Yapay sinir ağları ile betonarme binaların statik itme analizi
Static pushover analysis of reinforced concrete buildings by artificial neural networks
- Tez No: 152771
- Danışmanlar: PROF.DR. MUZAFFER ELMAS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Betonarme düzlem çerçeve sistem, Yapay sinir ağları, İtme analizi, Ölçeklenmiş konjuge gradyan yöntemi, Plastik mafsal dönmesi, RC Plane Frame System, Artificial Neural Networks, Pushover Analysis, Scaled Conjugate Gradient, Plastic Hinge Rotation
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET
Özet (Çeviri)
STATIC PUSHOVER ANALYSIS OF REINFORCED CONCRETE BUILDINGS BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS SUMMARY
Benzer Tezler
- Mevcut betonarme binaların deprem yükleri altında performanslarının hızlı olarak belirlenebilmesi için yeni bir değerlendirme yöntemi
A new method for rapid assesment of performances of existing RC buildings under earthquake loading
TAYFUN KOYUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İnşaat MühendisliğiSelçuk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSA HAKAN ARSLAN
- Betonarme binaların Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği 2018 ve riskli yapıların tespiti analizlerinin hızlı görsel inceleme metotları ile karşılaştırılması ve yapay sinir ağları yöntemi ile model geliştirilmesi
Comparison of reinforced concrete building analyses in accordance with the Turksih Building Earthquake Code 2018 and the risky building assesment using rapid visual screening methods and artificial neural network model development
MELİKE GÜNGÖR YÜCEKAYA
Doktora
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEMDUH KARALAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ NECATİ MERT
- Mevcut betonarme binaların deprem güvenliğini etkileyen faktörlerin incelenmesi
An investigation of parameters effecting performance based seismic design of existing reinforced concrete structures
ÖMER AYCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FUAT DEMİR
YRD. DOÇ. DR. K.ARMAĞAN KORKMAZ
- INVESTIGATIONS ON THE PREDICTION OF CONCRETE CARBONATION DEPTH BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
BETON KARBONASYON DERİNLİĞİNİN YAPAY SİNİR AĞLARIYLA TAHMİNİ ÜZERİNE ARAŞTIRMALAR
IKENNA DESMOND UWANUAKWA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
İnşaat MühendisliğiYakın Doğu ÜniversitesiYapı Malzemesi Ana Bilim Dalı
ASSOC. PROF. DR. PINAR AKPINAR
- Betonarme yapıların bölgesel risk önceliklerinin hibrit bir yapay zeka modeli ile sınıflandırılması
Classification of regional risk priorities of reinforced concrete structures with a hybrid artificial intelligence model
ÖZGE YAYLA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiBitlis Eren Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN IŞIK
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF BÜLBÜL