Prediction of Ultimate Tensile Strength of Prestressed Concrete Strand Using Artificial Neural Network Model

Authors : Mehmet Uğraş CUMA, Hayrullah ÖZEL, Tahsin KÖROĞLU

Pages : 187-196

Doi:10.21605/cukurovaummfd.504649

View : 26 | Download : 13

Publication Date : 2018-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Demir ve çelik endüstrisi, bir ülkenin endüstriyel ve ekonomik kalkınması için vazgeçilmez sektörlerden biridir. Demir ve çelik endüstrisindeki en yaygın sorun, ürünün maksimum çekme mukavemetini belirlemektir. Ön germeli beton demeti (ÖGBD) ürününde kullanılan hammaddeler kuvvet altında deforme olmakta ve karakteristikleri sabit olmadığından şekilleri ve boyutları değişmektedir. Ürünün, akma ve maksimum çekme mukavemeti gibi malzeme özelliklerini anlamak için bazı mekanik testler gerçekleştirilir. Bu mekanik testlerde ortaya çıkan ürün, zaman ve iş gücü kaybı, tahribatsız ölçümlere dayanan bir tahmin metodu geliştirme ihtiyacını ortaya koymaktadır. Bu çalışmada, ön germeli beton demeti ürününün mekanik özellikleri yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak tahmin edilmiştir. Mevcut işlem için en doğru ağ tipi olduğundan 'İleri Beslemeli Geri Yayılım (İBGY)' tercih edilmiştir. Maksimum çekme mukavemetini belirlemek için, malzeme üzerine uygulanılan yük (yük hücresi çıkışı), indüksiyon fırınının DC gerilimi ve DC akımı, ÖGBD hattının hızı, indüksiyon fırınının sıcaklığı, soğutma tankının sıcaklığı ve ÖGBD ürününün çapı gibi veriler gerçek bir üretim hattından toplanmakta ve simülasyon ortamında YSA’nın girdi parametreleri olarak kullanılmaktadır. Çalışma, ANN modelinin, ön gerilmeli beton demetinin maksimum çekme mukavemetine dair çok iyi tahminde bulunulduğunu göstermektedir. 
Keywords : Öngermeli beton demeti, Çekme testi, Yapay sinir ağları, İleri beslemeli geri yayılım