Lamine kaplama kereste (LVL) rutubetinin basınç direnci üzerine etkisinin yapay zekâ ile belirlenmesi

Abstract

Yapı sektöründe kullanılan ahşap malzemeler, kullanım yerine bağlı olarak farklı yükleme çeşitlerine ve farklı dirençlere maruz kalmaktadır. Yükleme türüne uygun materyal kullanımı güvenlik, performans ve maliyet gibi önemli faktörleri etkilemektedir. Yapı sektöründe kullanılan ahşap materyallerde diğer bir önemli husus, odun-su ilişkileridir. Rutubet, odunun fiziksel, mekanik ve teknolojik (sertlik, aşınma) özellikleri üzerinde önemli değişikliklere neden olmaktadır.Bu çalışmada, soyma işlemi ile elde edilen 2 mm kayın (Fagus orientalis L.) kaplamlardan 5 katmanlı LVL (Laminated Veneer Lumber) üretimi gerçekleştirilmiştir. Üretilen LVL’ler dört farklı nem (% 0, % 12, % 18 ve % 25) değerinde ve liflere dik ve parallel olmak üzere iki farklı yönde basınç direncine tabi tutulmuştur. Belirtilen rutubet değerlerinden elde edilen verilerden yararlanılarak yapay zeka ile diğer rutubet miktarlarındaki basınç direnci değerleri tahmin edilmiştir. Tahminlerde Yapay Sinir Ağları (YSA), Karar Ağaçları (KA) ve Rastgele Orman (RO) algoritmaları kullanılmıştır. Mekanik test sonuçlarına göre, en yüksek basınç direnci değeri rutubeti %0 (fırın kurusu) olan örneklerin liflere parallel yönde yapılan yüklemelerinde (51,96 N/mm²) elde edilmiştir. En düşük basınç direnci değeri (13,57 N/mm²) ise %25 rutubetli örneklerin liflere dik yönde yapılan yüklemelerinde saptanmıştır. En yüksek tahmin başarısı R2=0,984 değeri ile Rastgele Orman algoritmasından elde edilmiştir. Sonuç olarak, farklı rutubetlerde LVL'lerin basınç direncini tahmin etmek için yapay zeka tekniklerinin çözüm olarak başarılı bir şekilde kullanılabileceği belirlenmiştir.