Yapay sinir ağları kullanılarak izostatik kafes sistem analizi
The analysis of statically determinate truss systems using artifcial neural networks
- Tez No: 181423
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YILMAZ İÇAĞA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Yapı sistemlerinin yapısal çözümlemesinde malzeme davranışına bağlı olarakgeliştirilen değişik yaklaşımlar mevcuttur. Kafes sistemlerin boyutlandırılmasındamaksimum çubuk kuvveti esas alınmaktadır. Çubuk kuvvetlerinin belirlenmesindefarklı çözüm yöntemleri geliştirilmiştir.Bu çalışmada yapay sinir ağlarının kafes sistem analizi ve tasarımındakiuygulamalar incelenmiştir. Kafes sistemlerin yapay sinir ağı ile çözümü için beşfarklı uygulama yer almaktadır. Her uygulamada farklı sistem şekline sahipdüzlemsel kafes sistem seçilmiştir. Uygulamalarda elde edilen sonuçlar tablo vegrafik olarak düzenlenerek yapay sinir ağının kafes sistemler üzerindeki etkinliğiaraştırılmıştır.Son yıllarda uygulama alanı giderek artan yapay sinir ağlarının tanımı, yapısı vemodelleri özetlenmiştir. Yapay sinir ağının genel özelliklerine değinilmiş ve hermodelin yapısal işleyişi anlatılmıştır.
Özet (Çeviri)
There are different approaches developed for material behavior in structureanalyses in structure systems. The design of truss systems are depend onmaximum axial forces of bars. Different solution methods are developed toobtain axial forces of bars.In this study artificial neural network in truss system analysis and applications indesign are investigated. There are five different applications in solving trusssystems with artificial neural networks. In each application plane truss systemwith different system types are selected. Effects of artificial neural network inplane truss system are investigated using tables and graphics with data?s obtainedfrom applications.Definitions, structure and models of recently wide spreading artificial neuralNetworks are summarized. General attributes of artificial neural Networks arementioned and structural functions of every model are explained.
Benzer Tezler
- Bitümlü malzemelerin reolojik ve dielektrik özelliklerinin yapay sinir ağlarıyla modellenmesi
Modeling the rheological and dielectric properties of bituminous materials with artificial neural networks
BETÜL DEĞER ŞİTİLBAY
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşaİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KARAŞAHİN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SİNAN YARDIM
- Modeling and simulation of the TÜRKSAT 1B satellite using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanılarak TÜRKSAT 1B uydusunun yörüngesinin modellenmesi
ALİ TÜRKER KUTAY
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Uçak MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YURDANUR TULUNAY
- Yapay sinir ağları kullanılarak örüntü sınıflandırma ve tanıma
Pattern classification and recognition using artificial neural networks
AZİZ CAN YÜCETÜRK
Doktora
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRAH ORHUN
- Yapay sinir ağları kullanılarak fotovoltaik sistemin maksimum güç noktası takibi
Maximum power point tracking of photovoltaic system using artificial neural networks
LEYLA KARAGÖZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP BALA DURANAY
- Yapay sinir ağları kullanılarak parmak izi tanıma ve sınıflandırma
Fingerprint identification and classification using artificial neural network
ŞAKİR PARLAKYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ