ÖzGünümüzde yüksek mukavemetleri ve ekonomik olmaları nedeniyle rastgele dağıtılmış ayrık lifler ile zeminlerin güçlendirilmesi tekniği geleneksel zemin güçlendirme tekniklerine bir alternatif olarak öne çıkmaktadır. Mevcut çalışmada düşük plastisiteli kil zeminin kayma mukavemeti özellikleri üzerine cam lif ilavesi ve su içeriğinin etkileri araştırılmıştır. Bu amaç için üç farklı su içeriğinde; optimum su muhtevasında, altında ve üstünde (%13, %15 ve %17) ve ağırlıkça üç farklı lif oranında (%1,0, %1,5 ve %2) lif-kil karışımları hazırlanmıştır. Hazırlanan numunelerin kayma mukavemetleri direkt kesme deneyinde incelenmiştir. Sonuç olarak en yüksek kohezyon, içsel sürtünme açısı ve kayma mukavemeti değerlerinin %13 ve %15 su muhtevası için sırasıyla %1 ve %1,5 lif içeriklerinde meydana geldiği gözlenmiştir. Buna karşılık %17 su muhtevası için optimum bir lif içeriğinin gözlenmediği, lif içeriğinin artması ile bu değerlerin sürekli arttığı sonucu elde edilmiştir. Ayrıca su içeriğinin artması ile lif-zemin arası adezyon etkisinin azalması sonucu kayma mukavemetinin azaldığı görülmüştür.
In recent years, the use of artificial intelligence algorithms in geotechnical engineering has increased, and successful results have been obtained in geotechnical engineering using artificial intelligence algorithms. The objective of this study is to estimate the shear strength of glass fiber reinforced clay soil using ANFIS. For this purpose, specimens with different water contents (13%, 15% and 17%) and different glass fiber addition ratios (0%, 1%, 1.5% and 2%) were prepared. The ANFIS models were created using the shear strength (τ) data obtained by direct shear tests on the prepared specimens. To create the best fitting ANFIS model in the current study, 75%, 77%, 80%, and 83% of the data for training and 25%, 23%, 20%, and 17% of the data for testing were used, respectively. However, to estimate the shear strength in each ANFIS model, the normal stress (σ), glass fiber content (Fc), and water content (ω) are considered as input parameters. Statistical parameters such as root mean square error (RMSE), regression coefficient (R2), root square error (RSE), and mean absolute error (MAE) were also calculated to determine the success rates of the ANFIS models. Examination of the statistical parameters revealed that the data used 80% for training and 20% for testing provided the best results in estimating the shear strength of the ANFIS model.
Bu çalışmada, hem katkısız hem de katkı malzemeleri kullanılarak stabilize edilmiş ince daneli zeminlerin donma-çözülmeye maruz kalmadan ve maruz kaldıktan sonraki serbest basınç mukavemeti değişimleri incelenmiştir. Numuneler hem katkısız olarak hem de ağırlıkça % 5 ve % 10 oranlarında katkılı olarak hazırlanmıştır. Katkı malzemesi olarak mermer tozu, pomza tozu ve kireç tozu kullanılmıştır. Hazırlanan numuneler; anında, 48 saat, 1 hafta ve bir ay olmak üzere farklı kür süreleri ile 1 ve 2 donma-çözülme çevrimlerinden sonra serbest basınç deneyine tabi tutulmuşlardır. Sonuç olarak incelenen kil numunesinin serbest basınç mukavemetini mermer tozunun %25 seviyelerine kadar düşürdüğü, pomza tozunun % 123 seviyelerine yükselttiği ve kireç tozunun % 389 seviyelerine kadar yükselttiği görülmüştür. Donmaçözülmeye maruz bırakılan numunelerin serbest basınç mukavemetlerinde ise katkısız durumda % 81 seviyelerine, mermer tozu katkılı durumda % 37 seviyelerine, pomza tozu katkılı durumda % 56 seviyelerine ve kireç taşı katkılı durumda % 73 seviyelerine kadar azalma gözlenmiştir.
ÖzSon zamanlarda düşük maliyetleri, yeterli dayanımları ve kolay ulaşılabilirlikleri nedeniyle zeminlerin güçlendirilmesinde liflerin kullanılması tekniği, geleneksel zemin güçlendirme yöntemlerine bir alternatif olarak araştırmacıların dikkatini çekmeyi başarmıştır. Bu çalışmada, farklı uzunluk ve miktarlarda bazalt lifi ile güçlendirilmiş kil zeminin kayma mukavemetindeki değişim direkt kesme deneyi ile araştırılmıştır. Bu amaç için, zeminin kuru ağırlığının bir yüzdesi olarak; 9 mm uzunlukta lif için %0,
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.