Calibration of the finite element model of a long span cantilever through truss bridge using artificial neural networks
Uzun açıklıklı konsol kafes kirişli bir köprünün sonlu elmanlar modelinin yapay sinir ağları ile kalibrasyonu
- Tez No: 176754
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET TÜRER, YRD. DOÇ. DR. OĞUZHAN HASANÇEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yapay sinir ağları (YSA) birçok mühendislik dalında olduğu gibi inşaat mühendisliğinde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tezde de çok katmanlı, ileri beslemeli, geri yayınım algoritmalı YSA mimarisi uzun açıklıklı konsol kafes kirişli bir köprü olan Commodore Barry Bridge (CBB) sonlu elemanlar modelinin kalibrasyonunda kullanılmıştır.Kalibrasyon, yapının analitik modelinin yapısal parametrelerini güncelleyerek elde edilen dinamik özellikleri (frekanslar ve ilgili mod şekilleri), saha ölçümleri ile elde edilen dinamik parametrelere olabildiğince yaklaştırmak olarak tanımlanabilir. CBB oldukça büyük bir yapı olması ve kompleks yapısal mekanizmaları içermesi bakımından, yapısal parametreler ve dinamik özellikler arasındaki matematiksel ilişkiyi kurmak oldukça güçtür. Modellemeden kaynaklanabilecek hatalar ve saha ölçüm verilerinin içerebileceği gürültülerde göz önünde bulundurulduğunda yapının kalibrasyonu daha da güçleşmektedir. İşte bu noktada yapay sinir ağları sahip oldukları özellikler ile bu çalışma için önemli bir araç olarak ortaya çıkmaktadır.Çalışmada ilk olarak hassaslık analizleri ile köprünün yapısal parametrelerinin belli bir oranda değiştirilmesiyle dinamik özelliklerde ortaya çıkan değişimler gözlenmiştir. İkinci kısımda ise yapısal parametreler ile dinamik özellikler arasındaki ters ilişki yapay sinir ağlarının eğitilmesi ile elde edilmiş ve eğitilmiş sinir ağı da saha ölçümlerinde kaydedilen frekanslar ile beslenerek köprünün mevcut durumdaki yapısal parametreleri elde edilmiş ve son aşamada köprünün analitik modeli güncellenmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, Artificial Neural Networks (ANN) have become widely popular tools in various disciplines of engineering, including civil engineering. In this thesis, Multi-layer perceptron with back-propagation type of network is utilized in calibration of the finite element model of a long span cantilever through truss called Commodore Barry Bridge (CBB).The essence of calibration lies in the phenomena of comparing and correlating the structural response of an analytical model with experimental results as closely as possible. Since CBB is a very large structure having complex structural mechanisms, formulation of mathematical expressions representing the relation between dynamics of the structure and the structural parameters is very complicated. Furthermore, when the errors in the structural model and noise in the experimental data are taken into account, a calibration study becomes more tedious. At this point, ANNs are useful tools since they have the capability of learning with noisy data and ability to approximate functions.In this study, firstly sensitivity analyses are conducted such that variations in dynamic properties of the bridge are observed with the changes in its structural parameters. In the second part, inverse relation between sensitive structural parameters and modal frequencies of CBB is approximated by training of a neural network. This successfully trained network is then fed up with experimental frequencies to acquire the as-is structural parameters and model updating is achieved accordingly.
Benzer Tezler
- An investigation on structural identification (ST-ID) of a long-span bridge for performance prediction
Uzun açıklıklı bir köprünün performans tahmini için yapısal tanılanması üzerine bir araştırma
SELÇUK BAŞ
Doktora
İngilizce
2017
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER İLKİ
DOÇ. DR. NURDAN APAYDIN
- Experimental and analytical investigation of fatigue life on trapezoidal longitudinal ribbed on steel bridge decks
Çelik köprü tabliye boyuna nervürlerinin deneysel ve analitik olarak ıncelenmesi
MOHAMMED NAJEEB ABDULGHANI ABDULGHANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH ALEMDAR
- Finite element analysis of elastomeric bearings under cyclic shear loading
Elastomer izolatörlerin çevrimsel kesme yüklemeleri altında sonlu eleman analizleri
BERKAY BİÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ŞEBNEM ÖZÜPEK PODNOS
- Beşinci metakarpal kırıklarının tedavisi için yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Development of a new approach for the treatment of fifth metacarpal fractures
LÜTFİYE CAYMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyomühendislikSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN İYİBİLGİN
DOÇ. DR. LEVENT BAYAM
- Design, advanced manufacturing, and performance evaluation of optical sensor-integrated laminated composite monoleaf springs for heavy commercial vehicles: A numerical and experimental study
Ağır ticari araçlar için optik sensör entegreli lamine kompozit tek katlı yaprak yayların tasarımı, ileri üretimi ve performans değerlendirmesi: Sayısal ve deneysel bir çalışma
MUSTAFA BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2026
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN
PROF. DR. MEHMET YILDIZ