Üstyapı yönetim sistemi çalışmalarının gerek daha hızlı sonuç vermesi, gerekse de bir an önce başlaması için üstyapının fiziksel ve mekanik özelliklerinin belirlenmesi önemlidir. Üstyapıya ait fiziksel ve mekanik özelliklerin belirlenmesi çalışmalarında, karot alma yöntemi sıklıkla kullanılmaktadır. Fakat bu yöntem tahribatlı olduğundan, daha üstyapı yönetim sistemi çalışmasının başında üstyapıda yama şeklinde bozulma bizzat bozulmaya karşı olması gerekenler tarafından oluşturulmaktadır. Bunun yanında bu yöntem zahmetli ve zaman alıcıdır. Son yıllarda tahribatlı yöntemler yerine tahribatsız yöntemler ile üstyapı kalınlık tahmini, elastisite modülü belirlenmesi, yoğunluk ve nem ölçümleri yapılmaktadır. Bu parametrelerin belirlenmesi için farklı cihazlara ihtiyaç duyulmaktadır. Birçok üstyapı şubesinde bu cihazların bazıları varken bazıları olmayabilmektedir. Bu çalışmada, yukarıda bahsedilen tahribatlı ve tahribatsız testler aynı üstyapı noktasında uygulanarak elde edilen veriler ve ölçümler ile üstyapıya ait fiziksel (yoğunluk) ve mekanik özellikler (yorulma, rijitlik) tahmin edilmiştir. Yapılan ölçümler ve alınan karotlar kullanılarak, yapay zekâ yöntemleri ile fiziksel ve mekanik özellikler tahmin edilmiştir. Ayrıca başlıca etken analizi ile en etken parametre saptanmıştır, böylece hiçbir cihaza sahip olmayan sınırlı bütçeli kuruluşlar için bir öneride bulunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Tahribatsız deneyler, zemin penetrasyon radarı (GPR), üstyapı kalite göstergesi (PQI), nükleer yoğunluk ölçer (NYÖ), ultrases geçiş hızı (UGH), yüzey kayma direnci, tahribatlı deneyler, karot, dolaylı çekme yorulma deneyi, dolaylı çekme rijitlik modülü, yapay zekâ, yapay sinir ağları (YSA).
It is important to determine the physical and mechanical properties of pavements both for a more rapid solution and easy start to construction in pavement management system studies. In the prediction of physical and mechanical properties, coring is a commonly used technique. However, since this method is destructive, just in the beginning the pavement management system work, the people themselves, who should be against to destruction in the pavement, destruct the structure. Besides, this method is inconvenient and time-consuming. In recent years, non-destructive techniques, rather than destructive ones, are being used for thickness prediction of pavements, determination of modulus of elasticity, density and humidity measurements. Different devices are needed for the determination of these parameters. In many pavement branches, some of these devices are available, while some are not. In this study, it is aimed to assess the physical (density) and mechanical properties (fatigue, stiffness) of a pavement by means of the results obtained at the end of a number of destructive and non-destructive tests, carried out at the same point on the pavement. The physical and mechanical properties was assessed by using the measurements, coring and artificial intelligence methods. In addition, the most effective parameter were determined by means of principal component analysis, and based on this, suggestions were produced for small enterprises with limited budget, which do not have any of the necessary devices.
Keywords: Nondestructive tests, ground penetration radar (GPR), pavement quality indicator (PQI), nuclear gauge (NG), ultrasonic velocity (UV), Surface skid-resistance, destructive tests, core, Indirect tensile fatigue test, Indirect tensile stiffness modulus, artificial intelligence, artificial neural networks (ANN).
Tez (Doktora) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, 2014.
Kaynakça var.
Üstyapı yönetim sistemi çalışmalarının gerek daha hızlı sonuç vermesi, gerekse de bir an önce başlaması için üstyapının fiziksel ve mekanik özelliklerinin belirlenmesi önemlidir. Üstyapıya ait fiziksel ve mekanik özelliklerin belirlenmesi çalışmalarında, karot alma yöntemi sıklıkla kullanılmaktadır. Fakat bu yöntem tahribatlı olduğundan, daha üstyapı yönetim sistemi çalışmasının başında üstyapıda yama şeklinde bozulma bizzat bozulmaya karşı olması gerekenler tarafından oluşturulmaktadır. Bunun yanında bu yöntem zahmetli ve zaman alıcıdır. Son yıllarda tahribatlı yöntemler yerine tahribatsız yöntemler ile üstyapı kalınlık tahmini, elastisite modülü belirlenmesi, yoğunluk ve nem ölçümleri yapılmaktadır. Bu parametrelerin belirlenmesi için farklı cihazlara ihtiyaç duyulmaktadır. Birçok üstyapı şubesinde bu cihazların bazıları varken bazıları olmayabilmektedir. Bu çalışmada, yukarıda bahsedilen tahribatlı ve tahribatsız testler aynı üstyapı noktasında uygulanarak elde edilen veriler ve ölçümler ile üstyapıya ait fiziksel (yoğunluk) ve mekanik özellikler (yorulma, rijitlik) tahmin edilmiştir. Yapılan ölçümler ve alınan karotlar kullanılarak, yapay zekâ yöntemleri ile fiziksel ve mekanik özellikler tahmin edilmiştir. Ayrıca başlıca etken analizi ile en etken parametre saptanmıştır, böylece hiçbir cihaza sahip olmayan sınırlı bütçeli kuruluşlar için bir öneride bulunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Tahribatsız deneyler, zemin penetrasyon radarı (GPR), üstyapı kalite göstergesi (PQI), nükleer yoğunluk ölçer (NYÖ), ultrases geçiş hızı (UGH), yüzey kayma direnci, tahribatlı deneyler, karot, dolaylı çekme yorulma deneyi, dolaylı çekme rijitlik modülü, yapay zekâ, yapay sinir ağları (YSA).
It is important to determine the physical and mechanical properties of pavements both for a more rapid solution and easy start to construction in pavement management system studies. In the prediction of physical and mechanical properties, coring is a commonly used technique. However, since this method is destructive, just in the beginning the pavement management system work, the people themselves, who should be against to destruction in the pavement, destruct the structure. Besides, this method is inconvenient and time-consuming. In recent years, non-destructive techniques, rather than destructive ones, are being used for thickness prediction of pavements, determination of modulus of elasticity, density and humidity measurements. Different devices are needed for the determination of these parameters. In many pavement branches, some of these devices are available, while some are not. In this study, it is aimed to assess the physical (density) and mechanical properties (fatigue, stiffness) of a pavement by means of the results obtained at the end of a number of destructive and non-destructive tests, carried out at the same point on the pavement. The physical and mechanical properties was assessed by using the measurements, coring and artificial intelligence methods. In addition, the most effective parameter were determined by means of principal component analysis, and based on this, suggestions were produced for small enterprises with limited budget, which do not have any of the necessary devices.
Keywords: Nondestructive tests, ground penetration radar (GPR), pavement quality indicator (PQI), nuclear gauge (NG), ultrasonic velocity (UV), Surface skid-resistance, destructive tests, core, Indirect tensile fatigue test, Indirect tensile stiffness modulus, artificial intelligence, artificial neural networks (ANN).