n. Mh. ar Gktu ENGL KK FEN BLMLER ENSTTS NAAT MHENDSL A.B.D

ALIMANIN ER

Standart kr koullarnda imento harcnn 28 gnlk basn dayanm iin bir bulank mantk tahmin modeli oluturulmas 28 gnlk imento dayanmnn kt deikenlerinin yapay sinir alar kullanmyla bulanklatrlmas Arlk merkezi durulatrma teknikleri uygulanmas. Yapay sinir alaryla elde edilen verilerin karlatrlmas.

GRPortland imentosunun 28 gnlk basn dayanm retim srecindeki pek ok parametreye baldr. Bu parametrelere rnekler verecek olursak C3S,C2S, C3A,C4AF SO3 ierii gibi kimyasal parametreler Blaine (zgl yzey alan) ve tanecik datm gibi fiziksel

parametreler kullanlr.

Bu fiziksel ve kimyasal etkiler birok almaya da konu olmutur. Tanecik boyutu etkisi Oasbech ve Johansen ve sonraki

zamanlarda Tsivilis tarafndan incelenmitir. Oasbeck tarafndan, zellikle alkali etkileri asndan Klinker bileimi etkisi aratrlmtr. Radjy ve Vunic, hidratasyon hesaplamak iin scaklk lmne dayanarak, jel alan orannn imento basn kuvveti gelitirme tahmininde kullanabilineceini gstermilerdir.

Tahmini modelleme almalar, regresyon ve dier matematiksel modeller gibi, ayn zamanda nerilmitir. Son zamanlarda, yapay sinir alar da bir tahmin modeli oluturmak iin kullanlmtr. Yapay sinir a modelleri kullanmann faydas uygulanabilirlik,genelleme,renebilirlik vs.dir. Buna ramen bu modeller kara kutu modellerdir. Girdi ve kt deikenlerini kesin net bir iliki ile sonulandramazlar bu da onlar yorumlamay gletirir. imento harc gibi krlgan malzemelerin mukavemet lmleri her zaman bir dalm ile ilikilendirilir. imento dayanm modelinde kullanlan veri tipi dikkate alndnda, bulank mantk daha iyi bir modelleme arac olarak kantlanabilir.

Bu makalede, imento harc kimyasal ve fiziksel parametreler bulank mantk modeli iin bir ierik olarak kullanlmtr. Modelin oluturulmas iin, daha nceki yaymlamada kullanlan lokal bir imentodaki sre kontrol verilerinden faydalanlmtr. imento dayanm testleri Avrupa EN 196- 1 standartlarna uygun olarak yaplmtr. gen yelik fonksiyonlar ve bulank kurallar, bu amala oluturulmu yapay sinir alar modeli dorultusunda yazlmtr.

Bulank Mantk

Genel bir bulank sistem aadaki izimde gsterilmitir.Aadaki ablona gre, sistem temel olarak 4 ierikten oluuyor; Bulanklatrma, Kural taban, Bulank karm ve

Durulatrc.

Bulanklatrma her bir girdi verisini bir ya da birok yelik fonksiyonlarn aratrarak yelik derecelerine dntrr. yelik fonksiyonlarn bulank deikenlerine tahsis etmede: Sezgi, karm, mertebeleme, al bulank

kmeler, yapay sinir alar, genetik algoritmalar ve karmsal muhakeme kullanlabilir.

Bu almada yapay sinir a modeli yelik fonksiyonlar alkali ,Blaine SO3 ve C3S girdi deikenlerini tahsis etmede kullanlmtr ve kt, 28 gnlk imento dayanmnn kt deikenlerini ve gen yelik fonksiyonlarn, her bir deiken iin uygulamtr.

Yapay sinir a uygulanan modelin mimarisi yanda gsterilmektedir.

Bulank kuraln temeli girdi ve kt arasndaki tm olas bulank ilikileri ieren kurallar kapsar. Bu kurallar, if-than formatnda ifade edilmitir. Bulank yaklamda hibir matematiksel denklem ve model parametreleri yoktur ve tm bilinmezler dorusal olmayan ilikiler ve model karklklar ifthan ifadelerinde betimleyici bulank lm prosedrnde ele alnmtr. Bu almada yapay sinir a modeli kullanm ile girdi deikinlerini kt deikenleri ile ilikilendirerek Mandami tarznda bulank kurallar ina etmitir.

Durulatrma bulank lm aletinden alnan kt sonularn saysal veriler haline getirir. En byk yelik ilkesi,sentroid yntemi,arlkl ortalama metodu gibi bir ok durulatrma metotlar vardr. Bu almada en sk kullanlan arlk merkezi metodu kullanlmtr.

Model Oluturma

Yapay sinir a modellemesi iin nceki bir makalede kullanlan orijinal veri bu makalede bulank model oluturmada kullanld. Bulank kural setleri ve yelik fonksiyonlar.Oluturmak iin aada izimlendirilmi ayn prosedrler yeni bir yapay sinir a modeli oluturulur.

Yeni yapay sinir a modeli bundan nceki almada kullanlan modelde kullanlan 20'den fazla girdinin aksine 4 girdi parametresine sahipti ve 28 gnlk basn dayanmnn bir kt parametresi kullanlmt. Bu parametrelerin (C3S,SO3,total alkali ve blaine) bundan nceki modellerinde yaplan hassasiyet analizindeki basn kuvvetlerini de gz nnde bulundurarak daha nemli faktrler olduu dnlmtr.

Yeni oluturulan yapay sinir a modeli 3 katmana sahiptir: Girdi, sakl, kt. kt katmann sadece 1 nronun olmasna karn, girdi ve sakl katmanlar 4 nrona sahiptir.

Bu almada apraz sre (bias term) kullanlmad. Bu model 20.000 yineleme iin oluturuldu. Girdi parametrelerinin saysnn 20den 4 indirilmesi, nceden tahmin edildii zere, (yaklak ortalama hata 2,41%) yeni yapay sinir a modeli iin, test hata yzdesinde hafif bir arta neden oldu. Buna ramen model hala baarlyd ve bulank model kural setleri oluturabildi.Tabloda gsterilen rastgele seilmi bulank model kural setleri ve oluturulan yelik fonksiyonlar aada gsterilmitir.

Model Uygulamas

zmir Trkiyede, yerel bir imento fabrikasndan alnan 28 gnlk imento dayanm verisinin 50 setini lmek iin gelitirilen bulank mantk temelli model uyguland.Ayn veri setleri ayn zamanda nceki bir almada da kullanlt.

Matlabdaki bulank mantk ara kutusunu kullanarak bulank mantk temelli algoritma modeline blnd. Gelitirilen bulank mantk ve yapay sinir a modelinde llen verinin lm sonular yledir.

Ulalan bu verilere gre, bulank mantk llen veriyi baaryla tahmin edebilmi ve performans yapay sinir annki ile kyaslanabilir dzeyde olmutur. Modellerin performans zerine nesnel bir kyaslama yapmak iin, kk hata nlemlerinin ortalama ve ortalama mutlak hata deerleri her bir model iin hesaplanm.

Bulank mantk oluturma amal gelitirilen yapay sinir a modeli, ortalama kesin hata yzdesi olan %2,41ile retildi.Bu nicelik 20 girdi parametresi iin geerli olan %2,24'den daha yksektir. Hatadaki bu art parametrelerin 20den 4e drlmesinin bir sonucudur. Parametre karmndan kaynaklanan deiiklik, toplam hata deikenlerini etkilemitir. Bulank mantk,belki de %2.69 hata oran karabilirdi, ayet 4den fazla girdi parametre oluturulsayd. Ancak bu kadar hafif bir sapma, gayet karmak bir model olan bulank mant oluturmak iin verilen abaya demeyebilirdi.

imento harc gibi krlgan malzemelerin mukavemet lmleri her zaman bir dalm ile ilikilendirilir. Bu sebepten, bulank yaklam bu tarz rnekler iin ok uygundur. Bulank mantn dier bir avantaj insan dncesine ok yakn ekilde kurallarn szel ifade edilebilmesidir. Dier taraftan Yapay sinir a modelleri, kara kutu modelleridir; kullancsna annda almaz, grnmez.

Sonu

Yaplan almada imento basn dayanmna ynelik baarl tahminler elde edilmitir. Bulank mantn imento ve beton konusunda aratrma yapan mhendis ve bilim adamlar iin yararl bir modelleme arac olduu gzlenmitir.

Bulank mantn yapay sinir a modelinden biraz daha yksek hata vermesine ramen, onun tmdengelimsel doas, profesyonel imento dayanm tahmininde daha kullanl olmasn salamtr. imento verileri genellikle, baz hesaplama hatalaryla ilikilendirilir ki bu da bulank mantn ,yapay sinir a modeline nazaran daha uygun bir yaklam olduunu gsterir. Bulank model tarafndan elde edilen 28 gnlk imento dayanm tahmininin baarl veriler gsteriyor olmas bulank mantkta kullanlan metotlarn uygun olduunu bize gstermektedir.