SAF VE POLİMER MODİFİYE BAĞLAYICILARLAHAZIRLANAN KARIŞIMLARIN ÇATLAK İLERLEMEORANLARININ GÖRÜNTÜ İLERLEME YÖNTEMİ İLEBELİRLENMESİ

Abstract

Ülkemizin ulaşım ağının çok önemli bir kısmını oluşturan ve bir ülkenin büyümesinde ve kalkınmasında büyük rol oynayan karayolları, yüksek maliyetlerle inşa edilmekte ve ciddi bir kontrol ve bakım hizmetine ihtiyaç duyulmaktadır. Artan araç sayısı, artan dingil yükleri, aşırı yüklemeler, çevresel faktörler, yapım hataları, gerekli kontrol ve bakımın yapılmamasından dolayı üstyapı; planlanan hizmet ömründen önce bozulmaktadır. Bozulan bu yolların ya yeniden inşa edilmesi ya da bu yollara çok iyi bir bakım onarım uygulanması gerekmektedir. Bu onarımların yeterli bilgi ve tecrübeye sahip mühendisler kontrolünde yapılması ve karayolu üstyapısına gerekli önem ve özenin gösterilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, saf bitüm ve SBS katkısı kullanılarak SUPERPAVE yöntemine göre bitümlü sıcak karışımlar hazırlanmıştır. SBS katkısı %2, %3 ve %4 olarak kullanılmıştır. Bağlayıcı deneyleri uygulanarak karışımların durumları gözlemlenmiştir. Katkı kullanımı ile karışımların dayanımının arttığı tespit edilmiştir ve katkı kullanımı ile kaplamanın hizmet ömrünün uzayacağı öngörülmüştür. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemlerine değinilmiştir ve çatlakların durumu SegNet modeli ile incelenmiştir. SegNet modelinin bölütleme problemlerinde kullanılması durumunda referans model olacağı öngörülmektedir.

Highways which plays important role for the growth and development of a country constitute a major part of transportation network in our country are built at high costs and in need of a serious inspection and maintenance services. Increase of vehicle and axle load, extreme loads, environmental factors, construction errors, insufficient controls damage highways before due to their service life. These damaged highways needs to be reconstructed or to have a restoration. These restorations must be completed by professionals engineers who either have good knowledge and in order highway pavement must be known well enough. In this study, hot bituminous mixtures were prepared according to the SUPERPAVE method by using pure bitumen and SBS additives. SBS contribution was used as 2%, 3% and 4%. The conditions of the mixtures were observed by applying binder experiments. It was determined that the strength of the mixtures increased with the use of additives and it was predicted that the service life of the coating would be extended with the use of additives. In this study, deep learning methods are mentioned and the state of cracks is examined with SegNet model. It is predicted that the SegNet model will be the reference model if it is used in segmentation problems.