Kazık yükleme deneyi sonuçlarının yapay sinir ağları (YSA) yöntemiyle modellenmesi
Evaluation of the results of pile loading test with artificial neural network
- Tez No: 728666
- Danışmanlar: PROF. DR. SELİM ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Temeller bir yapıya gelen yükleri zemine aktaran yapı elemanlarıdır. Zemin, üstyapıdan aktarılan yükleri taşıyamadığı durumda yüzeysel temeller yerine derin temeller kullanılmalıdır. Betonarme kazıklar derin temellerin en yaygın kullanılan çeşididir. Kazıkların taşıma gücü saha çalışmalarından elde edilen parametreler ile veya kazık yükleme deneyleri aracılığıyla bulunabilmektedir. Bu çalışmada Türkiye'nin farklı şehir ve sahalarından elde edilen kazık yükleme deneyleri ve arazi parametreleri kullanılarak kazıkların taşıma gücü hesaplanmıştır. Kazıkların taşıma gücü hesap ve tahminlerinde yapay sinir ağları metodundan yararlanılmıştır. Kullanılan yapay sinir ağı modelinde MATLAB yazılımından yararlanılmıştır. Tez kapsamında elde edilen kazık yükleme deneyleri ilk olarak MATLAB yazılımı ile eğitilmiştir. Eğitim aşamasında üç farklı eğitim algoritması kullanılmış olup veriler bu eğitimler sonrası test edilmiştir. Yapay sinir ağı modellerinde farklı gizli nöron sayıları kullanılarak en yakınsayan sonuç elde edilmeye çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Foundations are structural elements that transfer loads from a structure to the soil. Deep foundations should be used instead of shallow foundations when the bearing capacity of soil cannot satisfy the loads transferred from the superstructure. Reinforced concrete piles are the most widely used type of deep foundation. The bearing capacity of piles can be found by parameters obtained from field studies or by pile loading tests. In this study, the bearing capacity of the piles was calculated by using pile loading tests and field parameters obtained from different cities and areas of Turkey. Artificial neural networks method was used in the calculations and estimations of the bearing capacity of the piles. MATLAB software was used in the artificial neural network model. Pile loading tests obtained within the scope of the thesis were first trained with MATLAB software. During the training phase, three different training algorithms were used and the data were tested after these trainings. In the artificial neural network models, the most convergent result was tried to be obtained by using different hidden neuron numbers.
Benzer Tezler
- Konya şehir merkezinin kuzey batısında yeralan kireçtaşlarının kesilebilirliği
Cuttability of limestone strata at north-west of Konya city
ARİF EMRE DURSUN
Doktora
Türkçe
2012
Maden Mühendisliği ve MadencilikSelçuk ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KEMAL GÖKAY
- Kazıklı temeller ve düşey yükler altında kazıklı temel sistemlerinin hesap ve analiz yöntemlerinin rasyonelleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
OĞUZHAN ODBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. İ. KUTAY ÖZAYDIN
- Dolgu yükü altındaki zeminlerde konsolidasyonun sınırlandırılması
Limitation of the consolidation on soil under the embankment load
İBRAHİM KUŞKU
Doktora
Türkçe
2020
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN DALĞIÇ
- Basınç tipi zemin ankraj davranışının sayısal analizler ve saha deneyleri ile incelenmesi
Investigation of compression ground anchor behaviour through numerical analyses and field tests
GÖKALP DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP İYİSAN
- Çağdaş Suriye nesrinde siyasî hapishane edebiyatı üzerine eleştirel bir bakış
The literature of political prisons in contemporary Syrian prose analytical prepective
ABDOLGADER MOHAMED ALİ
Yüksek Lisans
Arapça
2014
Doğu Dilleri ve EdebiyatıSelçuk ÜniversitesiDoğu Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. FİKRET ARSLAN