Lamine kaplama kereste (LVL) rutubetinin basınç direnci üzerine etkisinin yapay zekâ ile belirlenmesi

Authors : Eser SÖZEN, Timuçin BARDAK, Kadir KAYAHAN

Pages : 157-164

Doi:10.18182/tjf.888829

View : 16 | Download : 8

Publication Date : 2021-06-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Yapı sektöründe kullanılan ahşap malzemeler, kullanım yerine bağlı olarak farklı yükleme çeşitlerine ve farklı dirençlere maruz kalmaktadır. Yükleme türüne uygun materyal kullanımı güvenlik, performans ve maliyet gibi önemli faktörleri etkilemektedir. Yapı sektöründe kullanılan ahşap materyallerde diğer bir önemli husus, odun-su ilişkileridir. Rutubet, odunun fiziksel, mekanik ve teknolojik insert ignore into journalissuearticles values(sertlik, aşınma); özellikleri üzerinde önemli değişikliklere neden olmaktadır. Bu çalışmada, soyma işlemi ile elde edilen 2 mm kayın insert ignore into journalissuearticles values(Fagus orientalis L.); kaplamlardan 5 katmanlı LVL insert ignore into journalissuearticles values(Laminated Veneer Lumber); üretimi gerçekleştirilmiştir. Üretilen LVL’ler dört farklı nem insert ignore into journalissuearticles values(% 0, % 12, % 18 ve % 25); değerinde ve liflere dik ve parallel olmak üzere iki farklı yönde basınç direncine tabi tutulmuştur. Belirtilen rutubet değerlerinden elde edilen verilerden yararlanılarak yapay zeka ile diğer rutubet miktarlarındaki basınç direnci değerleri tahmin edilmiştir. Tahminlerde Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA);, Karar Ağaçları insert ignore into journalissuearticles values(KA); ve Rastgele Orman insert ignore into journalissuearticles values(RO); algoritmaları kullanılmıştır. Mekanik test sonuçlarına göre, en yüksek basınç direnci değeri rutubeti %0 insert ignore into journalissuearticles values(fırın kurusu); olan örneklerin liflere parallel yönde yapılan yüklemelerinde insert ignore into journalissuearticles values(51,96 N/mm²); elde edilmiştir. En düşük basınç direnci değeri insert ignore into journalissuearticles values(13,57 N/mm²); ise %25 rutubetli örneklerin liflere dik yönde yapılan yüklemelerinde saptanmıştır. En yüksek tahmin başarısı R2=0,984 değeri ile Rastgele Orman algoritmasından elde edilmiştir. Sonuç olarak, farklı rutubetlerde LVL`lerin basınç direncini tahmin etmek için yapay zeka tekniklerinin çözüm olarak başarılı bir şekilde kullanılabileceği belirlenmiştir.
Keywords : LVL, Basınç direnci, Rutubet, Yapay zekâ, Karar ağaçları, Rastgele orman