3d point cloud-based imperfection determination of cold-formed steel members for numerical modeling
Hafif çelik elemanlardaki şekilsel kusurların üç boyutlu nokta bulutlarından tespit edilmesi ve nümerik modellemede kullanılması
- Tez No: 692616
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BURCU GÜLDÜR ERKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 221
Özet
Hafif çelik elemanlar son on yılda inşaat malzemesi olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bununla birlikte, hafif çelik elemanların genel davranışı geometrik kusurlardan önemli ölçüde etkilenir. Bu çalışmada, hafif çelik elemanların geometrik kusurlarının etkisini araştırmak için iki ana strateji geliştirildi. İlk olarak, farklı boyutlara sahip C ve omega kesitli hafif çelik elemanların üç boyutlu bir tarayıcı tarafından doku eşlemeli nokta bulutları toplandı. Hafif çelik elemanlardaki hem lokal hem de genel kusurları tespit eden, nokta bulutu tabanlı geometrik kusur tespiti ve boyutlandırması yapan yeni bir yöntem geliştirildi. Elde edilen sonuçlar, hafif çelik elemanlardaki geometrik kusurların, aynı boyutlara sahip elemanlar için bile, her elemanın uzunluğu boyunca önemli ölçüde değiştiğini gösterdi. Daha sonra tespit edilen geometrik kusurlar önceki çalışmalarda bildirilen kusur değerleri/limitleri ile karşılaştırıldı. İkinci olarak, mod şekline dayalı bir kusur katsayısı hesaplama yöntemi geliştirildi. Hafif çelik elemanların sonlu eleman modelleri ideal geometriler dikkate alınarak oluşturuldu; özdeğer elastik burkulma analizi sayesinde mod şekilleri elde edildi. Geometrik kusur tespit ve boyutlandırma yönteminin çıktıları sinyaller olarak ele alındı ve bu sinyaller, geometrik kusur katsayılarını hesaplamak için elde edilen mod şekillerine ayrıştırıldı. Bu kusur katsayıları daha sonra sayısal modele entegre edilerek analiz sonuçları elde edildi. Son olarak, incelenen CFS üyeleri üzerinde eksenel yükleme testleri yapıldı. Böylece analiz sonuçları ve deney çıktıları ile karşılaştırıldı. Elde edilen sonuçlar, yeniden yapılandırılan mod şekillerinin geometrik kusurları tam olarak temsil edemediğini göstermiştir. Bununla birlikte, mod şekline dayalı geometrik kusur katsayıları kullanılarak elde edilen sonuçlar, pratikte kullanılan yaygın yöntemle karşılaştırıldığında genel olarak deneysel sonuçlara daha yakındır.
Özet (Çeviri)
Cold-formed steel (CFS) has been widely used as a construction material in the last decade. However, the overall behavior of individual CFS members is affected by geometric imperfections significantly. In this study, two main strategies are developed to investigate the impact of the CFS members' geometric imperfections. First, texture-mapped point clouds of C and omega-section CFS members with varying dimensions are collected by a three-dimensional scanner. A novel point cloud-based geometric imperfection detection and quantification method that detects both local and global imperfections on CFS members is developed. The obtained results showed that geometric imperfections on CFS members vary along the length of each member significantly, even for the members with identical dimensions. The detected geometric imperfections are then compared to imperfections values/limits reported in previous studies. Second, a mode shape-based imperfection coefficient computation method. Finite element models of CFS members are then generated by considering the ideal geometries; mode shapes are obtained due to eigenvalue elastic buckling analysis. The outputs of the geometric imperfection detection and quantification method are treated as signals, and these signals are decomposed into the obtained mode shapes to compute geometric imperfection coefficients. These imperfection coefficients are later integrated into the numerical model, and the analysis results are obtained. Finally, axial loading tests are conducted on the investigated CFS members. The numerical results and experimental results are then compared. The results showed that the reconstructed mode shapes could not fully represent the exact geometric imperfections. However, the results obtained using mode shape-based geometric imperfection coefficients are generally closer to the experimental results than the common method used in practice.
Benzer Tezler
- Experimental and numerical analysis of cold formed steel columns and beams
Hafif çelik kiriş ve kolon profillerinin deneysel ve nümerik olarak incelenmesi
RAFET AKTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İnşaat MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜLDÜR ERKAL
- A semi-automatic façade generation methodology of architectural heritage from laser point clouds: A case study on Architect Sinan
Lazer nokta bulutlarından mimari mirasın cephe elemanlarının yarı otomatik modellenmesi: Mimar Sinan üzerine örnek bir çalışma
CEMAL ÖZGÜR KIVILCIM
Doktora
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAİDE DURAN
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Sparse voxel based 3D object detectionfrom RGB-D data
Başlık çevirisi yok
EREN BALATKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA FURKAN KIRAÇ
- Fotogrametrik görüntü tabanlı nokta bulutu üzerinden otomatik bina çıkarımı ve sayısallaştırma
Automatic building extraction and digitalization through photogrammetric image based point cloud
BURAY KARSLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriAksaray ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERRUH YILMAZTÜRK