Geri Dön

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

  1. Tez No: 394307
  2. Yazar: AYDIN BAYSAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KAMİL AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Adli TıpSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ

  2. 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

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU

  3. Müşteri yaşam boyu değerinin yapay zekâ algoritmaları ile modellenmesi

    Modeling customer litetime value with artificial intelligence algorithms

    OĞUZHAN KIVRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeBalıkesir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT AKAR

  4. Haberleşme ağlarında uç makine öğrenmesinin avantajları ve robotik el ağında tutma tahmini uygulaması

    Advantages of edge machine learning in communication networks and grasp prediction application in robotic hand network

    EMRE BACANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACI İLHAN

  5. Nazal kitlelerin bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak radyomik tabanlı sınıflandırılması: sinonazal inverted papillom, antrokoanal polip ve nazal polipin karşılaştırmalı analizi

    Radiomics-based classification of nasal masses using computerized tomography images: comparative analysis of sinonasal inverted papilloma, antrochoanal polyp and nasal polyp

    MUHAMMED FAZIL ARAS

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kulak Burun ve BoğazSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. FATİH TETİK