Geri Dön

Ultimate strength prediction of elliptical hollow section columns in compression and bending

Basınç ve eğilme etkisindeki eliptik kesitli kolonların taşıma kapasitesinin tahmini

  1. Tez No: 584942
  2. Yazar: MEHMET KURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA METE GÜNEYİSİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kompozit yapılarda, boru şekilli profiller etkili yük taşıma kapasiteleri ve görsel yönleri nedeniyle yapısal elemanlar olarak yaygın şekilde kullanılmaktadır. İyi bilinen boru biçimli elemanlar dikdörtgen, kare ve dairesel boşluklu kesitleri içermektedir. Eliptik boşluklu kesit ise yüksek mukavemetli ve sıcak haddelenmiş çelik profillerin nispeten daha yeni şeklidir. İçsel estetik özelliklerin yanı sıra küçük ve büyük eksen özelliklerine sahip olmalarından ötürü son zamanlarda yapısal uygulamalarda kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada, gen ekspresyonu programlama ve yapay sinir ağları adlı popüler yapay zeka hesaplama yöntemleri kullanılarak, basınç ve eğilme etkisi altındaki eliptik kesitli kolonlarının nihai yük taşıma kapasitesi için tahmin modelleri geliştirilmiştir. Modellerin eğitimi ve test yapılması için literatürden elde edilen deneysel veriler kullanılmıştır. Kolon numuneleri eksantrikli ve eksantriksiz, küçük ve büyük eksenler dikkate alınarak eğilme burkulması açısından test edilmiştir. Araştırmada kullanılan değişkenler ise, burkulma ekseni, y ve z eksenlerinde eksantriklik, büyük ve küçük dış çaplar, kesitin et kalınlığı, çeliğin akma ve çekme dayanımı ve eleman uzunluğudur. Gen ekspresyonu programı ve yapay sinir ağları, ile elde edilen eliptik kesitli kolonların yük taşıma kapasitesi açık formülasyonları, önerilen modellerin sağlamlığı ve tekrarlanabilirliği açısından gerçek deneysel verilerle karşılaştırılmalı olarak analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In composite structures, tubular sections are widely utilized as structural members due to their effective load carrying capacities and visual aspects. The well-known tubular members include rectangular, square and circular hollow sections. Elliptical hollow section (EHS) is a relatively new shape of high strength, hot milled steel sections. In the recent years, it has been used in constructional building applications thanks to its intrinsic aesthetics as well as its constructional opportunities of sections having minor and major axis features. In this study, the prediction models for ultimate load carrying capacity (Nu) of EHS steel tube columns under the effect of compression and bending through popular soft computing methods named gene expression programming (GEP) and artificial neural networks (NN) were aimed to be derived. For this, experimental data from the literature were collected for training and testing the models. The column specimens were tested for flexural buckling in their minor and major axes considering with and without eccentricity. The parameters were selected as axis of buckling, eccentricity in y and z axes, larger and smaller outer diameters, wall thickness of the section, yield and tensile strength of steel, and member length. Explicit formulation of the Nu through GEP and NN were compared to the actual values to analyze the robustness and the repeatability of the proposed models.

Benzer Tezler

  1. Hydro-mechanical behavior of unsaturated specimens isotropically reconstituted from slurry and compacted specimens

    Numune çamuruna izotropik gerilme uygulama ve sıkıştırma yöntemleri ile oluşturulan suya doygun olmayan numunelerin hidromekanik davranışı

    REZA AHMADİ NAGHADEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NABİ KARTAL TOKER

  2. Prediction of ultimate tensile strength of prestressed concrete strand using artificial neural networs

    Yapay sinir ağları kullanılarak ön germeli beton demeti maksimum çekme mukavemetinin tahmini

    HAYRULLAH ÖZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET UĞRAŞ CUMA

  3. Yüksek dayanımlı çelik lifli betonarme kiriş ve kolonlarda çatlamalar göz önüne alınarak deplasmanların belirlenmesi

    Prediction of deflection of high strength steel fiber reinforced concrete beams and columns considering the cracking effect

    POURİA POURHOSSEIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ DÜNDAR

  4. Yarım NPI başlıklı, dikdörtgen boşluklu, küt kaynaklı, yanal burkulması önlenmiş çelik kirişlerin davranışı ve taşıma gücü

    The Behaviour and the ultimate strength of butt welded steel beams with half chords and rectangular openings, prevented against lateral buckling

    GÜLİZ BAYRAMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. TEVFİK SENO ARDA

  5. Bazalt/cam lifi takviyeli hibrit kompozitlerin mekanik performansının değerlendirilmesi ve zımba kayma dayanımının makine öğrenmesi tabanlı tahmini

    Mechanical performance and machine learning-based prediction of punch shear strength in basalt/glass fiber reinforced composites

    SADETTİN BABAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Makine MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYAR