Seismic vulnerability assessment using artificial naural networks
Yapay sinir ağları kullanılarak deprem hasar değerlendirmesi
- Tez No: 166834
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET TÜRER, YRD. DOÇ. DR. AHMET YAKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: deprem hasar değerlendirmesi, yapay zeka, yapay sinir ağlan, modelleme vi, seismic vulnerability assessment, artificial intelligence, artificial neural network, modeling
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
oz YAPAY SINIR AĞLARI KULLANILARAK DEPREM HASAR DEĞERLENDİRMESİ Güler, Altuğ Yüksek Lisans, İnşaat Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Y. Doç. Dr. Ahmet Türer Ortak Tez Yöneticisi: Y. Doç. Dr. Ahmet Yakut Nisan 2005, 110 sayfa Bu çalışmada alternatif bir deprem hasar değerlendirme modeli yapay zeka tekniklerinden yapay sinir ağlan kullanılarak oluşturulmaya çalışılmıştır. Farklı eğitme fonksiyonları, farklı sayıda gizli hücre ve farklı bina parametreleri - kat sayısı, düzensizlik skoru, çıkma alanları, yumuşak kat indeksi, normalize kolon alanlası, normalize perde alanları - kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağlarında elde edilebilecek en iyi değerlendirme performansına ulaşılmaya çalışılmışta. Tez kapsamında Düzce veritabanı model eğitimi için kullanılmıştır. Microsoft Excel kullanılarak bir yapay sinir ağı simülatörü geliştirilmiştir. Simulator Düzce veritabanı kullanılarak elde edilen en iyi modelin ağırlık matrislerini ve parametrelerini kullanmaktadır. Afyon Erzincan, ve Ceyhan veritabanları geliştirilen simulator ile değerlendirilmiştir. Zeytinburnu isimli veritabanı da simülasyon amaçlı olarak kullanılmış ve bölgede bulunan 3043 adet bina geliştirilen yöntem kullanılarak sismik hasar görebilirlik sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT SEISMIC VULNERABILITY ASSESSMENT USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Güler, Altuğ M.Sc, Department of Civil Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Ahmet Türer Co-Supervior. Assist. Prof. Dr. Ahmet Yakut April 2005, 110 pages In this study, an alternative seismic vulnerability assessment model is developed. For this purpose, one of the most popular artificial intelligence techniques, Artificial Neural Network (ANN), is used. Many ANN models are generated using 4 different network training functions, 1 to 50 hidden neurons and combination of structural parameters like number of stories, normalized redundancy scores, overhang ratios, soft story indices, normalized total column areas, normalized total wall areas are used to achieve the best assessment performance. Düzce database is used throughout the thesis for training ANN. A neural network simulator is developed in Microsoft Excel using the weights and parameters obtained from the best model created at Düzce damage database studies. Afyon, Erzincan, and Ceyhan databases are simulated using the developed simulator. A recently created database named Zeytinburnu is used for the projection purposes. IVThe building seismic vulnerability assessment of Zeytinburnu area is conducted on 3043 buildings using the proposed procedure.
Benzer Tezler
- Bingöl ilindeki konut türü yapılar için hızlı değerlendirme yöntemlerinin yapay sinir ağları kullanılarak karşılaştırılması
Comparison of rapid evaluation methods for residential buildings in Bingöl province by using artificial neural networks
SADIK VAROLGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULHALİM KARAŞİN
- Mevcut betonarme okul binalarında güçlendirme perdelerinin etkinliğinin doğrusal olmayan dinamik analiz ile irdelenmesi
Investigation of the rc infill wall effectiveness in the rehabilitation of existing rc school buildings employing nonlinear dynamic analyses
ORKUN GÖRGÜLÜ
Doktora
Türkçe
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYZA TAŞKIN AKGÜL
- Prefabrik betonarme endüstriyel yapıların farklı zemin şartlarında hasar görebilirliği ve deprem risk değerlendirmesi
Seismic vulnerability and risk assessment of precast RC industrial structures at different site conditions
ALİ YEŞİLYURT
Doktora
Türkçe
2021
Deprem MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH CAN ZÜLFİKAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYT TÜZÜN
- Seismic vulnerability assessment of Bergama Bedesten
Bergama Bedesteni'nin sismik hasar görebilirliğinin değerlendirilmesi
HATİCE AYŞEGÜL DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimari Restorasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE HAMAMCIOĞLU TURAN
DOÇ. DR. ENGİN AKTAŞ
- İstanbul Tarihi Yarımada'da kentsel ölçekte deprem odaklı kentsel zarar görebilirlik değerlendirmesi
Seismic vulnerability assessment at urban scale in İstanbul Historical Peninsula
SELDA ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH TERZİ