Fiber takviyeli polimer donatılı betonarme kirişlerde kesme davranışı ve parametrik etkilerin yapay zeka destekli yöntemler ile incelenmesi
Investigation of shear behavior and parametric effects of fiber reinforced polymer reinforced concrete beams by artificial intelligence assisted methods
- Tez No: 1025410
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYBİKE ÖZYÜKSEL ÇİFTÇİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, geleneksel tasarım yaklaşımlarıyla öngörülmesi zor olan Fiber Takviyeli Polimer (FRP) donatılı etriyesiz betonarme kirişlerin kesme davranışının yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak incelenmesi amaçlanmıştır. Dört ana bölümden oluşan bu tezin giriş bölümünde problemin tanımı ve önemi açıklanmış, birinci bölümünde araştırma konusuyla ilgili literatür taraması sunulmuştur. İkinci bölümde kullanılan veri seti ve makine öğrenmesi yaklaşımları detaylandırılırken, üçüncü bölümde modellerin eğitimi ve değerlendirilmesi yapılmış, dördüncü ve son bölümde ise bulgular ile mühendislik uygulamalarına yönelik öneriler paylaşılmıştır. Yöntem kapsamında literatürden 110 adet deneysel veri derlenerek AdaBoost, Decision Tree, Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost ve LightGBM regresyon algoritmaları eğitilmiştir. Modellerin tahmin performansı 5-katlı çapraz doğrulama ile test edilerek R², RMSE, MSE ve MAE metrikleri üzerinden karşılaştırılmış; parametrelerin önemini belirlemek amacıyla ise SHAP duyarlılık analizi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, 0,93 ortalama R² değeri ile veri setindeki karmaşık ilişkileri en iyi öğrenen ve en başarılı tahmini yapan algoritmanın Gradient Boosting regresyon modeli olduğu saptanmıştır. Model üzerinden yapılan SHAP analizi sonucunda, kesme dayanımını belirleyen en kritik parametrelerin sırasıyla etkili yükseklik (d) ve açıklık/derinlik oranı (a/d) olduğu gösterilmiştir. Bu sonuçlar, FRP donatılı kirişlerde kesme kapasitesinin malzeme özelliklerinden çok kiriş geometrisine ve donatı oranına bağlı olduğunu veri temelli olarak ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to investigate the shear behavior of reinforced concrete beams with Fiber-Reinforced Polymer (FRP) reinforcement but without stirrups, a behavior that is difficult to predict using traditional design approaches by employing artificial intelligence and machine learning algorithms. Comprising four main chapters, this thesis begins with an introduction, which defines the problem and explains its significance; Chapter 1 presents a literature review related to the research topic. Chapter 2 details the dataset and machine learning approaches used, while Chapter 3 covers the training and evaluation of the models; finally, Chapter 4 presents the findings and offers recommendations for engineering applications. As part of the method, 110 sets of experimental data were collected from the literature, and the AdaBoost, Decision Tree, Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost, and LightGBM regression algorithms were trained. The models' predictive performance was tested using 5-fold cross-validation and compared using the R², RMSE, MSE, and MAE metrics; SHAP sensitivity analysis was used to determine the importance of the parameters. According to the results, the Gradient Boosting regression model was found to be the algorithm that best learned the complex relationships in the dataset and produced the most accurate predictions, with an average R² value of 0.93. The results of the SHAP analysis performed on the model showed that the most critical parameters determining shear strength are, in order, the effective height (d) and the span-to-depth ratio (a/d). These results provide data-driven evidence that the shear capacity of beams reinforced with FRP depends more on beam geometry and reinforcement ratio than on material properties.
Benzer Tezler
- Eğilmeye karşı FRP kompozitler ile güçlendirilen betonarme kirişlerin sonlu eleman yöntemi ile analizi
Finite element analysis of reinforced concrete beams strengthened by FRP composites under flexural loading
WAEL MANSUR ALDHABIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIBIYIK
- Ege bölgesi keçi liflerinin bazı önemli fiziksel, kimyasal özellikleri ve değerlendirme imkanları
Başlık çevirisi yok
NİLÜFER ERDEM
Doktora
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU
- Düz atkı örme kumaşlarda ilmek eğikliğinin iplik özellikleri ile ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
FATMA ÇEKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Bazı bitkisel boyarmaddeler ile yün liflerinin boyanması yöntemlerinin ve haslıklarının araştırılması
Başlık çevirisi yok
TÜLAY GÜLÜMSER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NECDET SEVENTEKİN
- Pamuk ipliklerinde istatiksel bir hata analiz yönteminin geliştirilmesi üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
AYŞE KARAKOR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER