Kaba daneli zeminlerde sükunetteki toprak basıncı katsayısının yapay sinir ağları ile bulunması
The Estimation of the coefficient of earth pressure at rest in cohesionless soils by artificial neural networks
- Tez No: 138939
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BEKİR KARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: yatay gerilme, sükunetteki toprak basıncı katsayısı, yapay sinir ağlan, geri yayılım öğrenme kuralı, lateral stress, the coefficient of earth pressure at rest, artificial neural network, backpropagation
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
KABA DANELI ZEMİNLERDE SÜKUNETTEKİ TOPRAK BASINCI KATSAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BULUNMASI ÖZET Zemin tabakalarının ağırlıklarından oluşan düşey gerilme değerleri derinliğe bağlı olarak jeolojik yük profilinden kolaylıkla bulunabildiği halde aynı noktadaki yatay gerilme değerinin belirlenmesi bu kadar kolay olmamaktadır. Bu nedenle zemin mekaniğinde yatay gerilme değeri düşey gerilme değerinin belli bir oranı olarak tanımlanmaktadır. Zeminin doğal denge konumunda olması, yatay yönde bir deformasyonun olmaması durumunda bu oran sükunetteki toprak basıncı katsayısı, K0, olarak ifade edilmektedir. Sükunetteki toprak basıncı katsayısı olan, K0 ' in, tahmin edilmesi amacıyla geliştirilmiş olan birçok laboratuar ve arazi deney yöntemleri bulunmaktadır. Bu yöntemlerin genel özellikleri; pahalı, zor, yorucu, uğraştmcı ve en önemlisi de yeterli güvenilirlikte olmayışlarıdır. Bu çalışmada; laboratuar ve arazi deney yöntemlerine alternatif olabilecek yeni bir yaklaşım olarak yapay sinir ağlan ( YSA ) yöntemi kullanılmış ve kaba daneli zeminlerin sükunetteki toprak basıncı katsayısı, K0 ' m YSA' lan ile bulunması amaçlanmıştır. Ancak literatürde mevcut olan arazi ve laboratuar deney yöntemleri kullanılarak yapılmış olan deneysel çalışmalar ile de uyum göstermesi açısından, problem YSA' larına sunulurken; kaba daneli zeminlerde uygulanan düşey gerilmeye bağlı olarak oluşan yatay gerilme değerlerinin bulunması ve ardından da bulunan yatay gerilme değerinin geçerli durumdaki düşey gerilme değerine oram ile K0 katsayısının elde edilmesine çalışılmıştır. Böylelikle, laboratuar ortamında en az hata ile kolay ve doğru bir şekilde elde edilebilecek zemin parametreleri yardımı ile efektif yatay gerilme, cr\, değerinin dolayısı ile K0 katsayısının YSA modeli ile bulunması amaçlanmıştır. Çalışmada, literatürde mevcut olan deneysel çalışmalara ait veriler ile 5 farklı öğrenme algoritması kullanılarak çok katmanlı perseptron ağlar ( ÇKP ) eğitilmiş ve efektif yatay gerilme değerinin bulunması için bir YSA modeli oluşturulmuştur.VI Oluşturulan bu model ile giriş veri seti içerisinde bulunan efektif düşey gerilme değerlerine karşılık çıkış değeri olarak efektif yatay gerilme değerleri bulunmuş ve bulunan efektif yatay gerilme değerlerinin mevcut durumdaki efektif düşey gerilme değerlerine oranı ile de sükunetteki toprak basıncı katsayısı KQ ' a ulaşılmıştır. Çalışma sonucunda; elde edilen sonuçların deneysel sonuçlarla son derece uyumlu olduğu gözlenmiştir. Bundan dolayı sunulan YSA yöntemi efektif yatay gerilme değeri ve dolayısı ile K0 katsayısının tahmin edilmesinde yeni bir yaklaşım olarak kullanılabilecektir.
Özet (Çeviri)
vıı THE ESTIMATION OF THE COEFFICIENT OF EARTH PRESSURE AT REST IN COHESIONLESS SOILS BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ABSTRACT The values of vertical stresses due to the weight of soil strata can be determined from geological load profile. The values of horizantal stresses at the same location, however, can not be computed such easily. For this reason, the values of horizantal stresses are defined in soil mechanicsas a fraction of those of vertical stress. In the cases where the soil is at rest position and the lateral deformations are not present, this fraction is referred to as the coefficient of earth pressure at rest, KQ. Various laboratory and site experimental methods have been developed to estimate K0. The general properties of these methods are expensive, difficult, tedious and most importantly not reliable enough. In this study, a new approach of artificial neural networks ( ANN ) that can be used in laboratory and site experiments have been employed, and the determination coefficient of earth pressure at rest in cohesionless soils, K0, with ANN' s have been targeted. However, to be consistent with the laboratory and site experiments methods in the literature, the horizantal stresses in cohesionless soils have been determined by using ANN's. The value of horizantal stresses found have been then proportioned to yield the coefficient of earth pressure at rest. The purpose of this theses is to determine the value of effective horizantal stress errand, indirectly, the value of K0 through ANN's modelling, with the help of soil parameters to be obtained in laboratory conditions with the least error and easiness. For this purpose, an ANN's model, which has been trained using multilayer perceptrons ( MLP ) with different learning algorithms and using the data avaible form the past experiments, is formed to find effective horizantal stress a \. This model yields the effective horizantal stresses in accordance with the input data set of effective vertical stresses, and then, K0 is reached from the ratios of horizantal stresses to the corresponding vertical stresses.VI11 It has been observed that the results of this study comply with the experimental outputs. This points out that the ANN' s may be used as a direct method for determining the effective horizantal stress and K0 values.
Benzer Tezler
- Kohezyonsuz zeminlerdeki yanal basınçların ve Ko katsayısının ince cidarlı odömetre tekniği ile bulunması ve bulunan deneysel sonuçların teorik değerlerle karşılaştırılması
Assessment of lateral pressures and Ko coefficient in cohesionless soil with thin wall oedometer technique and comparison of experimental data with theoretical values
ABDULLAH TOLGA ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. ARSLAN TEKİNSOY
- Doygun ve yarı doygun daneli malzemelerde gerilme şekil değiştirme ilişkisinin nümerik yaklaşımlarla incelenmesi
Stress strain analysis of saturated and partially saturated granular materials by numerical methods
İBRAHİM YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat MühendisliğiZonguldak Karaelmas Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ÖMER FARUK ÇAPAR
- Farklı dinamik gerilme genlikleri altında ince daneli zeminlerin gerilme şekil değiştirme ve mukavemet davranışları
Stress strain and strength behavior of fine grained soils under different dynamic stress amplitudes
DERVİŞ VOLKAN OKUR
Doktora
Türkçe
2002
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİLLA M. ANSAL
- Prediction of pore pressure and deviatoric stress generation for liquefiable soils under cyclic loading using machine learning
Sıvılaşabilen zeminlerde dinamik yükleme durumunda boşluk suyu basıncı ve deviatorik gerilme değişiminin makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmesi
ÖMER TUĞŞAD BİRİNCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BARIŞ CAN ÜLKER
- Depremler sırasında zeminlerin davranışına bağlı olarak meydana gelen zemin deplasmanlarının belirlenmesi
Determination of soil displacements depending on the soil behaviour during earthquakes
ZÜLKÜF KAYA
Doktora
Türkçe
2008
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. AYFER ERKEN