Çok katmanlı algılayıcı ve merkezcil taban fonksiyonlu Yapay Sinir Ağları yöntemleriyle hasarlı kirişlerin incelenmesi
Analysi̇s of cracked beams with multi layer perceptron and radial basis function Artificial Neural Networks methods
- Tez No: 394307
- Danışmanlar: PROF. DR. KAMİL AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
İnşaat Mühendisliği, dünya üzerindeki her türden yapılaşmanın kaynağı olmakla birlikte, mevcut yapıların ekonomik ömürleri boyunca doğal afetler veya insan kaynaklı patlama ve çarpışma gibi yapı dinamik özelliklerini değiştirebilecek etkiler sonucunda oluşan hasarların tespiti ve çözümü ile doğrudan muhataptır. Bu sebeple mühendislik yapılarında, mevcut durum yapı güvenilirliğinin tespiti amacıyla Yapısal Sağlık İzleme (YSİ) sistemleri, taşıyıcı sistem elemanlarındaki hasar oluşumunu, konumunu ve hasar büyüklüğünü tespit etmek adına oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Ayrıca titreşim tabanlı yapısal sağlık izleme yöntemleri sayesinde yapıya ait modal parametre değişiklikleri tespit edilerek, hasar hakkında detaylı bilgiye ulaşılabilmektedir. YSİ sistemlerinde, üstün özellikleri sebebiyle kullanılan en uygun araç Yapay Sinir Ağları (YSA) olmaktadır. Yapay sinir ağları (YSA), beynin bir işlevini yerine getirme yöntemini modellemek için tasarlanan bir sistem olarak tanımlanabilir. Sinir ağları, insanlar gibi örnekler ile eğitilerek daha esnek bir kavrama ve çözüm üretme sistemi sunmaktadır. Bu çalışmada ilk olarak farklı kiriş malzeme ve geometrik özellikleri kullanılarak, kiriş serbest titreşim frekansları belirlenmiştir. Daha sonra, kirişlere hasar verilerek, hasarlı kirişlerin dinamik özellikleri belirlenmiştir. En son olarak işleme tersten gidilerek, kirişlerin belirli modal özelliklerini kullanarak kirişte var olduğu tahmin edilen hasar yeri ve şiddeti tahmin edilmiştir. Ayrıca, son yıllarda oldukça önem kazanan Yapısal Sağlık İzleme (YSİ) konusunda bir yöntem geliştirilmeye çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Civil Engineering, although the source of all kind of structuring on the earth, is concerned directly with determination and solution of damages which are resulted from effects like natural disasters or man-made collision-explosion throughout the useful lives of existing buildings. For this reason, in the field of civil engineering topic, Structural Health Monitoring (SHM) systems have become very important in order to identify and locate any damage. This way, engineers can predict the reliability and current state of structures. More specifically, detecting changes in vibration-based modal parameters of the structure through structural health monitoring methods can give detailed information about the damage, if any. Artificial Neural Networks (ANN) is one of the most appropriate instruments for the SHM systems because of their superior properties. Artificial neural networks (ANN) can be identified the brain's method of fulfilling its function as a system designed to model. Neural networks presents much more flexible understanding and solution-generating system by training and learning like human beings do. In this study, first of all, the free vibration frequencies are determined by using different material and geometric properties of the beam. Then, dynamic characteristics of damaged beams are determined by introducing cracks to the beam. Finally, taking the process in the opposite direction, the crack parameters are tried to be determined based on the modal properties available. Hence a method for Structural Health Monitoring (SHM) that has had considerable attention in recent years has been developed.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ ve görüntü işleme teknikleri kullanarak diş röntgen görüntülerinden kronolojik yaş tayini
Chronicological age determination from dental x-ray images by using artificial intelligence and image processing techniques
EMRE AVUÇLU
Doktora
Türkçe
2019
Adli TıpSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- State and civil society relation in Türkiye: The case of women csos
Türkiye'de Devlet ve sivil toplum ilişkisi: Kadın örgütleri örneği
TUNA YÜCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
SosyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSosyal Politika Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYÇA ERGUN ÖZBOLAT
- Coğrafi ve meteorolojik parametrelere bağlı olarak orman yangınının verdiği zararın yapay zeka yöntemleriyle tespiti
Estimation the expected loss from a forest fire related to geographical and meteorological parameters by using artificial intelligence methods
RECEP BOZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Çok katmanlı algılayıcı ve uzun kısa süreli bellek ile bitcoin fiyat tahmini
Bitcoin price prediction with multi-layer perceptron and long short term memory
CEREN AŞLAMACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA NOYAN TEKELİ
- Müşteri yaşam boyu değerinin yapay zekâ algoritmaları ile modellenmesi
Modeling customer litetime value with artificial intelligence algorithms
OĞUZHAN KIVRAK