Geri Dön

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

Basınç ve eğilme etkisindeki eliptik kesitli kolonların taşıma kapasitesinin tahmini

PDF İndir

  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: 121

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. Tez No

    441959

    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. Tez No

    393030

    Strengthening of low-strength short columns with sprayed up textile reinforced gfrc

    Püskürtme bazalt tekstil takviyeli gfrc ile düşük dayanımlı kolonların güçlendirmesi

    SOHEİL KHOSHKHOLGHİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER İLKİ

  3. Tez No

    513943

    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

  4. Tez No

    874137

    Akıllı bomba güdüm kitlerinde kullanılan A357 alüminyum alaşımının uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi ile mekanik özelliklerinin tahmini

    Prediction of mechanical properties of A357 aluminum alloy used in smart bomb guidance kits by using adaptive neuro-fuzzy inference system

    ONUR AL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENNUR CANDAN

  5. Tez No

    540305

    Prediction of tensile mechanical properties of tin-bismuth alloys by vickers hardness test

    Vickers sertlik ölçümü ile kalay-bizmut alaşımlarının çekme tipi mekanik özelliklerinin tahmin edilmesi

    NURI ABURODESS ALSSID ALKILANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL MERİH ŞENGÖNÜL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER ŞİMŞİR

Geri Dön