Bu çalışmada, farklı sıcaklık değeri uygulanmış süper akışkanlaştırıcı katkılı ve katkısız betonların, sıcaklık ve ultrases geçiş hızına bağlı olarak basınç dayanım değerlerini çoklu doğrusal regresyon ve bulanık mantık yöntemiyle tahmin edilmesini araştırmaktır. Bu amaçla kırma taş agrega, CEM I 42.5 R çimentosu, polikarboksilat bazlı süper akışkanlaştırıcı katkı (SAK) ve Ankara şebeke suyu kullanılarak C25 sınıfı beton üretilmiştir. Üretilen taze betonlar üzerinde çökme, birim hacim ağırlık ve ve-be deneyleri yapılmıştır. Taze betonlar üzerinde çökme, birim hacim ağırlık, ve vebe deneyleri yapılmıştır. Taze betonlar Ø5*10 cm boyutlu silindir numunelere yerleştirilmiş ve 28 gün standart kür uygulaması gerçekleştirilmiştir. Sertleşmiş beton numuneleri yüksek sıcaklık fırında 3 saat süresince, ısı artış oranı 10 °C/dk, 100, 300, 500 ve 700 °C’de sıcaklık uygulaması yapılmış ve laboratuar koşullarına (20 °C) kadar soğutulmuşlardır. Sonuçta, süper akışkanlaştırıcı katkılı betonların basınç dayanım değerlerinin, yüksek sıcaklık ve ultrases geçiş hızı değerlerine bağlı olarak bulanık mantık yöntemiyle basınç dayanımın % 3-5 gibi küçük bir hata oranıyla tahmin edilebildiği görülmüştür. Bulanık mantık yönteminin çoklu doğrusal regresyon modeline göre daha başarılı sonuç verdiği bulunmuştur.
In this study, the compressive strength of the concretes mixed with superplasticizers and without superplasticizers were tried to estimate by the method of multi-regression and fuzzy logic in the different temperature. For this purpose, the concrete numbered C25 was produced by using the cement of CEM I 42.5 R and superplasticizers admixture (SA), tap water, and gravel of crushed stone. The slump test and unit volume weight and vebe test so on were performed on these fresh concretes and samples obtained with the dimensions of Ø5*10 after the curing of 28 days. To the hardened concrete samples 100, 300, 500, and 700 °C heat were applied for three hours by increasing the temperature rate 10 °C/min after this stage samples laboratory conditions were cooled down to 20 °C. As a result, fuzzy logic method was estimated the compressive strength of SA added concrete with a small 3-5 % error by using temperature and ultrasound transmission velocity values. In addition, it was determined that fuzzy logic method is better estimation than multi linear regression model.
