Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorSaltan, Mehmet
dc.date.accessioned2015-01-27T09:17:22Z
dc.date.available2015-01-27T09:17:22Z
dc.date.issued2002
dc.identifier.issn13023160
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11421/831
dc.description.abstractYapısal açıdan incelendiğinde rijit yol üstyapılarının, esnek olanlara benzerlik gösterdiği anlaşılmaktadır.Ancak günümüzde, uçak teknolojisindeki gelişmeler sonucu uçak ağırlıkları artmış ve buna paralel olarak özellikle havaalanı rijit üstyapıları için bakım çalışmaları daha fazla önem kazanmıştır. Rijit üstyapılarda, yapılan çok sayıda defleksiyon ölçümü kullanılarak üstyapının durumu hakkında bilgi edinmek mümkündür. Alışılmış geri-hesaplama teknikleri dışında çok sayıda defleksiyon ölçümünden yapay sinir ağlan (YSA) kullanılarak üstyapının durumunu değerlendirmek mümkündür.Üstyapımn durumunu belirlemekte kullanılan diğer yöntemlerde veri hazırlama ve özellikle de değerlendirmek çok uzun sürmektedir.Bu çalışmada YSA kullanılarak eldeki mevcut veri tabanı öğretilmiş, sonra da öğretimde kullanılmayan veriler değerlendirilmiştir. Böylece çok uzun sürebilecek sayısal yöntemlerin kullanımı yerine YSA kullanımının kolaylık ve zamandan tasarruf sağladığı görülmüştür. Ayrıca YSA, girdi ve çıktılar arasında doğrudan nonlineer bir ilişki bulduğu için diğer program ve yöntemlerdeki kabuller ortadan kaldırılmaktadır.en_US
dc.description.abstractRigid pavements are like flexible pavements as structural manner.Today especially with increase of airplane weight, rigid pavement maintenance is important. It is important to examine structural capacity of pavements using deflection tests.Except for usual backcalculation techniques, pavement performance can be evaluated using Artificial Neural Network (ANN) from deflection tests. Other techniques used structural capacity of pavement require more time in preparing data and evaluating pavement condition. In this study, available data base was trained using ANN and then data which are not used in training were evaluated. So instead of the use of numerical methods that can take long time, the use of ANN make simplicity and saving time.Also, because ANN ensure a nonlinear relation between input and output, assumptions in other programs and methods are removed.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAnadolu Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectRijit Yol Üstyapılarıen_US
dc.subjectDefleksiyonen_US
dc.subjectYapay Sinir Ağlarıen_US
dc.subjectGeri-Hesaplamaen_US
dc.subjectRigid Pavementsen_US
dc.subjectDeflectionen_US
dc.subjectArtificial Neural Networksen_US
dc.subjectBackcalculationen_US
dc.titleRijit Yol Üstyapısının Bakımına Bir Yapay Sinir Ağı Metodolojisinin Uygulanmasıen_US
dc.title.alternativeAn Application of Artificial Neural Network Methodology to Maintenance of Rigid Pavementsen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalAnadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A - Uygulamalı Bilimler ve Mühendisliken_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kategorisizen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster