Reliability-based optimization of river bridges using artificial intelligence techniques
Akarsu köprülerinin yapay zeka tekniklerini kullanarak güvenilirlik temelli optimizasyonu
- Tez No: 285550
- Danışmanlar: PROF. DR. A. MELİH YANMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 223
Özet
Kabul edilebilir bir köprü tasarımı yapısal, hidrolik ve geoteknik uygunluklarınoptimum seviyede değerlendirimesi üzerine oluşturulur. Bu çalışmanın amacı,yukarıda belirtilmiş tasarım kriterlerini bütünleşik olarak sağlayacak bir akarsuköprüsünün yapı elemanlarının uygun boyutlarının seçimi için optimizasyontemelli bir metodoloji geliştirilmesidir. Yapısal ve geoteknik tasarım kısımlarıistatistiksel temelli bir teknik olan, yapay sinir ağları (YSA) modellerinikullanmaktadır. Bu nedenle, ilgili birçok köprü projesi toplanmış ve değişikaçılardan analiz edilerek bir matris formuna sokulmuştur. YSA mimarileri, kısıtlarındenetlenmesi amacıyla ceza fonksiyonlarını kullanarak Genetik Algoritmalartekniği ile modellenen optimizasyon probleminin amaç fonksiyonundakullanılmaktadır. Kısıtlardan birini oluşturan köprü oyulma güvenilirliği, Monte-Carlo benzeşimi yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Tüm bu mekanizmalar, AIROBismi verilen bir yazılım çatısında birleştirilmiştir. En son olarak, yazılımsonuçlarının hidrolik ? yapı etkileşiminin incelenmesine odaklanılarakdeğerlendirilmesi amacıyla AIROB üzerinde geliştirilen bir uygulama sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Proper bridge design is based on consideration of structural, hydraulic, andgeotechnical conformities at an optimum level. The objective of this study is todevelop an optimization-based methodology to select appropriate dimensions forcomponents of a river bridge such that the aforementioned design aspects can besatisfied jointly. The structural and geotechnical design parts uses a statistically-based technique, artificial neural network (ANN) models. Therefore, relevant dataof many bridge projects were collected and analyzed from different aspects to putthem into a matrix form. ANN architectures are used in the objective function ofthe optimization problem, which is modeled using Genetic Algorithms with penaltyfunctions as constraint handling method. Bridge scouring reliability comprises oneof the constraints, which is performed using Monte-Carlo Simulation technique. Allthese mechanisms are assembled in a software framework, named as AIROB.Finally, an application built on AIROB is presented to assess the outputs of thesoftware by focusing on the evaluations of hydraulic ? structure interactions.
Benzer Tezler
- Akarsularda su kalitesi belirleme ve modelleme
Identification and modelling of water quality in river streams
MEHMET ALİ ÇOŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Kimya Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADIGÜZEL MEHMET YÜCEER
- Coğrafi bilgi sistemi tabanlı hidrolojik havza modellemesi ve makine öğrenmesi yöntemiyle hidrograf tahmini
Geographic information systems-based hydrological basin modeling and hydrograph prediction using machine learning methods
BURAK CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM BURGAN
- GR6J hidrolojik modelindeki artık yağış ayrıştırma sabitinin model kalibrasyonuna etkisi
Effect of residual rainfall separation constant on model calibration in the GR6J hydrological model
HALİL İBRAHİM DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL
- Üretim sistemlerinin maliyet analizi
Generation systems cost analysis
MEHMET KURBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
- Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM
A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM
YAZGI AKSOY