Kayseri tüflerinin geoteknik özelliklerinin araştırılması ve yapay zeka tekniğiyle modellenmesi

Abstract

Kayseri tüfleri çok yönlü olarak araştırılmış, dayanım ve deformasyon gibi geoteknik özelliklerinin yanı sıra çevre geotekniği açısından da incelenmiştir. Kayseri kaya tüflerinin kolayca ölçülebilen parametrelerinden, tek eksenli basınç dayanımı (UCS) veya Elastisite modülü (E) tahmini için istatistiksel ve yapay zeka tekniklerine dayalı modeller geliştirilmiştir. Elde edilen bu modeller sayesinde pahalı, uğraştırıcı ve zaman alıcı deneyler yapmadan, nokta yükleme dayanımı, dolaylı çekme dayanımı, sismik dalga hızı, porozite v.b gibi basit deneyler ile Kayseri kaya tüflerinin elastisite modülü ve tek eksenli basınç dayanımı gibi geoteknik özelliklerinin kolayca bulunabilmesi sağlanmıştır.Kayseri tüflerine ait çeşitli boy, çap ve ağırlıklarda toplam 575 adet silindir karotun geoteknik parametreleri bulunmuştur. Bu parametreler, tek eksenli basınç dayanımı (UCS) , elastisite (Young's) Modülü (E), sismik dalga hızı (Vp), birim hacim ağırlığı (kuru) (BHA), porozite (n), eksenek nokta yükleme dayanımı ( Is(50)e ), çapsal nokta yükleme dayanımı ( Is(50)ç ) ve Brazillian dolaylı çekme dayanımı (Brt) değerleridir. Yapılan regrasyon ve yapay sinir ağları model analizlerinde, E veya UCS bağımlı değişkenlerinin tahmini için, bağımımsız değişkenler olarak n, Vp, BHA, Is(50)e, Is(50)c ve Brt gibi geoteknik parametreleri kullanılmıştır. Yapay sinir ağları modellerinde, en yüksek determinasyon katsayısı (R2) ve en düşük ortalama karesel hata (MSE) ve toplam mutlak hata (TAE) değerleri elde edilmiştir. Son olarak, zemin boyutunda (60mm-0,002mm) bulunan Kayseri Yılanlı dağı volkanik cürufunun, esnek üst yapılı yolların alt temel dolgu malzemesi olarak kullanımı araştırılmıştır.Kayseri Yılanlı dağı volkanik cürufunun yol dolgularında alt temel malzemesi olarak başarıyla kullanılabileceği görülmüştür.

Kayseri tuff was investigated as a multi-faceted, geotechnical properties such as the strength and the deformation were examined, as well as in terms of environmental geotechnics. From easily measurable parameters of Kayseri tuffs, the models developed for the estimation of the uniaxial compressive strength (UCS) or the modulus of elasticity (E) based on statistical and artificial intelligence techniques. With these obtained models, the geotechnical properties of Kayseri tuff such as elasticity (Young's) modulus and uniaxial compression strength can easily be found by simple experiments such as point load strenght, indirect tension strength, sismic wave velocity, porosity etc. without having to make expensive, challenging and time-consuming experiments. Kayseri tuff with the various length, diameter and weights, the geotechnical properties of a total of 575 cylindrical core samples were found. These parameters, uniaxial compression (UCS), the seismic wave velocity (Vp), elasticity (Young's) modulus (E), dry unit weight (BHA), porosity (n), axial point load strength (Is(50)e), diametral point load strength (Is (50)c) and Brazillian indirect tensile strength (BRT), respectively. In the regression analysis and the artificial neural network models made for the estimation of the dependent variables modulus of elasticity and unconfined compression strength, geotechnical parameters such as n, Vp, BHA, Ise, Isc and BRT are used as independent variables. The highest coefficient of determination (R2) and the lowest mean squared error (MSE) and the lowest total absolute error (TAE) values were obtained in artificial neural network models for estimation of both E and UCS. Finally, Kayseri Yılanlı mountain volcanic slag with the grain size (60mm-0, 002mm) was investigated to use as sub-base fill material in the flexibale pavement roads. It?s found that Yılanlı Mountain volcanic slagwas used successfully as subbase fill materials in roads.