Kuru karışım püskürtme betonda geri sekmenin araştırılması

Bu tez çalışmasında püskürtme uygulamasında geri seken malzeme miktarı deneysel uygulamayla topluluk öğrenmesi yöntemlerinden Adaboost algoritmasının veri kümesinde kullanılmak üzere elde edilmiştir. Çalışmada iki adedi yalın olmak üzere silis dumanı ve uçucu kül %10 ve %20 oranlarında çimentoyla hacimce yer değiştirilerek polipropilen lif ise (5 kg/m3 ve 10 kg/m3) oranlarında ilave edilerek toplam 14 adet numune üretilmiştir. Panellere püskürtme uygulaması esnasında geri seken malzeme toplanmış, tartılmış ve veri olarak kaydedilmiştir. Deneysel çalışmadan elde edilen bulgulara göre; numunelerin 28 günlük en düşük basınç dayanımı %20 uçucu kül ikameli numunede, en yüksek basınç dayanımı ise %10 silis dumanı ikameli numunede gözlenmiştir. Geri sekme sonuçlarına bakıldığında en fazla geri sekme yalın numunede gözlenmiştir. Yalın numuneyi % 20 uçucu kül ikameli numuneler takip etmektedir. En düşük değerler silis dumanı ikameli numunelerde gözlenmiştir. Özellikle silis dumanı miktarı arttıkça geri sekmenin azaldığı tespit edilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda elde edilen veri kümesinde bağımlı ve bağımsız parametreler belirlenmiştir. Modelin eğitimi için optimum sonuç veren hiperparametreler model ve Boosting yöntemi için belirlenmiştir. Sonuç olarak modelin tahmin performansında %84.25'lik başarı elde edilmiştir. Önerilen modelin performansının test edilmesi için geleneksel makine öğrenme algoritmaları ile aynı veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Bunun sonucunda önerilen modelin en yüksek doğruluğa sahip olduğu görülmüştür.