Bu makalede, Niğde-Adana otoyolu inşaatında yapılan Marshall stabilite deneylerinden faydalanılmıştır. Karot numune üzerinde yapılan deneylerin sonuçları Yapay Sinir Ağları (YSA) ile modellenmiştir. Asfalt betonu karışımı numunesi üzerinde yapılan Marshall stabilite deneyinde; agrega ağırlığına göre bitüm yüzdesi, karışım içindeki bitümün ağırlıkça yüzdesi, hacim özgül ağırlığı ve boşluk değerlerine bağlı olarak bulunan Marshall stabilite değeri YSA yöntemine göre tahmin edilmiştir. Yapılan eğitim sonucu elde edilen tahmin modeli, önceden ayrılan deney sonuçları ile denetlendiğinde, YSA modelinin tahmin ettiği Marshall stabilite değerleri ile deneysel olarak elde edilen değerlerin arasında iyi bir ilişkinin olduğu belirlenmiştir.
In this article, Marshall stability tests carried out in Niğde-Adana highway construction site were used. The results of the experiments performed on the core sample were modelled by Artificial Neural Networks (ANN). In Marshall stability test performed on the specimen of asphalt concrete mixture; the Marshall stability values, which are determined by the percentage of bitumen according to the weight of aggregate, the percentage by weight of the bitumen in the mixture, the volume specific gravity and the void values, were estimated by using the ANN method. When the prediction model obtained as a result of the training was inspected with the previously separated experimental results, it was determined that there was a good relationship between the Marshall stability values estimated by the ANN model and the experimentally obtained values.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | İnşaat Mühendisliği |
Bölüm | İnşaat Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 27 Temmuz 2021 |
Gönderilme Tarihi | 22 Ocak 2021 |
Kabul Tarihi | 22 Şubat 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 10 Sayı: 2 |