Sugeno Fuzzy Logic Approach to Estimating Unconfined Compressive Strength

Bu çalışmanın amacı ince taneli çimento ile enjeksiyon yapılmış kum zeminlerin serbest basınç dayanımı değerinin Sugeno bulanık çıkarım sistemiyle tahmin edilmesi ve regresyon yöntemleriyle (doğrusal ve doğrusal olmayan) elde edilen tahmin sonuçlarıyla karşılaştırılmasıdır. Regresyon analizi için dö...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 2021-04, Vol.26 (1), p.97-108
Hauptverfasser: Bahadır Yılmaz, Eyubhan Avcı, Eray Yıldırım
Format: Artikel
Sprache:eng
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Bu çalışmanın amacı ince taneli çimento ile enjeksiyon yapılmış kum zeminlerin serbest basınç dayanımı değerinin Sugeno bulanık çıkarım sistemiyle tahmin edilmesi ve regresyon yöntemleriyle (doğrusal ve doğrusal olmayan) elde edilen tahmin sonuçlarıyla karşılaştırılmasıdır. Regresyon analizi için dört farklı denklem (doğrusal, polinom, üstel ve eksponansiyel fonksiyonlar) kullanılmıştır. Buna göre serbest basınç dayanımının tahminine yönelik olarak toplam 5 model oluşturulmuştur. Girdi parametresi olarak enjeksiyon basıncı değerleri çıktı parametresi (tahmin edilen parametre) olarak ise serbest basınç dayanım değerleri kullanılmıştır. Sugeno bulanık mantık (Sugeno BM) yöntemi oluşturulurken girdi parametresi için 7 üyelik fonksiyonu tanımlanmış, çıktı üyelik fonksiyonları ise lineer olarak alınmıştır. Modellerin tahmin performansını ölçmek amacıyla determinasyon katsayısı (R^2) ve Ortalama Karesel Hata (OKH) ölçütleri kullanılmıştır. Hesaplanan R^2 ve OKH değerlerine göre geliştirilen modellerin ince taneli çimento ile enjeksiyon yapılmış kum zeminlerin serbest basınç dayanım değerlerini tahmin etmede oldukça iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Modellerin tahmin performanslarına göre başarı sıralaması Sugeno BM modeli, polinom, doğrusal, üstel ve eksponansiyel denklemleri ile oluşturulan regresyon modelleri şeklindedir. Sugeno BM yöntemi, insanın düşünme mekanizmasına, çıkarım ve karar verme sistemine yakın olduğundan dolayı anlaşılmasının kolay olması bir avantaj sağlamaktadır. Sugeno BM yönteminin avantajları ve geliştirilen Sugeno BM modelinin tahmin başarısından dolayı regresyon yöntemine alternatif olabileceği görülmüştür.
ISSN:2148-4147
2148-4155
DOI:10.17482/uumfd.863121