Geri Dön

Using machine learning approaches to construct correlations for cohesive soils using in-situ and laboratory data

Kohezyonlu zeminler için makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak arazi ve laboratuvar test verileri ile korelasyon kurulması

  1. Tez No: 474385
  2. Yazar: WALID KHALID MBARAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZER ÇİNİCİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüz dünyasında inşaat faaliyet sahaları bu denli genişlemekte ve proje süreleri bu denli kısalmakta iken, geoteknik mühendislerinin sahadaki zemin özelliklerini mümkün olan en doğru şekilde yansıtacak saha deneylerini yapmak için yeterli zamanları bulunmamaktadır. Bu sebeple korelasyon denklemleri, saha deneyleri ve laboratuvar deneyleri ile birlikte geoteknik tasarım mühendisliğinin temelini oluşturmaktadır. Geoteknik literatürde geçmişteki ve günümüzdeki araştırmacılar tarafından geliştirilmiş bir çok korelasyon denklemi bulunmaktadır. Bu bağıntılardan bazılarının istatiksel bir temele sahip olmayışı, bu bağıntıları kritik zemin parametrelerinin belirlenmesinde daha az güvenilir yapmaktadır. Korealasyon denklemlerinin genel amacı elde etmek istediğimiz bir çıktıyı, belirli bir girdi ile mümkün olan en doğru bir biçimde tahmin edebilmektir. Bu tez çalışmasında, drenajsız kayma mukavemeti (c u ) ve Elastisite modülü (E m ) ve limit basınç (p L ) paramatrelerini tahmin edebilmek için,“Doğrusal Regresyon”,“Random Forest”ve“Gradient Boosting”gibi makine öğrenimi algoritmalarını kullanan regresyon modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Tahmin kabiliyetimizi daha da geliştirmek için, bahsi geçen modellerin deney verilerinden elde edilmiş olan RMSE endeksleri ile hesaplanmış ağırlıklandırılmış ortalamaları kullanılarak, bu modeller bir arada değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, en iyi performansı gösteren modeller literatürdeki korelasyon denklemleri ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In a world where the sizes of construction sites are ever increasing and project deadlines ever reducing, the geotechnical engineer no longer has the time to properly conduct the necessary tests on the soil so as to come up with optimal soil properties that would as accurately as possible re ect the ones on site. Therefore, correlations equations together with in-situ tests and laboratory tests have formed the basis of geotechnical engineering design. The literature is lled with correlation equations developed by previous and present researchers. Some of these equations may or may not have any statistical background hence making them less reliable when used to estimate critical soil parameters. The goal of any correlation equation developed is to estimate as accurately as possible a response given a certain input. In this thesis, we aim at developing regression models using machine learning algorithms such as linear regression, Random Forest, and Gradient Boosting so as to predict the undrained shear strength, cu, the elastic modulus, Em and the limit pressure, pL. In order to further improve our prediction capabilities, we can stack the aforementioned models using their weighted averages derived from their RMSE indices obtained from the test data. Finally, the best performing models are compared to the correlations equations found in the literature.

Benzer Tezler

  1. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  2. Doğuştan kalça çıkıklı hastalarda kalça patolojilerinin bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    NECDET ŞÜKRÜ ALTUN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Ortopedi ve TravmatolojiGazi Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ORHAN ASLANOĞLU

  3. Hızlı katılaşma ile yüksek mukavemetli malzemelerin üretilmesi ve kurşun-asit akümalatörlerine uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    ÜMİT AKÇAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ

  4. Plazma arkı eldesi ve yüzey bölgesi modifikasyonunda kullanılabilirliği

    Başlık çevirisi yok

    ÖZKAN ÖZİPEKLİLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ