Geri Dön

Genetic programming based modeling of torsional strength of reinforced concrete beams

Betonarme kirişlerin burulma dayanımının genetik programlama ile modellenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 290475
  2. Yazar: PINAR KORKMAZ
  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 Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Bu çalışmada betonarme kirişlerin burulma dayanımının Genetik Programlama (GP) ile modellenmesi sunulmuştur. Literatürden mevcut bir veritabanına ait 76 dikdörtgen betonarme kirişin deneysel verileri GP modeli geliştirmek için kullanılmıştır. Burulma dayanımını etkileyen girdi parametreleri kirişlerin kesit alanı, kapalı etriye boyutları, etriye aralığı, tek ayak kapalı etriye kesit alanı, etriye akma dayanımı ve boyuna donatı, etriye çelik oranı, boyuna donatı çelik alanı ve beton basınç dayanımı olarak seçilmiştir. Ayrıca, burulma altındaki betonarme kirişlerin dizaynı ile ilgili olarak bina kodları sunulmuştur. Betonarme kirişlerin burulma dayanımını belirlemek için geliştirilmiş kodların doğruluğu aynı test verilerinin kullanılması ile önerilen Genetik Programlama modelinden istifade edilerek karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucu göstermiştir ki; önerilen Genetik Programlama modeli, betonarme kirişlerin burulma dayanımını diğer kodlara kıyasla çok daha doğru hassasiyet ile belirlemektedir.

Özet (Çeviri)

This study presents the application of Genetic Programming (GP) for modeling torsional strength of RC beams. In the literature, experimental data of 76 rectangular RC beams from an existing database were used to develop the GP model. The input parameters affecting the torsional strength were selected as cross-sectional area of beams, dimensions of closed stirrups, spacing of stirrups, cross-sectional area of one-leg of closed stirrup, yield strength of stirrup and longitudinal reinforcement, steel ratio of stirrups, steel ratio of longitudinal reinforcement and concrete compressive strength. Besides, the building codes in relation to the design of RC beams under pure torsion is presented. The accuracy of the codes in predicting the torsional strength of RC beams was also compared with the proposed GP model with comparable way by using same test data. The study concludes that the proposed GP model predicts the torsional strength of RC beams by far more accurate than building codes.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    255966

    Modeling of discharge-sediment yield relationship in Middle Euphrates basin using genetic programming

    Orta Fırat havzasında debi-sediment yükü ilişkisinin genetik programlama kullanarak modellenmesi

    NECİP ERSİN TALU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYTAÇ GÜVEN

  2. Tez No

    179566

    Soft computing modeling of RC beams without web reinforcement

    Etriyesiz betonarme kirişlerin esnek hesaplama ile modellenmesi

    ŞEFİK ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDÜLKADİR ÇEVİK

  3. Tez No

    493579

    Zeki optimizasyon teknikleri ile mikrodalga düzlemsel iletim hatlarının modellenmesi

    Modeling of microwave plane transmission lines with intelligent optimization techniques

    HAKAN KİŞİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CELAL YILDIZ

  4. Tez No

    536321

    Co bazlı şekil hafızalı malzemelerin tel erozyon işlem parametrelerinin incelenmesi

    Investigation of wire erosion operation parameters of Co based shape memory alloys

    ÖMER UĞURLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDOĞAN KANCA

  5. Tez No

    179659

    Modeling local scour using k-? turbulence model and soft computing techiques

    Yerel oyulmanın k-? türbülans modeli ve yapay zeka teknikleri kullanarak modellenmesi

    AYTAÇ GÜVEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Mühendislik BilimleriGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. MUSTAFA GÜNAL

Geri Dön