SİLİS DUMANI KATKILI BETONLARIN ÇARPMA DAYANIMININ YAPAY SİNİR AĞI İLE BELİRLENMESİ
|
|
- Ece Muhtar
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 ISSN: e-journal of New World Scences Academy 2008, Volume: 3, Number: 1 Artcle Number: A0046 NATURAL AND APPLIED SCIENCES CIVIL ENGINEERING Receved: June 2007 Accepted: December Ömer Keleşoğlu Cevdet Emn Eknc Unversty of Frat okelesoglu@frat.edu.tr Elazg-Turkye SİLİS DUMANI KATKILI BETONLARIN ÇARPMA DAYANIMININ YAPAY SİNİR AĞI İLE BELİRLENMESİ ÖZET Bu çalışmada, sls dumanı katkılı betonların çarpma dayanımı yapay snr ağları le tespt edlmştr. Uygulamada ger yayılımlı snr ağı terch edlmş ve datalar normalze edlerek ağa verlmştr. Ağın eğtm çn gereken eğtm ve test set, deney dataları kullanılarak hazırlanmıştır. Ağdan elde edlen çıkışlar, deney sonuçlarıyla karşılaştırılmış ve sonuçların yeterl hassasyette olduğu görülmüştür. Anahtar Kelmeler: Yapay Snr Ağı, Ger Yayılım Algortması, Sls Dumanı, Betonun Çarpma Dayanımı DETERMINATION OF THE BUMPING RESISTANCE OF THE CONCRETE ADULTERATED SILICA FUME BY ANN ABSTRACT In ths study, the bumpng resstance of the concrete adulterated slca fume has been determned by INN. In applcaton, a backpropagaton neural network has been preferred and the data have been presented the network by normalzng. Tranng and the test sets, whch are needed for tranng of network have been prepared by usng the expermental data. The results obtaned from the output of network have been compared wth the expermental results and t was seen that the results were satsfactory enough. Keywords: Artfcal Neural Network, Back Backpropagaton Algorthm, Slca Fume, Bumpng Resstance of Concrete
2 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E. 1. GİRİŞ (INTRODUCTION) Beton yollar ve hava meydanları çarpma etks altında bulunurlar. Ayrıca, betonarme kazık ve palplanşların başları bu tür zorlama le karşı karşıya gelmektedr. Bu gb yerlerde kullanılan betonların çarpmaya dayanıklı olması gerekmektedr. Br betonun çarpmaya dayanıklı oluşu basınç ve çekme dayanımının yüksek olması le lşkldr. Br başka değşle, normal çakıl yerne kırma taş kullanılması durumunda betonların çarpma etksne karşı daha mukavemetl olmaktadırlar. Kırma taşlı betonların ayrıca daha fazla deformasyon yapma kablyetne sahp olması da, betonun daha fazla enerj alablmes nedenyle, tokluğunu ve çarpmaya karşı dayanıklılığını artırır. Zamanla betonun deformasyon yapma kablyetnde azalma belrl br süreden sonra, betonun yaşı lerledkçe çarpma dayanıklılığının azalmasına yol açar [1, 2 ve 3]. Blm dünyası 1940 lı yıllarda yapay snr ağları le tanıştı. Bu alanda yapılan lk çalışmalar beyn hücrelernn şlevlernn ve brbrler le haberleşme şekllernn ortaya çıkarılmasını amaçlamaktaydı. O zamandan ber yapay snr ağları gerek teork gerekse pratk anlamda dkkate değer mktarda yol kat ett. Bugün brçok hücrenn bell br düzende br araya getrlmes ve uygun öğrenme algortmalarının kullanılması le snr ağları kurulablmekte ve bu ağlar çok karmaşık görevler başarıyla yerne getreblmektedr [4]. İnsan davranışlarını taklt etmek amacıyla gelştrlen yapay zekâ uygulamalarının br alt dalı olan yapay snr ağları, ortaya çıkışından günümüze değn brçok aşamalardan geçmş ve son yıllardak teknolojk gelşme paralel olarak gelşmn çok hızlı br şeklde devam ettrmektedr. Byolojk snrlerden esnlenerek elde edlen yapay snr ağları, doğrusal olmayan ve paralel blg şleme özellkleryle; bulunduğu ortamın değşmesyle cevaptak davranışı değştreblme, grş uyarılarındak küçük değşmler tolere edeblme, değşk bazı uyarılar karşısında daha öncek uyarılarılar arasından benzer özellkler keşfederek deneym olmadığı halde uyarıyı cevaplayablme gb üstün özellklere sahptr [5 ve 6]. Yapay snr ağları teknğ blgsayar, endüstr, tıp, ekonom ve asker uygulamalarda başarıyla uygulandığı gb, yapı mühendslğnde de uygulanmaya başlanmıştır. Ghabouss ve arkadaşları tarafından betonun farklı yüklemeler altındak gerlme-şekl değştrme bağıntılarının belrlenmesne başarıyla uygulanmıştır [7]. Sanad betonarme krşlern kesme dayanımlarının tesptnde, yapay snr ağlarını alternatf br metot olarak vermştr [8]. Oreta ve Kawashma, bu metodu daresel beton kolonların gerlme beton kolonların gerlme ve dayanım analzlernde bu teknğ kullanarak başarılı sonuçlar elde etmştr [9]. Ayrıca br bnadak tuğla duvar yalıtım malzemesnn kalınlığı, duvardak ve tessattak ısı kaybının tesptnde yapay snr ağları kullanılmıştır [10 ve 11]. Daha önce yapılan bu çalışmalarda genelde ger ayılma snr ağları kullanılmıştır. 2. ÇALIŞMANIN ÖNEMİ (RESEARCH SIGNIFICANCE) Bu çalışmada sls katkılı kübk beton numuneler, ardışık çarpma sayısı, numunelern ağırlık kaybı, darbe önces ve sonrası plus geçş hızına bağlı olarak ardışık çarpma dayanımını verecek şeklde çok katmanlı br ağ gelştrlmştr. Ağın grd elemanlarına çeştl değerler verlerek eğtm set oluşturulmuştur. Ağın eğtm tamamlandıktan sonra daha önceden eğtm sırasında kullanılmayan ver grupları le test edlmştr. Elde edlen sonuçlar yeter yaklaşıkta bulunmuştur. Daha önceden deneysel çalışması yapılmış olan sls 31
3 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E. katkılı betonların çarpma dayanımının sonuçları ver olarak kullanılmıştır. 3. DENEYSEL YÖNTEM (EXPERIMENTAL METHOD) Söz konusu çalışmada kullanılan malzemelern temel özellkler ve uygulanan deney yöntem özetle şöyledr. Deneylerde, Çmento olarak Elazığ Altınova Çmento Fabrkası ndan temn edlen normal portland çmentosu CEM II/B-M 32.5R, agrega olarak Elazığ-Palu yöres agregası, TS 3452 ye uygun süperakışkanlaştırıcı ve prz hızlandırıcı katkı maddes ve sls dumanı olarak da Antalya Elektrometalurj İşletmesnden temn edlen Fes ve SFeCr kullanılmıştır. Agrega Tane Sınıfı Tablo 1. Agregaların fzksel özellkler [12] (Table 1. The physcal propertes of aggregate [12]) Brm Özgül Su Mevcut Ağırlık Los Angeles Ağırlık Emme Rutubet (Sıkışık) Aşınma (%) (kg/m 3 (DKY) (%) (%) ) 0-4 mm Devr-500 Devr mm Tablo 2. Deneylerde kullanılan çmento ve sls dumanlarının özellkler [12] (Table 2. The propertes of cement and slca fume [12]) Kmyasal Özellkler CEM II/B-M 32.5R FeS SFeCr Kmyasal Bleşm (%) SO Al 2 O Fe 2 O CaO MgO SO Kızdırma Kaybı Tayn Edlemeyen Çözülmez Kalıntı Fzksel Özellkler Özgül Ağırlık (g/cm 3 ) Özgül Yüzey (cm 2 /g) Tablo 3. Katkısız beton (K) karışımı çn malzeme mktarı [12] (Tablo 3. The amount of materal for mxture [12]) Malzeme Cns Kg/m 3 Karma Suyu 214 Çmento 400 İnce Agrega (0/4) 810 İr Agrega (4/16) 920 Toplam 2344 Tablo 1, Tablo 2 ve Tablo 3 verlerne göre hazırlanan 10 cm lk kübk beton numuneler, ağırlığı 13.8 Kg olan br csmn 25 cm ve 35 cm den serbest olarak numune üzerne düşürülmes le ardışık çarpma etksne maruz bırakılmıştır. Çarpma önces ve sonrası beton numuneler üzernden Ultrasonc Puls Chazı le puls geçş hızı değerler alınmıştır. Bu değerler referans alınarak darbe sonrasında betonda beklenen eşdeğer basınç dayanımı bulunmuştur [12]. 32
4 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E. 4. YAPAY SİNİR AĞLARI (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS) Snr ağları nsan beynndek nöronlara benzer olarak çalışan karmaşık sstemlerdr. Yan bu ağlar nsan beynnn byolojk fonksyonlarının bast br modellenmesnden barettr. Ağ, kendsne sunulan verler arasında bağlantılar kurarak problem öğrenmekte, deneysel sonuçları depolamakta ve bunları kullanıma hazırlamaktadır [13]. Genel anlamda yapay snr ağları, beynn br şlev yerne getrme yöntemn modellemek çn tasarlanan br sstem olarak tanımlanablr. Yapay snr ağları, yapay snr hücrelernn brbrler le çeştl şekllerde bağlanmasından oluşur ve genellkle katmanlar şeklnde düzenlenr. Donanım olarak elektronk devrelerle ya da blgsayarlarda yazılım olarak gerçekleneblr. Beynn blg şleme yöntemne uygun olarak yapay snr ağları, br öğrenme sürecnden sonra blgy toplama, hücreler arasındak bağlantı ağırlıkları le bu blgy saklama ve genelleme yeteneğne sahp paralel dağılmış br şlemcdr. Öğrenme sürec, arzu edlen amaca ulaşmak çn yapay snr ağları ağırlıklarının yenlenmesn sağlayan öğrenme algortmalarını htva eder. Yapay snr ağları, olayların örneklerne bakmakta, lgl olay hakkında genellemeler yapmakta, blgler toplamakta ve daha sonra hç görmedğ örnekler le karşılaşınca öğrendğ blgler kullanarak o örnekler hakkında karar vereblmektedr. Br yapay snr ağları nöronunun matematksel model şöyledr: Çıkış, y = f ( WX + b) (1) şeklnde nöron çıkışı hesaplanır. Buradak W ağırlıklar matrs, X se grşler matrsdr. n grş sayısı olmak üzere; W = w w, w,..., (2) 1, 2 3 1, x2, x3 w n X = x,..., x n (3) şeklnde yazılablr. Formülze edersek; net = n = 1 n w x + b ve y = f (net) (4) y = f( w x + b) şeklnde de yazılablr. (5) = 1 Yukarıdak formülde görülen f aktvasyon fonksyonudur Yapay Snr Ağlarında Öğrenme (Learnng In Artfcal Neural Networks) Yapay snr ağlarının öğrenme sürecnde, dış ortamdan gözle veya vücudun dğer organlarıyla uyarıların alınması gb dış ortamdan grşler alınır, bu grşlern beyn merkezne letlerek burada değerlendrlp tepk verlmes gb yapay snr ağında da aktvasyon fonksyonundan geçrlerek br tepk çıkışı üretlr. Bu çıkış yne tecrübeyle verlen çıkışla karşılaştırılarak hata bulunur. Çeştl öğrenme algortmalarıyla hata azaltılıp gerçek çıkışa yaklaşılmaya çalışılır. Bu çalışma süresnce yenlenen yapay snr ağının ağırlıklarıdır. Ağırlıklar her br çevrmde yenlerek amaca ulaşılmaya çalışılır. Amaca ulaşmanın veya yaklaşmanın ölçüsü de yne dışarıdan verlen br değerdr. Eğer yapay snr ağları verlen grş-çıkış çftleryle amaca ulaşmış se ağırlık değerler saklanır. Ağırlıkların sürekl yenlenp stenlen sonuca ulaşana kadar geçen zamana öğrenme adı verlr Ger Yayılım Algortması (Backpropagaton Neural Network) Gerye yayılma algortması, günümüzde pek çok dsplnde, özellkle mühendslkte en çok kullanılan öğrenme algortmasıdır. 33
5 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E. Bunun en büyük neden öğrenme kapastesnn yüksek ve algortmasının bast olmasıdır [14]. Bu algortma; hataları gerye doğru çıkıştan grşe azaltmaya çalışmasından dolayı ger yayılım smn almıştır. Ger yayılmalı öğrenme kuralı ağ çıkışındak mevcut hata düzeyne göre her br tabakadak ağırlıkları yenden hesaplamak çn kullanılmaktadır. Br ger yayılımlı ağ modelnde grş, gzl ve çıkış olmak üzere 3 katman bulunmakla brlkte, problemn özellklerne göre gzl katman sayısını artırablmek mümkündür (Şekl 1). Grşl er Çıkışlar Grş Katman Gzl Katman Çıkış Katman Şekl 1. Ger yayılımlı çok katmanlı yapay snr ağı mmars (Fgure 1. The archtecture of mult-layer backpropagaton neural network) Q katmanlı ler beslemel br ağ çn ger yayılım algortması; = 1, 2, 3,...Q katman numarası, p H : nc katmandak brmnn grds, y : nc katmandak brmnn çıktısı, w j : (-1) nc katmandak brmn, ncu katmandak j brmne bağlayan ağırlık olmak üzere; 1. Adım: w ye reel değerl küçük rastlantısal sayıları başlangıç değer olarak atanır. 2. Adım: Rasgele br (grş-hedef) çalışma model seçlr ve katmanındak her br j brm çn ler yönde çıktı değerler hesaplanır. Böylece çıkış, = 1 y f y wj olur. (6) 3. Adım: Çıkış brmler çn hata termler hesaplanır. Q Q p ' Q δ = ( y y ) f ( H ) (7) 4. Adım: = Q, Q-1,...,2 katmanlarındak tüm brmler çn gerye yayılımla deltaları yan gzl katman brmler çn hata termler hesaplanır. ( 1 ' = 1 δ f H ) δ wj (8) 34
6 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E. w 5. Adım: Bütün bu ağırlıklar j ler kullanılarak güncellenr. yen esk wj = wj + Δwj (9) 1 Δwj = η δ y (10) 6. Adım: 2. adıma dönüp, toplam hata kabul edleblr br düzeye gelene kadar her br p model çn şlemler tekrarlanır [11]. 5. UYGULAMA (APPLICATION) Bu uygulamada, yapılan deney verler kullanılarak sls dumanı katkılı betonların çarpma dayanımı yapay snr ağları kullanarak tespt edlmştr. Uygulamada ardışık çarpma sayısı 5, numunenn ağırlık kaybı 79.8 gr, darbe önces PGH değer 5.06, darbe sonrası 2.02 olarak ölçülmüş olan numunenn çarpma dayanımını tespt edlmştr. Problem çn ger yayılımlı yapay snr ağı kullanılmıştır. Bu ağda 1 grş katmanı, 2 ara katman ve 1 çıkış katmanı kullanılmıştır. Grd katmanı, 4 şlem elamanından meydana gelmektedr. Bunlar: a) Ardışık çarpma sayısı (X 1 ) b) Numunenn ağırlık kaybı (X 2 ) c) Darbe önces plus geçş hızı (X 3 ) d) Darbe sonrası plus geçş hızı (X 4 ) Her k ara katmanda da 8 adet yapay nöron kullanılmıştır. Ağın çıkışı beton numunenn çarpma dayanımıdır (Şekl 2). X 1 X 2 X 3 Y X 4 Şekl 2. Çarpma dayanımının tespt çn kullanılan yapay snr ağı (Fgure 2. Neural network used for determnaton of the bumpng resstance) Ağın grd elemanlarına çeştl değerler verlerek oluşturulan eğtm setnde 16 adet örnek bulunmaktadır (Tablo 4). Bu grş değerler normalze edlerek ağa sunulmuştur. Yapılan denemeler sonucunda k ara katman uygun görülmüş ve öğrenme oranı 0.8 alındığında ağ daha uygun sonuçlar vermştr. Aktvasyon fonksyonu olarak çft yönlü sgmod fonksyonu kullanılmıştır. Ağın eğtlmes çn öğrenme tp olarak danışmanlı öğrenme uygulanmıştır. Bu öğrenme yöntem, bütün şleme elemanlarının anlık hatalarını en aza ndrmeye çalışır. Bu hata azaltma şlem, kabul edleblr doğruluğa ulaşana kadar ağırlıklar devamlı olarak derlenr. Bu parametreler kullanılarak MATLAB ta hazırlanan programda yapay snr ağları eğtlr. 35
7 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E. Tablo 4. Çarpma dayanımının tespt çn hazırlanan eğtm set (Table 4. The tranng set prepared for determnaton of the bumpng resstance) Beton Numunes Ardışık Çarpma Sayısı Ağırlık Kaybı Darbe Önces PGH Darbe Sonrası PGH Çarpma Dayanımı X 1 X 2 (gr) X 3 (km/sn) X 4 (km/sn) Y(MPa) K K F F F F S S S S KA KA F10A F15A S10A S15A Ağın eğtm tamamlandıktan sonra eğtm setndek örneklerden tamamen farklı değerler kullanılarak ağın performansı test edlmş ve elde edlen sonuçlar Tablo 5 de karşılaştırılmıştır. Gelştrlen yapay snr ağı model herhang br matematksel bağıntı olmaksızın grd le çıktı kümes arasındak lşky, yan sls katkılı betonların çarpma dayanım problemne at örneklerden çarpma dayanımını öğrenmş bulunmaktadır. Tablo 5. Çarpma dayanımının tespt çn hazırlanan test set (Table 5. The test set prepared for determnaton of the bumpng resstance) Grş Çıkış Test X 1 X 2 X 3 X 4 Çarpma dayanımı (MPa) (Adet) (gr) (km/sn) (km/sn) Deney Sonucu YSA F S20A S F S15A F10A F Test setnden elde edlen yapay snr ağını eğttkten ve test ettkten sonra; problem çn verlen değerler ağa sunulursa; numunenn çarpma dayanımı MPa olarak bulunur. Bu değer yapılmış olan deney Eknc ve Yeğnobalı nın [12] 1996 yılında yapmış oldukları deneyler sonucunda da 20.5 MPa olarak bulunmuştur. Gerek test sonuçlar ve gerekse problemn gerçek değerlernden elde edlen sonuç göz önüne alındığında ağın yeterl hassasyette sonuçlar bulduğu görülür. Bu ağın terasyona bağlı hata değşm grafğ de Şekl 5 de verlmştr. 36
8 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E Performance s e-025, Goal s 1e k c la G oalḇ u e B l ḡ n n T ra Epochs Şekl 5. Snr ağının terasyona bağlı hata değşm grafğ (Fgure 5. The error varaton due to teraton of the neural network) 6. SONUÇLAR (CONCLUSIONS) Yapay snr ağları, blgsayar ortamında, beynn yaptığı şlemler yapablen, karar veren, sonuç çıkaran, yetersz ver durumunda var olan mevcut blgden yola çıkarak sonuca ulaşan, sürekl ver grşn kabul eden, öğrenen, hatırlayan br algortmadır. Bu çalışmada, sls dumanının çeştl oranlarda katıldığı beton numunelernn çarpma dayanımı dataları ger yayılımlı br snr ağında eğtlmş ve çarpma dayanımın tespt yapay snr ağları le yapılmıştır. Daha önceden yapılan deneysel sonuçlar le ağın eğtlmes yapay snr ağlarının klask hesap yöntemlernden daha y sonuç verdğ düşünülmektedr. Yapılan bu çalışma le çok uzun sürede çözüleblecek problemler küçük br yazılım le çok kısa br sürede sonuca ulaşılacağı görülmüştür. Yapay snr ağları deneysel çalışmalara farklı br yaklaşım getrmektedr. Ülkemzde mühendslk alanında yapılan deneysel çalışmaların yapay snr ağlarının kullanımıyla lgl fazla br çalışma yapılmamıştır. Fakat yapay snr ağları kullanılarak mühendslk alanında brçok çalışma yapılablr. Gerek bu çalışmadan elde edlen sonuçlar gerekse daha önce yapılmış olan çalışmalardan elde edlen sonuçlar ışığında yapay zekânın alt kollarından br olan yapay snr ağlarının mühendslk problemlernde başarılı sonuçlar verdğ gözlenmştr. KAYNAKLAR (REFERENCES) 1. Postacıoğlu, B., (1987). Beton: agregalar ve beton (Clt: III). İstanbul, Matbaa Teknsyenler Basımev. 2. Nevelle, A.M., (1997). Propertes of concrete. London. Ptman Publshng Co. 3. Eknc, C.E., (2006). The calculaton methods of compound of concrete and a novel calculaton method. E-Journal of New World Scences Academy, Volume:1, Number:1, A0001, pp: Efe, Ö. ve Kaynak, O., (2000). Yapay snr ağları ve uygulamaları. Boğazç Ünverstes Yayınları, İstanbul. 5. Harvey, R.L., (1994). Neural network prncples. Prentce-Hall, Inc., New Jersey. 37
9 e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3, (1), A0045, Keleşoğlu, Ö. ve Eknc, C.E. 6. Karna, K.N. and Davd, M.B., (1989). An artfcal neural networks tutoral Part:1-Bascs. Neural Networks, Volume:1, Number:1, pp: Ghabouss, J., Garrett, Jr., and Wu, X., (1991). Knowledge-based modelng of materal behavor wth neural Networks. Journal of Structural Engneerng, ASCE; 117(1), pp: Sanad, A. and Saka, M.P., (2001). Shear strength of renforcedconcrete deep beams usng neural Networks. Journal of Structural Engneerng, 127(7), pp: Oreta, A.W.C. and Kawashma, K., (2003). Neural network modelng of confned compressve strength and stran of crcular concrete columns. Journal of Structural Engneerng, 129(4), pp: Keleşoğlu, Ö., Eknc C.E. ve Fırat, A., (2005). Yalıtım hesaplarında yapay snr ağlarının kullanımı. Sgma Dergs, 3, ss: Keleşoğlu, Ö. ve Fırat, A., (2006). Tuğla duvardak ve tessattak ısı kaybının yapay snr ağları le belrlenmes. Fırat Ünverstes Fen ve Müh. Bl. Der., 18 (1), ss: Eknc, C.E. ve Yeğnobalı, M.A., (1996). Sls dumanı katkılı betonların çarpma dayanımı, TMMOB İnşaat Mühendsler Odası, 4. Ulusal Beton Kongres. 13. Bldk, A.T., (1998). Normal basınç dayanımlı beton karışımlarının yapay snr ağları le hesaplanması. Yüksek Lsans Tez, Fırat Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü. 14. Elmas, Ç., (2003). Yapay snr ağları (Kuram, mmar, eğtm, uygulama). Seçkn Yayıncılık, Ankara. 38
Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi
Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,
DetaylıÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ
S.Ü. Müh.-Mim. Fak. Derg., c.21, s.1-2, 2006 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.21, n.1-2, 2006 ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ Ömer
DetaylıCam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini
6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 211, Elazığ, Turkey Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini S. Yıldız 1, Y. Bölükbaş
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1
DetaylıBulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi
Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale
DetaylıMakine Öğrenmesi 6. hafta
Makne Öğrenmes 6. hafta Yapay Snr Ağlarına Grş Tek katmanlı YSA lar Algılayıcı (Perceptron) Aalne (Aaptve Lnear Elemen Byolojk Snr Hücres Byolojk snrler ört ana bölümen oluşmaktaır. Bunlar: Denrt, Akson,
DetaylıYapay Sinir Ağları ile Betonarme Kiriş Kesitlerin Analizi *
KISA BİLDİRİ İMO Teknk Derg, 2006 3935-3942, Yazı 260, Kısa Bldr Yapay Snr Ağları le Betonarme Krş Kestlern Analz * Ömer KELEŞOĞLU* ÖZ Yapay snr ağlarının (YSA) lham kaynağı byolojk beynn gücü, esneklğ
Detaylıbeton karışım hesabı
9 beton karışım hesabı Paki Turgut Kaynaklar 1) TS 802 Beton Karışım Tasarımı Hesap Esasları 2) Domone P, Illston J, Construction Materials, 4th Edition 3) Mindess S et al., Concrete, 2nd Edition 4) Portland
DetaylıCuEEG: EEG Verilerinin Hızlı İşlenmesi için GPU Tabanlı Bir Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processing of EEG Data
ELECO '212 Elektrk - Elektronk ve Blgsayar Mühendslğ Sempozyumu, 29 Kasım - 1 Aralık 212, Bursa CuEEG: EEG Verlernn Hızlı İşlenmes çn GPU Tabanlı Br Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processng
DetaylıMeteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi
KSÜ Fen ve Mühendslk Dergs, 10(1), 2007 148 KSU Journal of Scence and Engneerng, 10(1), 2007 Meteorolojk Verlern Yapay Snr Ağları Đle Modellenmes Kemal ATĐK 1, Emrah DENĐZ 1, Enver YILDIZ 2 1 ZKÜ. Karabük
Detaylıa IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI
Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza
DetaylıTürkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini
Türkyede k ĠĢ Kazalarının Yapay Snr Ağları le 2025 Yılına Kadar Tahmn Hüseyn Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale Meslek Yüksekokulu, Kırıkkale Ünverstes, Kırıkkale, 71450 Türkye. Kaman Meslek Yüksekokulu, Ah
DetaylıÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr
DetaylıTRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI
Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm
DetaylıYÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,
Detaylı5/3/2017. Verilenler: a) TS EN standardından XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisi için belirlenen kriterler:
ÖRNEK: Endüstriyel bölgede yapılacak bir betonarme yapı için TS EN 206-1 standardına göre XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisine karşı dayanıklı akıcı kıvamda bir beton karışım
DetaylıPROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak
DetaylıENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007
Yrd. Doç. Dr. Atlla EVİN Afyon Kocatepe Ünverstes 007 ENERJİ Maddenn fzksel ve kmyasal hal değşm m le brlkte dama enerj değşm m de söz s z konusudur. Enerj değşmler mler lke olarak Termodnamğn Brnc Yasasına
DetaylıTÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI
1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıSTANDART VE HİBRİD YAPILAR KULLANARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İMZA TANIMA
STANDART VE HİBRİD YAPILAR KULLANARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İMZA TANIMA Canan ŞENOL Tülay YILDIRIM Kadr Has Ünverstes, Elektronk Mühendslğ Bölümü, 3430, Cbal, Fath-İstanbul Yıldız Teknk Ünverstes, Elektronk
Detaylı( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3
Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör
DetaylıENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ
ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından
Detaylı1. Projeden, malzemeden gerekli veriler alınır
1. Projeden, malzemeden gerekli veriler alınır Beton karışım hesabı yapılırken; Betonun döküleceği elemanın boyutları Elemanın maruz kalacağı çevresel etkiler (sülfat ve klorür gibi zararlı kimyasal etkiler,
DetaylıElazığ Ferrokrom Cürufunun Betonun Basınç Dayanımı ve Çarpma Enerjisi Üzerine Etkisi
Fırat Üniv. Fen ve Müh. Bil. Der. Science and Eng. J. of Fırat Univ. 17 (4), 681-685, 25 17 (4), 681-685, 25 Elazığ Ferrokrom Cürufunun Betonun Basınç Dayanımı ve Çarpma Enerjisi Üzerine Etkisi Salih YAZICIOĞLU,
DetaylıYakup BölükbaĢ Accepted: October 2011. ISSN : 1308-7231 turan.yildiz@mynet.com 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 4, Article Number: 1A0256 Turan Yıldız Servet Yıldız ENGINEERING SCIENCES Oğuzhan KeleĢtemur Received: May 2011 Yakup BölükbaĢ
DetaylıFumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi
Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü
DetaylıBeton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini ÖZET
Beton Mekanik Özelliklerinin Taze Beton Özelliklerinden Yararlanılarak Yapay Sinir Ağları İle Tahmini Serkan SUBAŞI 1, Ahmet BEYCİOĞLU 1 ve Mehmet EMİROĞLU 1 1 Düzce Üniversitesi Yapı Eğitimi Bölümü Teknik
DetaylıRasgele Değişken Üretme Teknikleri
Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan
DetaylıSistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :
5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.
DetaylıYapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini
Tarım Blmler Araştırma Dergs 3 (): 45-5, 00 ISSN: 308-3945, E-ISSN: 308-07X, www.nobel.gen.tr Yapay Snr Ağı ve Bulanık-Yapay Snr Ağı Yöntemler Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmn Özgür KIŞI Selcan AFŞA
DetaylıYapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik
DetaylıEffect of Glass Fiber Addition on the Compressive and Tensile Strength of Concrete
Politeknik Dergisi Cilt:13 Sayı: 3 s. 239243, 2010 Journal of Polytechnic Vol: 13 No: 3 pp. 239243, 2010 Cam Elyaf Katkısının Betonun Basınç ve Çekme Dayanımı Üzerindeki Etkisi Servet YILDIZ, Yakup BÖLÜKBAŞ,
Detaylıİç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü
Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10-3 (006),447-451 İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü Ömer KELEŞOĞLU, Adem FIRAT Fırat Üniversitesi,
Detaylı2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46
2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1
DetaylıPARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON
HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal
DetaylıDeney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı
SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış
DetaylıBETONDA SİLİS DUMANI KULLANIMININ EKONOMİK ANALİZİ
Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XIV, S.1, 2001 Eng.&Arch.Fac.Osmangazi University, Vol.XIV, No 1,2001 BETONDA SİLİS DUMANI KULLANIMININ EKONOMİK ANALİZİ İlker Bekir TOPÇU 1, Mustafa KAVAL
DetaylıVerilenler: a) TS EN standardından XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisi için belirlenen kriterler:
ÖRNEK: Endüstriyel bölgede yapılacak bir betonarme yapı için TS EN 06-1 standardına göre XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA sınıfı zararlı kimyasallar etkisine karşı dayanıklı akıcı kıvamda bir beton karışım
DetaylıUÇUCU KÜLLÜ BETONLARIN DONMA-ÇÖZÜLME ETKİSİNDE MEKANİK ÖZELLİKLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Necdet Sezer Kampüsü Gazlıgöl Yolu Afyon,
UÇUCU KÜLLÜ BETONLARIN DONMA-ÇÖZÜLME ETKİSİNDE MEKANİK ÖZELLİKLERİNİN ARAŞTIRILMASI Osman ÜNAL 1, Tayfun UYGUNOĞLU 2 1,2 Afyon Kocatepe Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Yapı Eğitimi Bölümü,Ahmet
DetaylıTOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi
Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale
DetaylıYAPI MALZEMESİ OLARAK BETON
TANIM YAPI MALZEMESİ OLARAK BETON Concrete kelimesi Latinceden concretus (grow together) ) kelimesinden gelmektedir. Türkçeye ise Beton kelimesi Fransızcadan gelmektedir. Agrega, çimento, su ve gerektiğinde
DetaylıQKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi
V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet
DetaylıTESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
ISSN:1306-3111 e-journal of New Worl Scences Acaemy 2008, Volume: 3, Number: 4 Artcle Number: A0108 NATURAL AND APPLIED SCIENCES MATHEMATICS APPLIED MATHEMATICS Receve: March 2008 Accepte: September 2008
DetaylıSoğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu
Soğutucu Akışkan arışımlarının ullanıldığı Soğutma Sstemlernn ermoekonomk Optmzasyonu * 1 Hüseyn aya, 2 ehmet Özkaymak ve 3 rol Arcaklıoğlu 1 Bartın Ünverstes akne ühendslğ Bölümü, Bartın, ürkye 2 arabük
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ
DetaylıYÜKSEK FIRIN CÜRUFUNUN PARKE VE BORDÜR ÜRETİMİNDE KULLANILMASI
YÜKSEK FIRIN CÜRUFUNUN PARKE VE BORDÜR ÜRETİMİNDE KULLANILMASI İsa YÜKSEL 1, Turhan BİLİR 2 yuksel@karaelmas.edu.tr, turhanbilir@karaelmas.edu.tr Öz: Beton Endüstrisi doğal kaynakların çok tüketildiği
Detaylı5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili
5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn
DetaylıBetül BektaĢ Ekici Accepted: October 2011. ISSN : 1308-7231 bbektas@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey
ISSN:136-3111 e-journal of New World Scences Academy 211, Volume: 6, Number: 4, Artcle Number: 1A24 ENGINEERING SCIENCES Receed: July 211 Betül BektaĢ Ekc Accepted: October 211 U. Teoman Aksoy Seres :
DetaylıBeton sınıfına göre tanımlanan hedef (amaç) basınç dayanımları (TS EN 206-1)
BETON TASARIMI (Beton Karışım Hesabı) İstenen kıvamda İşlenebilir İstenen dayanımda Dayanıklı Hacim sabitliğinde Ekonomik bir beton elde edebilmek amacıyla gerekli: Agrega Çimento Su Hava Katkı Maddesi:
DetaylıYAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE
BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar
DetaylıDonma-Çözülmenin Farklı Kür Görmüş Kendiliğinden Yerleşen Betonlar Üzerindeki Etkisi
Donma-Çözülmenin Farklı Kür Görmüş Kendiliğinden Yerleşen Betonlar Üzerindeki Etkisi Şirin Kurbetci, Şakir Erdoğdu, Ali Recai Yıldız KTÜ Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, 61080 TRABZON
DetaylıENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI
V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN
DetaylıSinirsel Bulanık Sistemler İle Trafik Gürültüsünün Tahmini
Snrsel Bulanık Sstemler İle Trafk Gürültüsünün Tahmn Ahmet Tortum Yrd. Doç. Dr.,Atatürk Ünverstes,Mühendslk Fakültes,İnşaat Bölümü,Erzurum E-posta : atortum@ataun.edu.tr Yasn Çodur Arş.Gör., Atatürk Ünverstes,Mühendslk
DetaylıADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR.
ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR Ebubekr İNAN DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Mehmet Al ÖZTÜRK ADIYAMAN 2011 Her
DetaylıATIK POLİMERİK MALZEME KATKILI BETONUN YALITIM ÖZELLİĞİNİN DENEYSEL OLARAK İNCELENMESİ
Isı Blm ve Teknğ Dergs, 26,, 5-20, 2006 J. of Thermal Scence and Technology 2006 TIBTD Prnted n Turkey ISSN 300-365 ATIK POLİMERİK MALZEME KATKILI BETONUN YALITIM ÖZELLİĞİNİN DENEYSEL OLARAK İNCELENMESİ
Detaylı4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ
Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,
DetaylıTHE ANALYSES OF THIN WALLED TUBES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Niğde Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı 1-2, (2002), 45-54 İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ Ömer KELEŞOĞLU *, Adem FIRA ÖZE Bu çalışmada, tüp sistemlerin
DetaylıYAPI LABORATUVARI CİHAZ KATALOĞU
ADANA BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ YAPI LABORATUVARI CİHAZ KATALOĞU 1 S a y f a CİHAZLAR Cihazın ismi Sayfa Beton Basınç Dayanımı ve Kiriş
DetaylıISIDAÇ 40. karo. Özel ürünleriniz için özel bir çimento!
karo Özel ürünleriniz için özel bir çimento! Çimsa Kalsiyum Alüminat Karo Uygulamaları www.cimsa.com.tr, 10 yılı aşkın süredir Çimsa tarafından, TS EN 14647 standardına uygun olarak üretilen Kalsiyum Alüminat
DetaylıVolkanik Kayaçların Beton Agregası Olarak Kullanılması. Use of Volcanic Igneous Rocks as Concrete Aggregate
ISSN: 2148-0273 Cilt 5, Sayı 2, 2017 Vol. 5, Issue 2, 2017 Volkanik Kayaçların Beton Agregası Olarak Kullanılması Yaşar KAYAN 1, Murat DOĞRUYOL 2*, Ersin AYHAN 3 Özet Betonda kullanılan malzemelerin başında
DetaylıAgreganın En Büyük Tane Boyutu ve Numune Boyutunun Betonun Karot Dayanımına Etkisi
İnşaat Mühendisliği nde 100. Yıl Teknik Kongresi, 22 24 Kasım 2012 Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul Agreganın En Büyük Tane Boyutu ve Numune Boyutunun Betonun Karot Dayanımına Etkisi Ali Mardani-Aghabaglou,
DetaylıPolipropilen Lifli Betonların Yüksek Sıcaklık Sonrası Basınç Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
23 Polipropilen Lifli Betonların Yüksek Sıcaklık Sonrası Basınç Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini Hasbi YAPRAK ve Abdulkadir KARACI Kastamonu University, Kastamonu, 37100 Türkiye, Kastamonu
DetaylıToplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması
Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn
DetaylıISIDAÇ 40. refrakter. Özel ürünleriniz için özel bir çimento!
refrakter Özel ürünleriniz için özel bir çimento! Çimsa Kalsiyum Alüminat Refrakter Uygulamaları www.cimsa.com.tr, 10 yılı aşkın süredir Çimsa tarafından, TS EN 14647 standardına uygun olarak üretilen
DetaylıEda Serin Accepted: October 2011
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 4, Article Number: 1A0260 Celalettin Başyiğit ENGINEERING SCIENCES Ayşe Akkaş Received: May 2011 Eda Serin Accepted: October
DetaylıKAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957
DetaylıISSN : Isparta-Turkey YAPAY SĠNĠR AĞLARI (YSA) YÖNTEMĠ ĠLE GLOBAL RADYASYON TAHMĠNĠ
ISSN:1306-3111 e-journal o New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 1A0174 Kadir Günoğlu ENGINEERING SCIENCES Betül Mavi Received: November 2010 Ġskender Akkurt Accepted:
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs 008 () - TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Başlığın Boru Hattı Etrafındak Akıma Etks Ahmet Alper ÖNER Aksaray Ünverstes, Mühendslk
DetaylıTürkiye deki Binalara Yönelik Soğutma Yükü Hesabı için Web Tabanlı Yazılım Geliştirilmesi
43 Türkye dek Bnalara Yönelk Soğutma Yükü Hesabı çn Web Tabanlı Yazılım Gelştrlmes Development of a Web-Based Software For Buldng Coolng Load Calculatons n Turkey Yrd. Doç. Dr. M. Azm AKTACİR / Yrd. Doç.
DetaylıT.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ
Sayı Konu...12.30 : B.30.2.KHU.0.00.00.00- : Özürlü Öğrencler hk. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ VEDİ L~.10. 20 0 5 Yükseköğretm Kurulu Başkanlığına Ilg: 14.09.2009 tarh 29515 sayılı yazınız. Yükseköğretm
DetaylıT.C. KEÇiÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI Mali Hizmetler Müdürlüğü BAŞKANLIK MAKAMINA
l!l KEÇÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI KEÇöREN BELeDYES SA YI : M.06.6.KEç.O-31/2009KONU: Yetk Devr bo f.!200fd 6.1. BAŞKANLIK MAKAMINA Blndğ üzere O 1.01.2006 tarhnden tbaren tüm yerel yönetmlerde 31.12.2005
DetaylıISIDAÇ 40. yapı kimyasalları. Özel ürünleriniz için özel bir çimento!
ISIDAÇ 40 yapı kimyasalları Özel ürünleriniz için özel bir çimento! Çimsa ISDAÇ 40 Kalsiyum Alüminat Çimentosu Yapı Kimyasalları Uygulamaları www.cimsa.com.tr ISIDAÇ 40, 10 yılı aşkın süredir Çimsa tarafından,
DetaylıOTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA SİSTEMLERİNDE ÖZELLİK NOKTALARININ TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 007 : 13 : 1 : 911
DetaylıEKOBEYAZ. yapı kimyasalları. Hem ekonomik, hem yüksek beyazlık!
EKOBEYAZ yapı kimyasalları Hem ekonomik, hem yüksek beyazlık! Çimsa Ekobeyaz Çimento Yapı Kimyasalları Uygulamaları Beyaz Portland Çimentosu, 100 yılı aşkın süredir dünyada; gerek estetik görüntüler elde
DetaylıPARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ
PARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ Necla ÖZKAYA Şeref SAĞIROĞLU Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Ercyes Ünverstes, 38039, Talas, Kayser Gaz Ünverstes,
DetaylıÇELİK LİFLERİN TAZE BETON ÖZELLİKLERİNE ETKİSİ EFFECT OF STEEL FIBERS ON FRESH CONCRETE PROPERTIES
ÇELİK LİFLERİN TAZE BETON ÖZELLİKLERİNE ETKİSİ Burak Işıkdağ 1, İlker Bekir Topçu 2, Seyfettin Umut Umu 3 Özet Bu çalışmada çelik lifli taze betonlarda (ÇLB) çelik liflerin beton kıvamına etkisi araştırıldı.
DetaylıEKOBEYAZ. prekast. Hem ekonomik, hem yüksek beyazlık!
EKOBEYAZ prekast Hem ekonomik, hem yüksek beyazlık! Çimsa Ekobeyaz Çimento Prekast Uygulamaları Beyaz Portland Çimentosu, 100 yılı aşkın süredir dünyada; gerek estetik görüntüler elde etmek için, gerekse
DetaylıÖZET ÇOK BİLEŞENLİ BİR ALKOL KARIŞIMIN DAMITILDIĞI LABORATUVAR ÖLÇEKTE SÜREKLİ ÇALIŞAN BİR DOLGULU DAMITMA KOLONUNUN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ÇOK DEĞİŞK
T.C. ANKARA ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJESİ KESİN RAPORU Çok bleşenl br alkol karışımının damıtıldığı laboratuar ölçekte sürekl çalışan br dolgulu damıtma kolonun yapay snr ağları le çok değşkenl
DetaylıSÜPER BEYAZ. prekast. Yüksek performanslı beyaz çimento!
SÜPER BEYAZ prekast Yüksek performanslı beyaz çimento! Süper Beyaz Çimento Prekast Uygulamaları Beyaz Portland Çimentosu, 100 yılı aşkın süredir dünyada; gerek estetik görüntüler elde etmek için, gerekse
DetaylıGRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY) The Efficiency Of Groups And Semigroups *
GRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY The Effcency Of Groups And Semgroups * Özer CAN Matematk Ana Blm Dalı Blal VATANSEVER Matematk Ana Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada öncelkle gruplarda, yarıgruplarda,
DetaylıZeolit ve Silika Dumanı Katkılı Betonların Mekanik ve Geçirimlilik Özellikleri
Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26(2), ss. 57-63, Aralık 2011 Çukurova University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture, 26(2), pp. 57-63, December 2011 Zeolit
DetaylıUYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.
UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres
DetaylıTürk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması
Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıG.1. : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp. : Öz Düzenleyici Haritalar Kullanilarak Diken Dalgalarin Analizi. Yay nlanan Kitapç k.
G.1 Yazarlar : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp Ba l k : Öz Düzenley Hartalar Kullanlarak Dken Dalgalarn Analz Yay nlanan Ktapç k : Genç Blm nsanlar le Beyn Byofz II. Çal tay, Izmr / Turkey, 21-23 ubat2008
DetaylıİÇERİSİ BETON İLE DOLDURULMUŞ ÇELİK BORU YAPI ELEMANLARININ DAYANIMININ ARAŞTIRILMASI ÖZET
İÇERİSİ BETON İLE DOLDURULMUŞ ÇELİK BORU YAPI ELEMANLARININ DAYANIMININ ARAŞTIRILMASI Cemal EYYUBOV *, Handan ADIBELLİ ** * Erciyes Üniv., Müh. Fak. İnşaat Müh.Böl., Kayseri-Türkiye Tel(0352) 437 49 37-38/
DetaylıMaksimum Agrega Tane Boyutu, Karot Narinliği ve Karot Çapının Beton Basınç Dayanımına Etkisi GİRİŞ
Maksimum Agrega Tane Boyutu, Karot Narinliği ve Karot Çapının Beton Basınç Dayanımına Etkisi K.Ramyar *, O.E. Köseoğlu *, Ö. Andiç GİRİŞ Genelde, betonun dayanımı hakkında şüphe olduğunda veya gerçek dayanımı
Detaylı1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ
DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...
DetaylıBeton Melike Sucu ZEMİN BETONLARINDA KALSİYUM ALÜMİNAT ÇİMENTOSU KULLANIMI. Nisan, 17
Beton 2017 Melike Sucu ZEMİN BETONLARINDA KALSİYUM ALÜMİNAT ÇİMENTOSU KULLANIMI Nisan, 17 İçerik NEDEN KAÇ KAÇ MİKROYAPI VE KİMYASAL ÖZELLİKLERİ KAÇ HİDRATASYONU ATAKLARA KARŞI DAYANIM KİMYASAL ATAKLAR
DetaylıŞiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *
İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)
DetaylıK-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *
İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 4 Sayı: 2 sh Mayıs 2002 DEĞİŞİK AKIŞKANLAŞTIRICILARIN BETONDAKİ PERFORMANSLARI
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 4 Sayı: 2 sh. 41-52 Mayıs 2002 DEĞİŞİK AKIŞKANLAŞTIRICILARIN BETONDAKİ PERFORMANSLARI (THE PERFORMANCE OF DIFFERENT WATER-REDUCING ADMIXTURES
DetaylıZKÜ Mühendislik Fakültesi - Makine Mühendisliği Bölümü ISI VE TERMODİNAMİK LABORATUVARI Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değiştirgeci Deney Föyü
ZKÜ Müendslk Fakültes - Makne Müendslğ Bölümü Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değştrge Deney Föyü Şekl. Sudan suya türbülanslı akış ısı değştrge (H950 Deneyn adı : Boru çnde sudan suya türbülanslı akışta
DetaylıÇizelge 5.1. Çeşitli yapı elemanları için uygun çökme değerleri (TS 802)
1 5.5 Beton Karışım Hesapları 1 m 3 yerine yerleşmiş betonun içine girecek çimento, su, agrega ve çoğu zaman da ilave mineral ve/veya kimyasal katkı miktarlarının hesaplanması problemi pek çok kişi tarafından
Detaylıbir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre
Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak
DetaylıDENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI
A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.
DetaylıISSN: e-journal of New World Sciences Academy 2008, Volume: 3, Number: 4 Article Number: A0099
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2008, Volume: 3, Number: 4 Article Number: A0099 NATURAL AND APPLIED SCIENCES TECHNICAL EDUCATION CONSTRUCTION EDUCATION Received: January 2008 Accepted:
DetaylıROBİNSON PROJEKSİYONU
ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı
Detaylı