Artificial neural network approaches for slope stability
Yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak şev stabilitesinin incelenmesi
- Tez No: 222354
- Danışmanlar: DOÇ.DR. DERİN N. URAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Deprem Mühendisliği, İnşaat Mühendisliği, Earthquake Engineering, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir agları, Sev, Stabilitesi, Artificial neural network, Slope, Stability
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Deprem Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 143
Özet
Bu çalısmada 170 tane lokal bölgenin sev profili dataları kullanılarak yapay zeka mantıgı yaklasımlarından bes tane yapay sinir agı mimarisi kullanılmıstır. Bunlar BPNN, geri yayılmalı sinir agı mimarisi ve GRNN, genel regresyonlu yapay sinir agı mimarisi, GMDH, gruplama methodu, Kohonen ve PNN, olasılık yöntemidir. Ancak sadece BPNN, geri yayılmalı sinir agı mimarisi ve GRNN, genel regresyonlu yapay sinir agı mimarisi model olusturmakta kullanılmıstır. Bu yaklasımlarda 9 adet girdi ve 1 tane çıkıs parametreleri verilmistir. Çıkıs parametresi sev güvenlik katsayısı olup, girdi parametreleri sev yüksekligi ( H ), sev egimi ( ), yeraltı suyu derinligi ( Hw ), saglam zemin derinligi ( Hb ), kohezyon ( c ), zemin içsel sürtünme açısı ( ), kuru birim hacim agırlıgı ( ), düsey ve yatay sismik zemin katsayıları ( Kh , Kv )`dır. Bu çalısmadaki amaç sismik zemin katsayılarının sev stabilitesindeki önemlerinin incelenmesidir. Sonuç olarak genel regresyon yapay sinir agı modelinin daha basarılı oldugu, düsey ve yatay sismik zemin katsayılarının sev yüksekligi, sev egimi ve yeraltı suyu derinliginden sonra sev stabilitesindeki etkisinin önemli oldugu görülmüstür.
Özet (Çeviri)
In this study 170 slope data and their properties are used by Artificial Intelligence approach five neural network approaches architecture These approaches are Back propagation neural network architecture ( BPNN ), General regression neural network ( GRNN ), Group method of data handling ( GMDH ), Kohonen learning paradigm and Probabilistic neural network ( PNN ) architectures. But only 2 of them used, these are the back propagation neural network architecture ( BPNN ) and the general regression neural network ( GRNN ). There are 9 input parameters and 1 output parameter. The output parameter is the factor of the safety of the slopes ( F.S. ), the input parameters are the height of slope ( H ), the inclination of slope ( ), the height of water level ( Hw ), the depth of firm base ( Hb ), the cohesion of soil ( c ), the friction angle of soil ( ), the unit weight of soil ( ), but the important input parameters are horizontal and vertical seismic coefficients ( kh , kv ).Trying to be obtained in this study is to see the importance of the seismic coefficients for a slope stability safety. In conclusion this study shows that general regression neural network (GRNN) approach is more useful model and generally horizontal and vertical seismic coefficients importance seen after the height of the slope ( H ), the inclination of slope ( ), the height of water level (Hw) importance.
Benzer Tezler
- Türkiye genelinde Bahel modeli ve yapay sinir ağları ile güneş radyasyonu tahmini
Solar radiation estimation for Turkey using Bahel model and artificial neural networks
ELVAN BURCU KOŞMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- A unified slope design framework for different rock slope failure mechanisms
Farklı kaya şevi yenilme mekanizmaları için birleştirilmiş bir şev tasarım sistemi
MUSTAFA SERHAN KAHVECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜNEŞ YARDIMCI
- Optimal design of slope stabilizing piles using metaheuristic techniques
Metasezgisel teknikler kullanılarak şev stabilizasyon kazıklarının optimum tasarımı
ARDA ÖCAL
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR PEKCAN
- Management and control of distributed energy generation systems via artificial intelligence techniques
Dağıtık enerji üretim sistemlerinin yapay zeka teknikleri ile yönetim ve kontrolü
ALPER NABİ AKPOLAT
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DURSUN
- Zemin çivili duvarların üç boyutlu sayısal analizi ve makine öğrenmesi yaklaşımı
Three dimensional numerical analysis of soil nailed walls and machine learning approach
SEMİHA POYRAZ
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA VURAL