararlanılarak önceden tahmin edilmesi mümkündür. Bu çalışmada mikrodalga ile hızlandırılmış kür uygulanmış harç numunelerinden elde edilen deney verileri kullanılarak, normal kür koşullarındaki numunelerin basınç dayanımlarını tahmin edecek yapay sinir ağı (YSA) modeli ve bu modelin etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır. İki farklı çimento çeşidi kullanılarak mineral katkılı (uçucu kül ve silis dumanı) ve katkısız, kimyasal katkılı (akışkanlaştırıcı) ve katkısız olmak üzere, farklı karışım oranlarında hazırlanmış 46 adet harç numunesine, mikrodalga ve normal kür uygulanmıştır. Mikrodalga (MD) kür uygulanan numunelerde, ağırlık ölçümü, ultrases geçiş hızı, eğilme dayanımı ve basınç dayanımı deneyleri yapılmıştır. YSA çalışmalarında, MD ile kürlenen deney örneklerinden elde edilen veriler giriş, normal kür edilmiş numunelerden elde edilen 28 günlük basınç dayanımı çıkış olacak şekilde düzenlenmiştir. YSA'nın en uygun ağ topolojisinin bulunabilmesi amacıyla, gizli katmandaki nöron sayısı 1'den 50'ye kadar birer arttırarak eğitimler gerçekleştirilmiştir. Eğitim için Levenberg-Marquard (LM), Ölçeklendirilmiş Eşlenik Gradiyant (SCG) ve Bayes Düzenleme (BR) geri yayılım algoritmaları kullanılmıştır. Her üç eğitim algoritması için en uygun YSA yapısı ayrı ayrı araştırılmıştır. BR algoritması ile eğitilen, gizli katmanında 3 nöron bulunan ağın, 0.9149 regresyon (R) değeri ile diğerlerine göre en başarılı ağ olarak tespit edildiği ifade edilmelidir.