Geri Dön

Application of recent optimization algorithms on slope stability problems

Şev stabilite analizlerinin optimizasyon teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi

  1. Tez No: 517210
  2. Yazar: SADRA AZIZI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR PEKCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Şevlerin duraylılık analizi, en kritik kayma yüzeyi ile en düşük güvenlik faktörünün (GF) belirlenmesini içerir. Bu amaçla yapılan çalışmalar, geometrik eğim çeşitliliği, toprağın geoteknik parametreleri, yeraltı suyu seviyesinin yeri ve harici yüklerin durumu göz önünde bulundurulduğunda oldukça zor bir problem haline gelmektedir. Bununla birlikte son zamanlarda, güçlü optimizasyon teknikleri farklı kayma yüzeylerinin çeşitli insan yapımı ve doğal eğimlerin güvenlik faktörlerinin belirlenmesinde, hızlı ve güvenli bir şekilde belirlenmesinde iyi bir performans sergilemiştir. Bu çalışmada, şev kayma yüzeyi ve güvenlik faktörünü belirlemek için Ayırıcı Evrimli Hibrit Yapay Arı Kolonisi algoritması (AEHYAKA), Çekirge Optimizasyon Algoritması (ÇOA) ve Geliştirilmiş Uyum Arama Algoritmasını (GUAA) içeren üç yeni optimizasyon yöntemi dairesel olmayan bir yüzey oluşturma algoritması ile birleştirilmiştir. Her bir kayma yüzeyi boyunca güvenlik faktörünü değerlendirmek için yapılan analizlerde Morgenstern-Price metodu algoritması kullanılmıştır. Önerilen metotların, farklı katmanlar ve geometri içeren 3 örnek çalışma ile uygulanması sonucu elde edilen sonuçlar, AEHYAKA 'nin, hem hızlı yakınsama hem de doğruluk açısından diğer iki yöntemi geride bıraktığını ve bu durumun şev stabilitesi analizinde bugüne kadar uygulanan en iyi yöntemlerle karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Stability analysis of earth slopes in general involves determining the minimum factor of safety (FS) associated with the most critical failure surface. This objective is too challenging to accomplish considering the broad diversity of slope problems in geometry, geotechnical parameters of the soil, location of the groundwater table, and condition of the external loadings. Robust optimization techniques, however, have recently performed well in determining safety factors of various man-made and natural slopes of different complexities simultaneous with fast and confidently locating the corresponding slip surfaces. In this study, three recently developed optimization methods, Hybrid Artificial Bee Colony algorithm with Differential Evolution (HABCDE), Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) and improved harmony search algorithm (LHS), are combined with a non-circular surface generation scheme to identify location of the slip surface. To evaluate the safety factor along each slip surface, a concise algorithm of the Morgenstern-Price method is employed in the analyses. Results obtained through application of the proposed methods into three case studies including different layers and geometries indicates that HABCDE outperforms the two other methods both on fast convergence and accuracy in the minimization procedure which makes it comparable to the best methods implemented in slope stability analysis to date.

Benzer Tezler

  1. Gecikmeli rezonatör yöntemine yeni bir yaklaşım

    A new approach to delayed resonator vibration absorbers

    OYTUN ERİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALMAN KURTULAN

  2. Dizel motor modeli ile entegre bir aşırı doldurma ünitesi tasarım ve optimizasyon modeli geliştirilmesi

    Development of a turbocharger design and optimization model integrated with the diesel engine model

    MERT ALPAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU

    PROF. DR. CENGİZ CAMCI

  3. Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification

    OZAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  4. Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma

    Optical character recognition with artificial neural network

    MURATCAN UZTEMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER

  5. Model based optimal longitudinal vehicle control

    Model bazlı optimal doğrusal araç kontrolü

    MURAT ÖTKÜR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL MURAT EREKE

    DR. ORHAN ATABAY