Geri Dön

Neural network modeling of torsional strength of reinforced concrete beams

Betonarme kirişlerin burulma dayanımının yapay sinir ağları ile modellenmesi

  1. Tez No: 284134
  2. Yazar: GÖKŞEN MELİH DERELİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULKADİR ÇEVİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT UZMAN

  2. Computational investigation of organic reactions via mechanistic approaches

    Organik tepkimelerin mekanistik yaklaşımlar kullanılarak hesapsal incelenmesi

    ESRA BOZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURCAN TÜZÜN

  3. 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

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    KimyaBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ.DR. RAMAZAN YILDIRIM

  4. 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

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSİN TOLUNAY

  5. 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

    Türkçe

    2017

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUZAFFER YAŞAR