Malzemelerin hasarsız tesrtinde titreşim sinyallerinin yapay sinir ağları ile incelenmesi
Investigation on nondestructive testing of veids in conciete structures by vsing neural netwoeks
- Tez No: 67041
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA KARAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 33
Özet
Özet Beton bloklardaki hasarların hasarsız testi, bir paket programı yardımıyla elde edilen simülasyon sinyaller üzerinde yapay sinir ağları kullanılarak incelenmiştir. Bir sonlu elemanlar programı hasar içeren beton bloklarda darbe titreşim sinyalleri elde etmek için kullanılmıştır. Test edilen malzemedeki yapay hasarın farklı yerlerde ve büyüklüklerde olması durumları irdelenmiştir. Darbe noktası direngenlikleri, darbe vurulan noktaya uygulanan statik kuvvetin statik yer değiştirme sonuçlarına bölünmesiyle bulunmuştur. Darbe noktasının direngenlikleri azaldıkça uygulanan dinamik vuruş kuvvetinin yüksek frekanslı bileşenlerinin azaldığını gösteren bir model kullanılmıştır. Bu modelle j hesaplanan darbe kuvvetinin zaman bağımlılığı sonlu elemanlar programına girdi olarak i kullanılmış ve dinleme noktasındaki ivme zaman bilgileri programdan çıktı olarak kullanılmıştır. Elde edilen sinyaller yapay gürültüler eklendikten sonra“backpropagation”algoritmasına dayalı bir yapay sinir ağı ile incelenmiştir. Ağ, giriş, gizli va çıkış katmanlarından oluşmaktadır. İki çeşit çıkış katmanı tasarlanmıştır. Birincisinde iki düğüm tasarlanmış ve ağ hasarın varlığını tanımlayacak şekilde eğitilmiştir. İkincisinde çıkış katmanı 0 ve 1 arasında bir değer alabilen bir düğümden oluşmaktadır. Ağ çıkış katmanının değerin hasarın yerini verecek şekilde eğitilmiştir. Titreşim sinyalleri bu iki ağ ile incelenmiştir. Ağın hasarı doğru tesbit etme yüzdeleri ve standart sapmaları hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
VI Abstract Nondestructive testing of voids in concrete structures is analysed with simulated signals obtained by a finite element program using neural networks. A finite element program is used to generate impact-echo signals in concrete blocks with voids. Different locations and sizes of artificial voids on the tested material are considered. Impact point stiffnesses are found by dividing the static force applied to impact point to the resultant static displacement. A model showing that high frequency components of the dynamic impact force decrease with the decreasing impact point stiffness is used. The time dependence of the impact force calculated by the model is used as the input to the finite element program, and the acceleration-time histories at the receiving point are calculated as the output signals. After adding artificial noise signals, the output signals (impact-echo signals) are processed by using a neural network based on the backpropagation algorithm. The network consists of input, hidden, and output layers. Two types of output layers are designed. The first one has two nodes, and the nodes are trained to determine the existence of voids. The second type of output layer has one node getting the value between 0 to 1. The network is trained so that the value of the output layer node gives the location of the void. The impact-echo signals are processed with the two types of neural networks. The percentage and standard deviation for correct detecting voids by the networks are found.
Benzer Tezler
- Comprasion of various mechanical analysis methods and vibration-based damage analysis of CFRP composites
Farklı mekanik analiz yöntemlerinin karşılaştırılması ve CFRP kompozitlerin titreşim tabanlı hasar analizi
ÇAĞATAY AÇIKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPAY TAMER ERTÜRK
- Bal peteği sandviç kompozitlerde darbe testi sonrası basma davranışlarının incelenmesi
Investigation of compression behavior of honeycomb sandwich composites after impact
İBRAHİM HALİL TAŞKESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Makine MühendisliğiBatman ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHATTİN İŞCAN
- Estimation of in-situ concrete strength using drilling resistance method and machine learning
Sertleşmiş betonun basınç dayanımının delme direnci yöntemi ve yapay öğrenme yöntemleri ile tahmini
SERKAN KARATOSUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OĞUZ GÜNEŞ
- Compressive strength and characterisation of additively manufactured double gyroid lattice structures
Katmanlı imalat ile üretilmiş çift gyroıd kafes yapısının basma dayanımı ve karakterizasyonu
BARIŞ KAVAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ŞEREF SÖNMEZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN YASA
- Tabakalı bazı ortamlarda nonlineer dalga yayılması probleminin asimptotik analiz
Asymptotic analysis of nonlinear waves in certain layered media
EKİN DELİKTAŞ
Doktora
Türkçe
2018
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEVLÜT TEYMÜR