Beton Basınç Dayanımının Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Çok Değişkenli Regresyon Analizi ile Tahmin Edilmesi

Abstract

Beton çok sayıda bileşenden oluşan kompozit bir yapı malzemesidir. Betonda aranan en önemli özellik basınç dayanımıdır. Beton basınç dayanımı çok sayıda faktörden etkilenir. Geleneksel yöntemlerde basınç dayanımı tahmininde bazı dezavantajlar bulunmaktadır. Yapay zekâ yöntemlerinin gelişmesiyle alternatif metotlar geliştirilmekte ve birçok çalışma yapılarak bu metotların performansları ölçülmektedir. Bu metotlar standart yöntemlerin dezavantajlı yönlerini bertaraf ederek daha pratik ve hızlı bilgi akışı sağlamaktadır. Bu çalışmada MATLAB programı ile YSA modeli oluşturulmuş, YSA modeli ile beton basınç dayanımı tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Modelde tüm veri seti için %92,6 doğruluk değeri elde edilmiştir. YSA modeli ile gerçek laboratuvar verileri grafik üzerinden karşılaştırılmıştır. Veri setinden alınan laboratuvar değerleri YSA modeliyle değerlendirildiğinde ortalama hata oranı %8,394385 olarak bulunmuştur. Çalışmadaki minimum hata oranı ise %0,006872 olarak bulunmuş ve gerçeğe çok yakın bir değer elde edilmiştir. Gerçek deney verileri YSA tahminleriyle uyum göstermiştir. Ardından değişkenler arasındaki ilişkinin analizi için 8 bağımsız değişken doğrultusunda MATLAB programı ile çok değişkenli regresyon analizi yapılmıştır. Regresyon analizi için lineer, interaction, quadratic ve pure-quadratic modelleri kullanılmıştır. En iyi değerleri veren model ‘Quadratic Regresyon Analizi’ modeli olarak tespit edilmiştir. YSA modeli değerleri, Quadratic Regresyon Analizi değerleri ve gerçek laboratuvar verileri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda beton basınç dayanımının tahmini için yapay sinir ağları ile kurulan modelin regresyon analizine göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Sonuç olarak, çok sayıda faktörün etkilediği beton basınç dayanımının tahmininde Yapay Sinir Ağları (YSA) yönteminin sonuçların gerçek değerlerle büyük oranda uyumlu olduğu ve kullanılabileceği görülmüştür.