Browsing by Author "Nuray, Said Enes"
Now showing 1 - 2 of 2
- Results Per Page
- Sort Options
Publication The Applicability of Regression Analysis and Artificial Neural Networks to the Prediction Process of Consistency and Compaction Properties of High Plastic Clays(Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2021) Akbay Arama, Zülal; GENÇDAL, HAZAL BERRAK; Nuray, Said Enes; Yücel, MeldaIn all kinds of site investigation reports prepared to acquire the current situation of the project site, it is a common fact to perform the consistency tests which are specialized as Atterberg limit tests. Consistency can be defined as an important term, especially for fine-grained soils, to appoint the current state of the water content of soil formation in the field. Based on the ease and cost-effectiveness of the Atterberg tests, it has become a traditional solution to determine the fundamental design properties such as the rigidity and strength of the soil formation with the use of empirical approaches that are developed according to them. In this context, “compaction” can be an interesting term to investigate the appropriateness of determination of special characteristics of the phenomenon such as the optimum water content and the maximum dry unit weight with the development of a new perspective based on a simplest experimental process formed with only the evaluation of water content. Because it is a complicated and time-consuming process to apply the compaction test beginning of the sample preparation step to the ultimate evaluation step. Hence, in this paper, an integrated study is performed for highly plastic clays to acquire the consistency and the compaction properties together with a direct relationship. A huge database was prepared according to the data’s given in the well-accepted literature sources by the transmission of liquid limit and plastic limit test results conducted for only the high plastic clays. Besides, simple equations are tried to be obtained to calculate the plasticity index and approximations are proposed to find the maximum dry unit weight and the optimum water content of the soil, respectively. As a result, the applicability of both the regression analysis and the artificial neural network studies to the attainment process of both consistency characteristics and compaction problem were compared with each other to procure a reliable determination process. © 2021, The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd.Publication Zeminlerin Kıvam ve Kompaksiyon Özelliklerinin Tahmininde Rastgele Orman Regresyonu Yönteminin Uygulanabilirliği(Süleyman Demirel Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2021) Nuray, Said Enes; GENÇDAL, HAZAL BERRAK; Arama, Zülal AkbayBu makalede, yüksek plastisiteli kil zeminlerin kıvam limitleri ve kompaksiyon karakteristikleri arasındaki ilişki basit regresyon ve karar ağaçları tabanlı Rastgele Orman regresyon (RO) yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak analiz edilmesi yoluyla irdelenmiştir. Zeminlerin kompaksiyon parametrelerini oluşturan maksimum kuru birim hacim ağırlık ve optimum su muhtevası değerlerinin doğrudan belirlenmesinde kullanılan standart laboratuvar deneylerin zorluğu ve uzun numune hazırlama-bekleme süreçleri içermesi nedeni ile göreceli olarak daha pratik deneyler kullanılarak bu parametrelerin tahmin edilmesi günümüzde sıklıkla uygulanılan bir yöntemdir. Ayrıca, kıvam limiti deneylerinden likit limit, tüm geoteknik mühendisliği tasarımlarında uygulanan ve tatminkar sonuçlar veren bir deneydir. Bu çalışmada, yüksek plastisiteli kil zeminlere ait literatürde sunulan 387 adet kıvam limiti ve 59 kompaksiyon-kıvam limiti test çiftinin kullanılması ile oluşturulan bir veri tabanı kullanılarak iki aşamalı bir tahmin süreci yürütülmüştür. Birinci aşamada plastisite indisinin doğrudan likit limit değerinden, ikinci aşamada ise kompaksiyon parametrelerinin plastisite indisinden tahmin olasılığı araştırılmıştır. Aynı zamanda, laboratuvar deneylerinden elde edilen gerçek verilerin tutarsızlık durumları ve bu verilerin belirli bir eğilim izlememesi sebebi ile genel regresyon çalışmalarında oluşan doğruluk oranı düşüklüğüne dikkat çekilerek, bu doğruluk oranlarının Rastgele Orman regresyonu yöntemi ile nasıl yükseltilebileceği de incelenmektedir. Sonuçlarda, Rastgele Orman regresyonu yönteminin yüksek plastisiteli kil zeminlerin kıvam ve kompaksiyon özelliklerinin tahmininde başarılı olduğu ve kullanılabilir nitelikte sonuçlar sunduğu gösterilmektedir.