Prediction of shear strength parameters for granular soils using machine learning techniques
Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak granlüler zeminlerin kayma mukavemeti parametrelerinin tahmini
- Tez No: 671377
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULAZİM YILDIZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHADIR OK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Kayma mukavemeti parameteleri, birçok geoteknik problem içi hayati derecede önemlidir. Ancak özellikle büyük boyutlu danelere sahip granüler zeminler için bu parametrelerin elde edilmesi pahalı ve zaman alıcı olabilir. Bu tezde, granüler zeminlerin bazı fiziksel özelliklerine göre kayma mukavemeti parametrelerinin makine öğrenmesi teknikleri ile tahmin edilmesi üzerine çalışılmıştır. Bu doğrultuda veri havuzu, laboratuvarda yapılan bir dizi orta ölçekli kesme kutusu deneyinden ve literatürde mevcut önceki çalışmalardan elde edilmiştir. Sonuç olarak çeşitli makine öğrenme teknikleri ile granüler zeminlerin pik içsel sürtünme açılarının yüksek hassasiyetle tahmin edebileceği ortaya çıkmıştır. Ancak, model parametrelerinin belirlenmesi ile birlikte doğru tekniğin seçilmesinin büyük önem taşıdığı belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The shear strength is a significant aspect in many geotechnical problems, obtaining its parameters could be costly and time-consuming especially for granular materials that have large-size particles. In this thesis, an endeavor has been made to examine the use of machine learning techniques to predict the shear strength parameters of granular soils based on some of their index properties. The dataset used to study these techniques is comprised of data obtained from a series of medium-scale direct shear tests in addition to data published in the literature. Several machine learning techniques were examined, and it was evident that many of these techniques could predict the peak friction angle of granular soils with high precision. However, choosing the proper technique is of great importance as well as tuning the model hyperparameters.
Benzer Tezler
- Görüntü analizi ile granüler zeminlerin bazı geoteknik özelliklerinin belirlenmesi
Determination of some geotechnical properties of granular soils by image analysis
SERACETTİN ARASAN
Doktora
Türkçe
2011
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. SUAT AKBULUT
- Kaya dolgu yapılar ve kaya dolgulardaki son gelişmeler
Advances in rockfill structures
EKREM GENCO GÜNAY
- Bitümlü sıcak karışımların deformasyon direncinin üç eksenli kayma mukavemeti deneyi ile incelenmesi
Investigation of deformation resistance of hot-mixed asphalt mixtures by triaxial shear strength test
ALTAN ÇETİN
Doktora
Türkçe
2008
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AĞAR
- Zemin çivileri tasarım prensipleri ve davranışın sonlu elemanlar yöntemiyle analizi
Başlık çevirisi yok
ALPER ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeoteknik Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. TUĞRUL ÖZKAN
- Yatay yükler etkisindeki büyük çaplı kazıkların davranışlarının belirlenmesi
Determining the behavior of large diameter piles subjectedto lateral loads
ALİ SÜHA KIN