Havaalanı üstyapılarının yapay zeka yöntemleri ile planlanması
Planning of airport pavement with artificial intelligence methods
- Tez No: 572267
- Danışmanlar: PROF. DR. SERDAL TERZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Havaalanı rijit üstyapılarının tabaka kalınlıklarının belirlenmesinde insan, abak ve okuma hatalarının fazlaca gerçekleşebileceği abak okumaları yapılmaktadır. Abak okumaları ayrıca çok fazla vakit almakta, yüksek dikkat ve titizlik gerektirmektedir. Tez çalışması kapsamında geleneksel abak yöntemi yerine ANFIS modeli ile daha pratik ve hızlı bir rijit üstyapı tabaka kalınlığı belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu sayede abaktan kaynaklanan hatalar, okuma hataları ve insan kaynaklı hataların önüne geçilebileceği düşünülmüştür. Bu amaç doğrultusunda rastgele veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan her bir set için abak okumaları ile tabaka kalınlıkları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, ANFIS modelini eğitmek için kullanılmış ve abak okuması yerine alternatif bir çözüm üretilmiştir. Bu kapsamda elde edilen model, abak okumaları sonucunda elde edilen tabaka kalınlıklarını %97.05 oranında tahmin edebilmiştir.
Özet (Çeviri)
Rigid pavements slab thicknesses are determined using readings from design curves where human, reading and curve mistakes could commonly occure. In addition, readings from these design curves takes precious time and need high attention and diligence. In this study, ANFIS model is developed instead of traditional curve reading method, which is more practical and time saving. So, the mistakes could be decreased which are occuring from curve readings. For this purpose, a random data set have been produced. A slab thickness for each data in the set have been determined using desgin curve readings. Obtained slab thicknesses are used for training the ANFIS model and an altenative method have been obtained. The created model has predicted the slab thicknesses with a regression of 97.05% compared to the slab thicknesses obtained from curve readings.
Benzer Tezler
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- ŞANTİYEDE İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ VE BİR UYGULAMA
JOB HEALTH AND SAFETY AND AN APPLICATION IN THE SITE
SERKAN DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Arel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHAR YALÇIN
DOÇ. DR. SERKAN ALTUNTAŞ
- Bina rölevesi kapsamında yersel lazer tarama ve insansız hava araçları yardımıyla üretilen verilerin doğruluk analizi
Accuracy analysis of data produced by terresterial laser scanner and unmanned aerial vehicle in building relief scope
HACI TEVFİK ÇAŞKURLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN ERDEN
- The Ancient South Marmara Harbors
Antik Güney Marmara Limanları
SERKAN GÜNDÜZ
Doktora
İngilizce
2015
ArkeolojiUludağ ÜniversitesiArkeoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN
PROF. DR. MARTİNA SEIFERT
- Tarihî yapılarda avlu üst örtüsü tasarım senaryolarına yönelik enerji-termal konfor odaklı parametrik bir model önerisi
A parametric model proposal focused on energy and thermal comfort for courtyard roof design scenarios in historic buildings
MİHRİMAH ŞENALP
Doktora
Türkçe
2025
MimarlıkKonya Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. MEHMET EMİN BAŞAR
DOÇ. DR. ENES YAŞA