Karides sürüsü algoritması yaklaşımını kullanarak zemin sıvılaşmasının belirlenmesi
Determination of soil liquefaction using the krill herd algorithm approach
- Tez No: 657655
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YETİŞ BÜLENT SÖNMEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Zemin sıvılaşması, suya doygun ve kohezyonsuz zeminlerin deprem dalgaları etkisiyle sıvı gibi akışkan özellikleri göstermesidir. Zemin, sıvılaşma esnasında taşıma kapasitesini kaybeder. Zeminde büyük hareketler meydana gelir ve bu durum zemin üzerindeki yapılarda ciddi deformasyonlara yol açar. Zemin sıvılaşması, binalarda devrilme, köprülerde asimetrik oturmalar sonucunda oluşan çökme, yapılarda zemin içerisine gömülme ve yer altı yapılarında meydana gelen yer değiştirmeler gibi çeşitli kalıcı hasarlara yol açar. Bu sebeple zemin sıvılaşması iyi analiz edilmesi gereken bir konudur. Zemin sıvılaşmasının yol açtığı hasarları, ülkemizdeki ve dünya çapındaki büyük depremlerde görebiliriz. Yeni bir deprem anında sıvılaşmadan kaynaklı oluşabilecek hasarları önlemek adına zemin sıvılaşmasını önceden tahmin edilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada, deprem anında meydana gelebilecek zemin sıvılaşmasının önceden tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Zeminin sıvılaşma potansiyelini belirlemek için, geçmişte gerçekleşen depremler ve bu depremlere maruz kalan zeminlerin sıvılaşma durumlarını içeren 222 adet veri kullanılmıştır. Bu veriler literatürde yapılan kapsamlıaraştırmalar sonucunda belirlenen, geniş bir aralığa sahip deprem ve zemin verileridir. Verilerdeki parametreler WEKA yardımıyla sıvılaşmaya olan etkileri bakımından önem sırasına göre sıralanmıştır. Sıvılaşmaya en çok etki eden ve aynı zamanda bu çalışmada kullanılan parametreler şöyledir; maksimum yer ivmesi (amaks), N1(60) değeri, efektif gerilme (σ'), ince tane oranı (%) ve depremin büyüklüğüdür (M). Bu 5 parametre kullanılarak zeminin sıvılaşma olasılığını belirleyen analitik bir denklem modeli oluşturmak bu çalışmadaki temel amaçtır. Bu aşamada 222 adet veririn 163 tanesi çalışma için, kalan 59 tanesi ise çalışma sonucunda elde edilen denklemi sınamak için ayrılmıştır. Denklem için gereken katsayılar optimizasyon yöntemiyle bulunmuştur. Uygulanan optimizasyon yöntemi, denklemdeki katsayıların hangi değerler için daha yüksek doğrulukla sonuçlar verdiğini iterasyonlar ile bulmaya dayalıdır. Veriler daha önce bu alanda kullanılmamış olan“Karides Sürüsü Algoritması”kullanılarak optimize edilmiştir. Optimizasyon aşamasında doğruluğu artırmak adına 5 farklı denklem modeliyle çalışılmıştır. Bunlar önceki çalışmalara bakıldığında kabul görmüş denklem modelleridir ve şöyledir; exponential model, linear model, power model, quadratic model ve semi quadratic modeldir. Her bir model için ana 5 parametre ile denklemler oluşturulmuştur. Oluşturulan 5 farklı denklem modeli ayrı ayrı Karides Sürüsü Algoritması'yla optimize edilmiştir. Yapılan denemeler sonucunda zemin sıvılaşmasını en yüksek doğrulukla tahmin eden model“Power Model”olmuştur. Power model'den yola çıkılarak oluşturulan denklem zeminin sıvılaşma olasılığını maksimum %87,12 doğruluk payıyla tahmin etmektedir. Bu denklem, inşaatların zemin etüdü aşamasında kullanılabilecek, 5 parametreye bağlı, uygulanması kolay bir denklemdir. Bu denklem sayesinde zemin analizi aşamasında farklı büyüklüklere sahip deprem senaryoları için zeminde oluşabilecek sıvılaşma durumları önceden tahmin edilebilmektedir. Denklemin sonuçlarına göre sıvılaşma ihtimalleri üç bölgeye ayrılmıştır. Bunlar; sıvılaşmanın beklendiği, risk faktörünün yüksek olduğu bölge; sıvılaşmanın beklenmediği, risk faktörünün düşük olduğu bölge ve son olarak zemin sıvılaşması ihtimalinin %50'ye çok yakın olduğu, güvenli tarafta kalınmak adına önlemlerin alınmasının gerektiği, risk faktörünün orta boyutta olduğu bölgedir. Sonuçlar bu üç duruma indirgendiğinde, zeminin sıvılaşma ihtimalinin belirlenmesi oldukça kolay bir şekilde yapılabilmektedir. Zemin sıvılaşmasının önceden tahmin edilmesi sıvılaşma kaynaklı kalıcı hasarların önlenmesi açısından oldukça gereklidir. Zemin sıvılaşması, deprem kuşağında yer alan ülkemiz ve diğer deprem bölgesine sahip ülkeler için göz ardı edilmemesi gereken bir husustur.
Özet (Çeviri)
Soil liquefaction is the fact that water-saturated and cohesionless soils show fluid properties such as liquid under the effect of earthquake waves. The soil loses its bearing capacity during liquefaction. Large movements occur on the ground, which leads to devastating deformations in the structures on the ground. Soil liquefaction caused to various permanent damages such as overturning in buildings, collapse caused by asymmetric seating on bridges, sinking of the buildings into the soil and displacements occurring in underground structures. For this reason, soil liquefaction is an issue that needs to be thoroughly analyzed. Damage caused by soil liquefaction can be seen in major earthquakes in our country and around the world. Estimating soil liquefaction before a new earthquake is very important to prevent damage due to soil liquefaction. In this study, it is aimed to predict the soil liquefaction that may occur during an earthquake. 222 pieces of data were used to determine the liquefaction potential of the soil, including past earthquakes and the liquefaction states of the soils that were exposed to these earthquakes. These data are earthquake and soil data contained and determined as a result of research conducted in the literature. Parameters in the datas are listed in order of importance in terms of their effect on soil liquefaction with using WEKA. The parameters that affect most the soil liquefaction and which are also used in this study are as follows: N1(60) value, effective stress (σ'), fine grain ratio (%) and earthquake magnitude (m). The main purpose of this study is to create an analytical equation model that determines the probability of soil liquefaction by using 5 parameters shown. At this stage, 163 of the 222 data are reserved for the study, and the remaining 59 are reserved for testing the equation obtained as a result of the study. The coefficients required for the equation were found by optimization method. The optimization method applied here is based on finding out, for which values the coefficients in the equation give results with higher accuracy by iterations. The data has been optimized using the“Krill Herd Algorithm”, which has not been used in this field before. 5 different equation models were used to get the accuracy higher during the optimization phase. These are accepted equation models and are as follows; exponential model, linear model, power model, quadratic model and semi quadratic model. Equations are created with the main 5 parameters for each model. The 5 different equation models that were created are seperately optimized with the krill herd algorithm. As a result of experiments with different iteration numbers, the model that predicted soil liquefaction with the highest accuracy is the“Power Model”. Based on the Power model, the equation created estimates the probability of liquefaction of the soil with a maximum accuracy of 87.12%. This equation is an easy-to-apply equation that depends on 5 parameters that can be used in the ground survey phase of construction. Thanks to this equation, liquefaction situations that may occur in the soil can be predicted in advance for earthquake scenarios with different magnitudes during the ground survey phase. According to the results of the equation, the possibilities of liquefaction are divided into three regions. These are; the region where liquefaction is expected, the risk factor is high; the region where liquefaction is not expected, the risk factor is low; the region where the probability of soil liquefaction is very close to 50% and precautions should be taken to stay on the safe side, the risk factor is medium. When the results are reduced to these three situations, the probability of liquefaction can be easily determined.Predicting soil liquefaction in advance is quite necessary in terms of preventing permanent damage caused by liquefaction. Soil liquefaction is an issue that needs to be carefully considered for our country and other countries located in the earthquake zone.
Benzer Tezler
- Karides sürüsü algoritması ile görüntü işleme
Image processing with krill herd algorithm
FATMA HARMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiCelal Bayar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER KILIÇ
- Mesleki ve teknik eğitim öğrencilerinin teknoloji bağımlılıklarının veri madenciliği ile analizi
Data mining analysis of technology dependencies of vocational and technical education students
AKINER KAÇMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ BULDU
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM YILDIZ
- Yüksek fruktozlu mısır şurubu ve fruktozun ın vıtro sitotoksik ve genotoksik etkileri
In vitro cytotoxic and genotoxic effects of high fructose corn syrup and fructose
SABİRE NUR BÜLBÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
GenetikGazi ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ YÜZBAŞIOĞLU
ÖĞR. GÖR. SEVCAN MAMUR
- Araç muayenesinin kapsamı ve trafik kazalarının incelenmesi
Scope of vehicle inspection and investigation of traffic accidents
SUAT ORNAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriPamukkale ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİMET KARDEŞ SEVER
- Çizgi filmlerde lider özelliklerini eğitimdeki yeri
Roles of leader characters in cartoons regarding education
PEHLÜL ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUALLA MURAT