Otomatik Üretim Teknolojisine Uygun Betonların Basınç Dayanımlarının Makine Öğrenmesi Yöntemiyle Belirlenmesi

Authors : Nihan KAZAK ÇERÇEVİK, Hüseyin KAYHAN

Pages : 728-735

Doi:10.31590/ejosat.1041528

View : 15 | Download : 13

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Beton, yapı malzemeleri arasında mekanik özellikleri en karmaşık kompozitlerin başında gelmektedir. Betonun en temel mekanik özelliği ise basınç dayanımıdır. Betonarme yapılarda betonun basınç dayanımını hızlı, doğru, maliyetsiz ve zahmetsizce belirlemek oldukça önemli bir hedeftir. Bu çalışmada, beton basınç dayanımı belirtilen amaçlar göz önünde bulundurularak görüntü işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmektedir. Önerilen yöntemde uygulama yapılabilmesi için otomatik üretim teknolojisine uygun 48 adet küp numune hazırlanmıştır. Hazırlanan beton numunelerinde uçucu kül ve lif değişkenlerinin oluştuğu 6 farklı beton tipi kullanılmıştır. Beton numunelerinden elde edilen görüntüler ilk olarak ön işlem adımlarından geçerek veriseti hazırlanmıştır. Sonraki aşamada, beton görüntülerinin öznitelikleri Gri Seviye Eş Oluşum Matrisi (GLCM) yöntemi kullanılarak çıkarılmıştır. Elde edilen öznitelikler içinden rasgele seçilen %80’i eğitim, geri kalanı ise test seti olarak belirlenmiştir. Son adımda ise, K-En Yakın Komşu (KNN) algoritması uygulanarak betonda kullanılan malzemelerin değişimi ile beton basınç dayanımı ve görüntülerinde oluşan farklılıklar araştırılmıştır. Önerilen yöntem 100 kez tekrarlanarak doğruluk oranlarının ortalaması alınmıştır. Bulunan sonuçlar otomatik üretim teknolojisine uygun beton görüntüleri ile basınç dayanımı arasında %79.7’lik başarım oranı sağlanmıştır. Bu sayede gelişimini her geçen gün artıran otomatik üretim teknolojisine uygun yapıların betonun en önemli mekanik özelliklerinden biri olan basınç dayanımı tahminleri, görüntüler üzerinden yapılabileceği ortaya konulmuştur.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Görüntü İşleme, Mekanik Özellikler, 3D Beton