Geri Dön

Deprem yer hareketi kayıtları ve yapıların tepki kayıtları arasındaki ilişkilerin yapay sinir ağları ile tayini

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 78426
  2. Yazar: METİN HAKAN SEVERCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZARİFE H. ANMEHMETOVA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Deprem, Dinamik analiz, Sismogram, Yapay sinir ağları, Earthquake, Dynamic analysis, Seismogram, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada deprem yer hareketi karakteristikleri ile Tek Serbestlik Dereceli sistemlerde oluşan hasar arasındaki ilişki Yapay Sinir Ağlan ile incelenmiştir. 12 farklı TSD'li sistem 75 farklı depreme maruz bırakılarak süneklilik değerleri elde edilmiştir. Deprem yer hareketlerinin maksimum ivme değerleri, maksimum hız değerleri, maksimum deplasman değerleri, ivmegram şiddetleri, kuvvetli yer hareketi süreleri, Housner spektrum şiddetleri ve Enerji yayılma indeksi ile hasar arasındaki dağılım elde edilmiştir. Daha sonra Deprem yer hareketlerinin karakteristik özelliklerinin TSD'li sistemlerde oluşan hasar üzerindeki etkinlikleri Yapay Sinir Ağlan yardımıyla bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

In this study, the relation between the damage of Single Degrees of Freedom systems and the characteristics of earthquake ground motion is being researched. Different 12 Single Degrees of System are being subjected to 75 ground motions in order to obtain their ductility. Then the distrubution between Peak Ground Acceleration, Peak Ground Velocity, Peak Ground Displacement, Accelerogram Intensity, Strong Motion Duration, Housner Spectrum Intensity, Energy Dissipation Index of ground motion and damage of SDOF systems have been obtained. Finally by using Artificial Neural Networks, the effects of the characteristics of ground motion on damage of SDOF systems are determined.

Benzer Tezler

  1. Application of machine learning algorithms in seismic fragility analysis of structures

    Yapıların sismik kırılganlık analizinde makine öğrenme algoritmalarının uygulanması

    MOHAMED TAREQ MOHAMED SOLIMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YAZGAN

  2. Application of machine learning algorithms in seismic fragility analysis of structures

    Yapıların sismik kırılganlık analizinde makine öğrenme algoritmalarının uygulanması

    MOHAMED TAREQ MOHAMED SOLIMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YAZGAN

  3. Probabilistic earthquake response analysis of single degree of freedom structures

    Tek serbestlik dereceli yapıların olasılığa dayalı deprem tepki analizi

    GÜLÇİN TEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. GÜLAY ALTAY

    YRD. DOÇ. GÜLÜM BİRGÖREN TANIRCAN

  4. Correlations between ground motion intensity measures and structural response parameters through nonlinear dynamic analyses

    Yer hareketi şiddet ölçütleri ve yapısal davranış parametreleri arasındaki korelasyonların doğrusal olmayan dinamik analizler yardımıyla bulunması

    UFUK HANCILAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Deprem MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESER DURUKAL

  5. Attenuation relationship based on strong motion data recorded in Turkey

    Güçlü deprem kayıtları kullanılarak Türkiye için geçerli bir azalım ilişkisinin bulunması

    EROL KALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. POLAT GÜLKAN