10 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 10 / 10
Öğe Artificial neural network approach for theprediction of thermal ınsulation properties of lightweight building materials for energy efficient buildings(İnönü Üniversitesi, 2016) Oktay, Hasan; Polat, Süleyman; Fidan, ŞehmusÖğe Prediction of the thermal conductivity of lightweight building materials utilizing backpropagation neural network method(Fırat Üniversitesi, 2015) Oktay, Hasan; Polat, Süleyman; Fidan, ŞehmusThe growing concern about energy consumption of heating and cooling of buildings has led to a demand for improved thermal performances of building materials. In this study, an experimental investigation is performed to predict the thermal insulation properties of wall and roof structures of which the mechanical properties are known, by using backpropagation artificial neural network (ANNs) method. The produced samples are cement based and have relatively high insulation properties for energy efficient buildings. In this regard, 102 new samples and their compositions are produced and their mechanical and thermal properties are tested in accordance with ASTM and EN standards. Then, comparisons have been made between the determined thermal conductivity of the newly produced structures, which are obtained from experimental method and ANN method that uses mechanical properties as input parameters. From the test results, since the percentage errors in the thermal conductivity values between experimental data and neural network prediction vary from - 1.09% to 6.4%, It can be concluded that the prediction of the artificial neural network has proceed in the correct manner.Öğe Experimental and articial neural network based studies on thermal conductivity of lightweight building materials(European Journal of Technique (EJT), 2017-04-01) Oktay, Hasan; Fidan, Şehmus; Sevim, Davut; Polat, SüleymanThe growing concern about energy consumption of heating and cooling of buildings has led to a demand for improved thermal performances of building materials. In this study, an experimental investigation is performed to predict the thermal insulation properties of wall structures of which the mechanical properties are known; by using Levenberg-Marquardt training algorithm based artificial neural network (ANNs) method for energy efficient buildings. The produced samples are cement based and have relatively high insulation properties for energy efficient buildings. In this regard, 102 new concrete samples and their compositions are produced and their mechanical and thermal properties are tested in accordance with ASTM and EN standards. Then, comparisons have been made between the experimental results and the ANN predicted results. It can be concluded that thermal performance of lightweight materials could be predicted with high accuracy using artificial neural network approach.Öğe Geochemistry of Kızılağaç (Muş) metagranite exposed at Bitlis Massif, Eastern Anatolia(Batman Üniversitesi, 2018) Baran, Hacı Alim; Çoban, Hakan; Kumral, Mustafa; Polat, Süleyman; Kalkan, Özcan AliÖğe 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.Öğe Hasankeyf ve yöresindeki kayaçlardaki ayrışma ve bu ayrışmanın yerleşim alanına olan etkisi(Batman Üniversitesi, 2012) Bilgin, Ali; Arslan, Sönmez; Şenay, Yeliz; Polat, SüleymanBu çalışmada Hasankeyf ve civarında yüzeyleme veren, tarihi binalarda yapı taşları olarak da kullanılan kireçtaşlarının ayrışmasına etki eden faktörler tartışılmaktadır. Kireçtaşları atmosferik şartlarda yavaşça küçük parçalara ayrılmaktadır. Kireçtaşlarının hava, su ve organizmaların etkisi altında parçalanmasına ayrışma adı verilmektedir. Kayaçlar ısınınca genleşmekte, soğuyunca da büzülerek kimyasal olarak değişmeden fiziksel olarak parçalanarak ayrışmaktadır. Yağmur suları havanın CO2’ini alarak zayıf karbonik asidi oluşturur. Bu zayıf karbonik asit karbonatlı kayaçlarla etkileşerek kalsiyum bikarbonatı oluşturur. Bu şekilde Hasankeyf civarındaki kireçtaşlarının ve tarihi binalardaki yapıtaşlarının kötüleşerek ayrışmasına neden olur.Ayrıca bu çalışmanın konusu olan tarihi mağaralar da, Hasankeyf’in kültür zenginlikleri arasında önem taşımaktadır. Öte yandan, çevredeki litolojiler ve tarihi yapıtlar; tektonik olaylardan ve yağmur sularından olumsuz etkilenerek kaya düşmelerine ve ayrışmalara neden olmaktadır. Ayrışma konusunda neden ve gerekçelere dayalı olarak, bu çalışmada ayrıntılı açıklamalar verilmektedir. Hasankeyf’in bulunduğu yöre jeomorfolojik konumu itibariyle genç ve derin vadilerle bölünmüştür. Vadi yamaçları topoğrafik konumu itibariyle dike yakındır. Vadinin iki yakasını oluşturan masif görünümlü, kalın tabakalı kireçtaşları pekleşme açısından zayıf konumda olup, kaya düşmelerine karşı duraysızdır. İklim itibariyle, kışın ılık ve yağışlı, yazın ise sıcak ve kurak, Akdeniz iklimine yakın bir iklim Hasankeyf yöresinde etkinliğini sürdürmektedir. Sonuç olarak, bu çalışmada yöredeki kalıntıların korunması açısından, bu kalıntılara etki eden fiziksel ve kimyasal ayrışmanın mağaralarda ve diğer kalıntılar üzerindeki etkileri ayrıntılı tartışılarak, mağaraların ve tarihi kalıntıların korunması için alınması gereken önlemler üzerinde durulmaktadır.Öğe Determination of thermal ınsulation properties of lightweight building materials using artificial neural network for energy efficient buildings(Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 2015) Oktay, Hasan; Fidan, Şehmus; Polat, SüleymanÖğe Esentepe Gültepe Batman çukurunun oluşum mekanizması(Batman Üniversitesi, 2012) Dinç, Salih; Eren, Yaşar; Nalbantçılar, Mahmut Tahir; Beyaz, Turgay; Ünal, Murat; Arslan, Şükrü; Polat, SüleymanÖğe Textural evidence for mixed magmas and crustal assimilants in the genesis of extension-related Middle-Late Miocene Hisartepe Andesites in Söke (Aydın) Region, Western Anatolia, Turkey(Batman Üniversitesi, 2018) Kalkan, Özcan Ali; Çoban, Hakan; Polat, Süleyman; Dedeoğlu Yıldız, Deniz; Kumral, Mustafa; Kadıoğlu, Yusuf Kağan; Sağdıç, Cem
