Metakaolin ve silis dumaný içeren betonlarýn basýnç dayanýmýnýn gen ifadeli programlama ile tahmin edilmesi

Son zamanlarda, yapay zeka tekniklerinden biri olan gen ifadeli programlama (GEP), inþaat mühendisliði uygulamalarýnýn birçok alanýnda insan faaliyetlerinin bazýlarýný modellemek için yaygýn olarak kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada da, metakaolin ve silis dumaný içeren betonlarýn farklý günlerdeki basýnç dayanýmlarýný tahmin etmek için GEP modelleri kullanýlmýþtýr. Bu modelleri oluþturmak amacýyla, 33 farklý karýþýmda üretilen 195 numunenin deneysel sonuçlarý teknik literatürden elde edilmiþtir. Modellerde kullanýlan girdi verileri numunenin yaþý ve beton karýþým miktarlarýný içerecek bir formatta 8 parametreli olarak düzenlenmiþtir. Bu girdi parametrelerine göre modellerde metakaolin ve silis dumaný içeren betonlarýn farklý günlerdeki basýnç dayanýmý deðerleri tahmin edilmiþtir. Modellerdeki eðitim ve test sonuçlarý, metakaolin ve silis dumaný içeren betonlarýn faklý günlerdeki basýnç dayanýmý deðerlerini tahmin etmek için GEP tekniðinin güçlü potansiyele sahip olduðunu göstermiþtir.

Prediction of compressive strength of concretes containing metakaolin and silica fume by gene expression programming

Recently, gene expression programming (GEP) have been widely used to model the human activities in many areas of civil engineering applications. In this study, the GEP models for predicting the compressive strength of concretes containing metakaolin and silica fume have been used at different days. In order to building these models, the experimental results of 195 specimens produced with 33 different mixtures were gathered from the literature. The input data used in these models have been arranged as eight parameters that cover the age of specimen and the amounts of concrete mixtures. According to these input parameters, the compressive strength values of concretes containing metakaolin and silica fume at different days are predicted in these models. The training and testing results of models have shown that GEP technique has strong potential for predicting the compressive strength values of concretes containing metakaolin and silica fume at different days.