3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Öğe Yalıtım özelliği yüksek yapı malzemelerinin geliştirilmesi ve ısıl performanslarının incelenmesi(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017-11-27) Oktay, Hasan; Argunhan, Zeki; Yumrutaş, RecepBinaların ısıtılması ve soğutulmasında harcan enerji ile birlikte artan endişeler, bina yapılarının ısıl performanslarının iyileştirilmesine yönelik bir talebin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Binalarda uygulanacak yalıtım malzemesi, sağlayacağı ekonomik faydanın yanı sıra çevre kirliliğine etkisi ve binanın yangın yalıtımına katkısı gibi hususlarda dikkate alınarak seçilmelidir. Bununla birlikte ülkemizde yaygın olarak kullanılan çoğunluğu petrol ürünü ve yanıcı olan strafor ve poliüretan gibi yalıtım ürünlerine muadil olabilecek ve ülkemizin kaynaklarını kullanılarak elde edilecek ürünlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bununla birlikte, binalarda enerji verimliliğinin yüksek olması ve enerji israfının yapılmaması için, yalıtım malzemelerin kullanılmasının yanında, ısıtma ve soğutma sistemlerinin kapasitelerinin doğru bir şekilde hesaplanması da önemli bir etkendir. Bu sayede olması gereken kapasitelerden daha büyük kapasitelerde cihaz seçilmeyerek enerji israfının önüne geçilecektir. Bu çalışmada bahsedilen ihtiyaçlara cevap verebilecek perlit ve bor gibi ülkemizin kaynak bakımından büyük rezervlere sahip olduğu malzemelerle, dayanım, ısı, ses ve yangın yalıtımı yüksek olan yalıtım malzemelerinin üretilmesi hedeflenmiştir. Bu hedefi gerçekleştirmek amacıyla birçok deneysel ve teorik araştırmalar yapılmıştır. Bu tez kapsamında yapılacak çalışmalar üç aşamada gerçekleştirilmiş olup şu şekilde özetlenebilir; 1. Literatürden farklı olarak yüksek mukavemet, ısı ve ses yalıtımı daha iyi olan yeni yalıtım malzemesi, duvar ve beton tipleri üretmek için farklı katkı maddeleri ve bunların farklı oranlarda karıştırılması ile ısıl iletkenlik katsayısı taşıyıcı beton için ısıl iletkenlik katsayısının 1 W/mK'in altında olduğu (λ ≤ 1 W/mK), duvar için ısıl iletkenlik katsayısının 0.2 W/mK'in altında olduğu (λ ≤ 0.2 W/mK) ve dış cephe mantolamada kullanılacak yalıtım malzemeleri için ısı iletim katsayısının 0.05 W/mK'nin altında olduğu (λ ≤ 0.05 W/mK) çok sayıda numune üretilmiştir, 2. Üretim yöntemleri uygulamalı bir şekilde yapılarak, üretilen yalıtım, duvar ve beton numunelerinin üretim şekilleri, içerikleri, oranları ve özellikleri ile termofiziksel ve mekanik özelliklerin birbiriyle olan değişimini veren grafik ve denklemlerin elde edilerek literatüre kazandırılmıştır, 3. Binaların ısıtma ve soğutma sistemlerinin kapasitelerini doğru bir şekilde hesaplamak ve aynı zamanda termofiziksel özelliklerin bina yapılarının ısı kazancına ve ısıl performanslarına olan etkisini incelemek amacıyla, Kompleks Sonlu Fourier dönüşümü (Complex Finite Fourier Transform, CFFT) tekniğinin uygulanması için MATLAB tabanlı ve arayüzlü bir paket program hazırlanmış ve bu program kullanılarak halihazırda üretilen numuneler ile piyasada yaygın olarak kullanılan yapı malzemelerinin aynı klimatik şartlarda ısı kayıp ve kazançları karşılaştırılmıştır. Böylece ısıl performansları (ısı kazancı) Türkiye'de yaygın olarak kullanılan yalıtım malzemelerine yakın, üstün mekanik özellik ve yangın direncine sahip, içerdiği bileşenler bakımından maliyeti düşük ve işçiliği kolay olan perlit esaslı yalıtım malzemelerinin endüstride ve inşaat sektöründe kullanılması ile hem ülkemizin enerji israfı ve dışa bağımlılığı azalacak hem de yangın oluşumundan kaynaklanan can ve mal kayıpları en aza inecektir.Öğe Hafif yapı malzemelerinin ısıl iletkenlik özelliklerinin yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi(Batman Üniversitesi, 2020-06-30) Fidan, Şehmus; Oktay, Hasan; Polat, SüleymanBinaların ısıtılması ve soğutulması için tüketilen enerjinin artmasıyla birlikte ısıl performansı yüksek olan bina malzemelerine olan ihtiyaç günden güne artmaktadır. Bina malzemelerinin ısıl performansı ise direk olarak malzemelerin termofiziksel özellikleri ile değişim göstermektedir. Bu çalışmada, binalarda enerji verimliliğini sağlamak için, uygun mekanik özellikler korunarak yüksek ısı yalıtım özelliğine sahip olan yeni yapı malzemeleri elde etmek amacıyla deneysel ve teorik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, sabit su-çimento oranında, normal agrega yerine hacimce %10, %20, %30, %40 ve %50 oranlarında pomza, genleştirilmiş perlit ve lastik agregaları kullanılarak çeşitli beton numuneleri hazırlanmıştır. 102 adet beton numunesi farklı bileşimlerde ve değişik malzemeler kullanılarak üretilmiştir. Tüm numunelerin mekanik testleri yapılmış, ısıl iletkenlik özellikleri sıcak disk yöntemi ile ASTM ve EN standartlarına uygun olarak belirlenmiştir. Üretilen numunelerden deneysel olarak elde edilen ısıl iletkenlik özelliği geliştirilen yapay sinir ağı çıkışlarıyla karşılaştırılmış ve sonuçlar incelenmiştir. Geliştirilen yapay sinir ağında sadece mekanik özellikler giriş olarak kullanılmış ve malzemelerin ısıl iletkenlik ile ilişkisi araştırılmıştır. Yapay sinir ağı girişi olarak beton tipi, agrega oranı, yoğunluk, basma dayanımı, porozite ve ısıl iletkenlik olarak belirlenmiştir. Çıktılar karşılaştırıldığında, bulunan sonuçların birbirleriyle uyumlu olduğu ve hafif betonlara ait ısıl iletkenlik değeri %-1.09 ile %6,4 arasında bir hata ile tahmin edilmesinin kabul edilebilir olduğu görülmüştür.Öğe An artificial neural network model to predict the thermal properties of concrete using different neurons and activation functions(Hindawi, 2019-04-01) Fidan, Şehmus; Oktay, Hasan; Polat, Süleyman; Öztürk, SarperGrowing concerns on energy consumption of buildings by heating and cooling applications have led to a demand for improved insulating performances of building materials. The establishment of thermal property for a building structure is the key performance indicator for energy efficiency, whereas high accuracy and precision tests are required for its determination which increases time and experimental costs. The main scope of this study is to develop a model based on artificial neural network (ANN) in order to predict the thermal properties of concrete through its mechanical characteristics. Initially, different concrete samples were prepared, and their both mechanical and thermal properties were tested in accordance with ASTM and EN standards. Then, the Levenberg-Marquardt algorithm was used for training the neural network in the single hidden layer using 5, 10, 15, 20, and 25 neurons, respectively. For each thermal property, various activation functions such as tangent sigmoid functions and triangular basis functions were used to examine the best solution performance. Moreover, a cross-validation technique was used to ensure good generalization and to avoid overtraining. ANN results showed that the best overall R2 performances for the prediction of thermal conductivity, specific heat, and thermal diffusivity were obtained as 0.996, 0.983, and 0.995 for tansig activation functions with 25, 25, and 20 neurons, respectively. The performance results showed that there was a great consistency between the predicted and tested results, demonstrating the feasibility and practicability of the proposed ANN models for predicting the thermal property of a concrete.
