Neural network modeling of torsional strength of reinforced concrete beams
Betonarme kirişlerin burulma dayanımının yapay sinir ağları ile modellenmesi
- Tez No: 284134
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULKADİR ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Bu çalışmada betonarme kirişlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi anlatılmıştır. Çalışmalar için iki farklı yapay sinir ağı modeli önerildi ve önerilen yapay sinir ağı modelleri geniş aralıklı deneysel veri tabanlarına dayandırıldı. Dizayn kodlarının sonuçları ile karşılaştırılan yapay sinir ağı modellerinin doğruluğunun oldukça memnuniyet verici olduğu görüldü. Ayrıca önerilen yapay sinir ağı modellerinin formüllerinin sonuçları var olan modellerle karşılaştırıldığında litaratürdeki benzer çalışmalardan daha doğru olduğu bulundu. Önerilen yapay sinir ağı modellerinin genellenme kapasitesi parametrik çalışmalar tarafından doğrulandı.
Özet (Çeviri)
This study presents the application of Neural Networks (NN) for modeling torsion of RC beams. The NN models are proposed for the computation of selected two different NN models. The proposed NN models are based on a wide range experimental database. The accuracy of the proposed NN models is quite satisfactory as compared to results of design codes. Moreover, the results of proposed NN formulations are compared with existing models and are found to be more accurate than the expression available in the literature. The generalization capability of proposed NN models is also verified by a set of parametric studies.
Benzer Tezler
- Yanal burkulma etkisindeki I kesitli kirişlerde ideal desteklerin belirlenmesi ve yapay sinir ağları yaklaşımı
Determination of ideal bracings of I beams subjected to lateral buckling and artificial neural networks approach
SELAHATTİN ALBAYRAK
Doktora
Türkçe
2011
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT UZMAN
- Computational investigation of organic reactions via mechanistic approaches
Organik tepkimelerin mekanistik yaklaşımlar kullanılarak hesapsal incelenmesi
ESRA BOZ
- Neural network modeling of low temperature CO oxidation over Pt based catalysts
Düşük sıcaklıklarda CO oksidasyonu için kullanılan Pt bazlı katalizörleri yapay sinir ağları ile modelleme
MEHMET ERDEM GÜNAY
- Neural network modeling of an ionospheric process: temporal and spatial forecasting of the critical frequencies
İyonosfersel bir sürecin sinirsel ağ benzeklemesi: Kritik sıklıkların zamansal ve uzamsal öngörümü
AYÇA KUMLUCA
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERSİN TOLUNAY
- Ağır petrol fraksiyonlarının yapay sinir ağları ile moleküler düzeyde modellenmesi
Artificial neural network modeling of the heavy petroleum fractions at molecular level
CELAL UTKU DENİZ
Doktora
Türkçe
2017
Kimya Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUZAFFER YAŞAR