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: Belirtilmemiş.
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
- Kısıtlı veri ile yorulma çatlağı ilerleme hızı tahmini: Yapay ve fizik bilgili sinir ağlarının karşılaştırmalı analizi
Fatigue crack growth rate prediction with limited data: A comparative analysis of artificial and physics-informed neural networks
AZİM HASANOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KIRCA
- Computational investigation of organic reactions via mechanistic approaches
Organik tepkimelerin mekanistik yaklaşımlar kullanılarak hesapsal incelenmesi
ESRA BOZ
- 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
- Novel mechanism and controller design for hybrid force-position control of humanoid robots
İnsansı robotlarda birleşik kuvvet-konum kontrolü için yenilikçi mekanizma ve kontrol tasarımı
CİHAT BORA YİĞİT
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. PINAR BOYRAZ
- A high-fidelity non-intrusive reduced-order model for the static aeroelastic behavior of lifting surfaces
Kanat yüzeylerinin statik aeroelastik davranışı için yüksek doğruluklu indirgenmiş model
ZARİF ÖZGE YILMAZ
Doktora
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTAN KAYRAN