Comparative study on ground vibrations prediction by statistical and neural networks approaches at Tunçbilek Coal Mine, panel BYH
Tunçbilek Kömür Madeni BYH panosunda yer sarsıntılarının istatistik ve yapay sinir ağları yaklaşımlarıyla karşılaştırmalı kestirimi
- Tez No: 153646
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN BİLGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
- Anahtar Kelimeler: Yer sarsıntısı, frekans, istatistik yaklaşım, en yüksek parçacık hızı, yapay sinir ağları yöntemi vıı, Ground vibration, frequency, statistical approach, peak particle velocity, neural networks
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
oz TUNÇBİLEK KÖMÜR MADENİ BYH PANOSUNDA YER SARSINTILARININ İSTATİSTİK VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMLARIYLA KARŞILAŞTIRMALI KESTİRİMİ Akeil, Salah Yüksek Lisans, Maden Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. H. Aydın Bilgin Haziran 2004, 113 sayfa Bu çalışmada, Tunçbilek Kömür Madeni BYH panosunda yapılan basamak patlatmalarının yol açtığı yer sarsıntıları, sahaya özgü sönümlenmeyi bulmak ve yapılarda hasar olasılığını değerlendirmek amaçlarıyla ölçülmüştür. Derlenen verilere istatistik yaklaşım uygulanmış, her gecikmede ateşlenebilecek izin verilebilir en yüksek patlayıcı miktarlarını hesaplamak için olduğu kadar, en yüksek parçacık hızını kestirebilmek için istatistiksel veri analizinden bir sönümlenme ilişkisi belirlenmiştir. Tunçbilek beldesindeki yapılara hasar olasılığını araştırmak için ayrıca frekanslar da incelenmiştir. Bu çalışmada ayrıca en yüksek parçacık hızını kestirebilmek için yeni bir yaklaşım da önerilmiştir. İstatistik yöntemine seçenek bir yaklaşım olarak, yapay zeka bilim kolunun sinir ağları yöntemi ortaya konulmuştur. Bu çalışmanın sonuçları, USBM (1980) (ABD Maden Bürosu) ölçütüne, Tunçbilek kömür madeni BYH panosunda yapılan basamak patlatmalarınınv vıTunçbilek Beldesi'ndeki yapılar üzerinde hiç bir hasar olasılığı yaratmadığını göstermiştir. Bu nedenle Tunçbilek Beldesi'nde oturanların ileri sürdükleri hasar iddialarının yanlış olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca istatistik inceleme yönteminin, en yüksek parçacık hızı kestiriminde dikkate alınacak uygun tek yöntem olmadığı kanısına varılmıştır. İlginç ve seçenek bir yöntem olan yapay sinir ağları yaklaşımı, ek olarak ölçülüp kaydedilen değerlerle karşılaştırıldığında en yüksek parçacık hızının kestiriminde tatmin edici doğruluk sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT COMPARATIVE STUDY ON GROUND VIBRATIONS PREDICTION BY STATISTICAL AND NEURAL NETWORKS APPROACHES AT TUNÇBILEK COAL MINE, PANEL BYH Akeil, Salah M.Sc, Department of Mining Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. H. Aydin Bilgin June 2004, 113 pages In this thesis, ground vibrations induced by bench blasting from the Tunçbilek Coal Mine, Panel BYH, were measured to find out the site-specific attenuation and to assess the structural damage risk. A statistical approach is applied to the collected data, and from the data analysis an attenuation relationship is established to be used in predicting the peak particle velocity as well as to calculate the maximum allowable charge per delay. The values of frequencies are also analyzed to investigate the damage potential to the structures of Tunçbilek Township. A new approach to predict the peak particle velocity is also proposed in this research study. A neural network technique from the branch of the artificial intelligence is put forward as an alternative approach to the statistical technique. Findings of this study indicate, according to USBM (1980) criteria, that there is no damage risk to the structures in Tunçbilek Township induced by bench blasting performed at Tunçbilek coal mine, Panel BYH. Therefore, it is IVconcluded that the damage claims put forward by the inhabitants of Tunçbilek township had no scientific bases. It is also concluded that the empirical statistical technique is not the only acceptable approach that can be taken into account in predicting the peak particle velocity. An alternative and interesting neural network approach can also give a satisfactory accuracy in predicting peak particle velocity when compared to a set of additional recorded data of PPV.
Benzer Tezler
- Kazık taşıma gücünün sonlu elemanlar yöntemi kullanarak kohezyonlu lineer olmayan zemin davranışında incelenmesi
A study on the single pile bearing capacity computed with finite element method
CUMHUR TOKGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. TUĞRUL ÖZKAN
- Analysis of aircraft landing gear brake induced vibrations
Uçak iniş takımı fren kaynaklı titreşimler üzerine analizler
ÖNER ALTINBAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DEMET BALKAN
- Kazıkların davranışlarının sonlu elemanlar metodu ile belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
ZEKİ HANAVDELOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. ATİLLA ANSAL
- Yüksek hızlı demiryolu trafiğinin ürettiği bina titreşimlerinin saha koşullarında ölçülmesi ve uluslararası standartlara göre değerlendirilmesi
Measurement of building vibrations induced by high-speed railway traffic under field conditions and evaluation according to international standards
SAMİ ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÇELEBİ
- Araç yol etkileşiminin modellenmesi ve araca etki eden dinamik kuvvetlerin analizi
Modelling of vehicle-road interaction and analysis of dynamic forces that affect the vehicle
MEHMET AKİF KOÇ
Doktora
Türkçe
2017
Makine MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ESEN