Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 176754
  2. Yazar: ÖMER BURAK YÜCEL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET TÜRER, YRD. DOÇ. DR. OĞUZHAN HASANÇEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 196

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

  1. Tez No

    465396

    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

    İngilizce

    2017

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER İLKİ

    DOÇ. DR. NURDAN APAYDIN

  2. Tez No

    495258

    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

    İngilizce

    2018

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH ALEMDAR

  3. Tez No

    55636

    Sapanca Gölü su kalitesi yönetimi için egölem modeli

    Başlık çevirisi yok

    YALÇIN AŞKIN ÖKTEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. İ. ETHEM GÖNENÇ

  4. Tez No

    744383

    İzmit havzasının hidrojeoloji incelemesi ve yeraltısuyu akım modellemesi

    An examination of the hydrogeology of the İzmit basin, and modelling of the groundwater flow

    MERAL ERDOĞAN TOPÇUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REMZİ KARAGÜZEL

  5. Tez No

    794380

    Finite element analysis of elastomeric bearings under cyclic shear loading

    Elastomer izolatörlerin çevrimsel kesme yüklemeleri altında sonlu eleman analizleri

    BERKAY BİÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Deprem MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ŞEBNEM ÖZÜPEK PODNOS

Geri Dön