Bingöl ilindeki konut türü yapılar için hızlı değerlendirme yöntemlerinin yapay sinir ağları kullanılarak karşılaştırılması
Comparison of rapid evaluation methods for residential buildings in Bingöl province by using artificial neural networks
- Tez No: 793876
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULHALİM KARAŞİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Dünya nüfusu, 1987 Temmuz'unda Zagreb'de 5 milyarıncı bebeği olarak dünyaya gelen bebekten bugüne dek 3 milyar kişi daha arttı. 8 milyarıncı bebeğin doğumu ise Birleşmiş Milletler tarafından 2022 yılında ilan edildi. Dünya nüfusundaki bu artış hızı, belki de kaçınılmaz olarak, depremler de dâhil olmak üzere, genellikle doğal afetlerin sıkça yaşandığı yerleşim alanlarının artmasına neden olmaktadır. Sonuç olarak, doğal afet modelleme ve risk azaltma alanındaki önemli ilerlemelere rağmen, afetler nedeniyle vuku bulan can ve mal kayıpları artmaya devam etmektedir. 1994 yılında gerçekleştirilen Yokohama Konferansı ile belirlenen yeni politikanın getirmiş olduğu en önemli fark“Afet Riskinin Belirlenmesi ve Riskin Azaltılması için Ulusal Eylem Planları Hazırlanması”ilkesinin benimsenmiş olmasıdır. Sismik risk değerlendirmesi, depremlerden kaynaklanan can ve mal kayıplarının azaltılmasında kritik bir bağlantıdır. Bu ilişkinin belirlenmesine dair ihtiyaç, kullanışlı, güvenilir ve esnek sayısal araçlara ve yazılımlara olan talebin hızla artmasına neden olmuştur. Bu çalışmada Bingöl ili için sismik tehlike ve risk değerlendirmesinde kullanılmak üzere yapay zekâ tabanlı bir tahmin aracı geliştirilmiştir. Bu yazılım, deterministik bir deprem senaryosu için kayıp ve hasar dağılımını hesaplama yeteneğine sahiptir. Sismik riskin tahmini esas olarak üç bileşene bağlıdır: sismik tehlike, maruz kalma ve kırılganlık. İkinci bileşen, uygun güçlendirme çözümleri ile müdahale edilerek sismik riski doğrudan azaltmak mümkün olabileceğinden özel bir önem taşımaktadır. Bu çalışmada, 2003 Bingöl Depremini yaşamış gerçek binalardan toplanan istatistiksel bilgiler kullanılarak Bingöl'deki betonarme yapı stoku için yeni bir hasar görebilirlik tahmin aracı geliştirilmiştir. Yapay Sinir Ağlarına dayalı makine öğrenmesi yaklaşımı benimsenmiş ve hasar durumu ölçütleri için daha önceki deprem tecrübeleri ışığında hasarın oluşumuna neden olduğu belirlenmiş bazı olumsuzluk parametrelerine istinaden olası depremlerin riski araştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde eğitilen modelin yüksek doğrulukla tahmin yaptığı anlaşılmıştır. Bu da eldeki çok yüksek miktardaki yapı stokunun, daha deprem olmadan, en azından tasnif edilebilmesi adına, ümit verici bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The world population has increased by 3 billion people since the baby born as the 5 billionth baby in Zagreb in July 1987. The birth of the 8 billionth baby was announced by United Nations in 2022. The incredible rate of increase in the population of the world, inevitably, causes an increase in residential areas that are often prone to natural disasters, including earthquakes. As a result, despite the significant advances in natural disaster modelling and risk mitigation, the loss of life and property in disasters continues to increase. The most important difference brought by the new policy determined with the Yokohama Conference held in 1994 is“Preparing National Action Plans for Risk Identification and Risk Mitigation”. Seismic risk assessment is a critical link in reducing the loss of life and property from earthquakes. The need to determine this relationship has led to a rapid increase in demand for useful, reliable, and flexible digital tools and software. In this study, an artificial intelligence-based and open-source estimation tool developed for seismic hazard and risk assessment for Bingöl province of Turkey. This software can calculate loss and damage distribution for a deterministic earthquake scenario. Estimation of seismic risk mainly depends on three components: seismic hazard, exposure, and vulnerability. The second component is of particular importance as it may be possible to directly reduce the seismic risk by intervening with appropriate reinforcement solutions. In this study, a new vulnerability estimation tool was developed for the reinforced concrete building stock in Bingöl by using statistical information collected from real buildings that experienced the 2003 Bingöl Earthquake. A machine learning approach based on Artificial Neural Networks has been adopted, and the risk of possible earthquakes has been investigated based on some negativity parameters that have been determined to cause damage in the light of previous earthquake experiences for damage status criteria. When the results were examined, it was understood that the trained model made predictions with high accuracy. This was found promising, at least for the classification of the existing building stock, which is very high, before the earthquake.
Benzer Tezler
- Fraz di kurmancî de
Kurmanccada söz öbekleri
HALİL AKGÜL
Yüksek Lisans
Kürtçe
2024
DilbilimBingöl ÜniversitesiKürt Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER AÇAR
- Türk katılım bankalarının makro hedefleri
Macro targets of Turkish participation banks
OSMAN BALTACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BankacılıkBingöl Üniversitesiİslam İktisadı ve Hukuku Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL BAĞIŞ
- Bingöl ili şehir merkezindeki binalarda deprem performansı, yapısal riskler ve kayıpların incelenmesi
Investigation of earthquake performance, structural risks and losses of buildings in Bingol city center
ÖMER FARUK NEMUTLU
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SARI
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL BALUN
- İş sağlığı ve güvenliğinde yönetsel etiğin yeri: Zonguldak ilindeki maden işletmelerinde bir araştırma
The role of managerial ethics in occupational health and safety: a research in mining facilities in Zonguldak
UĞUR ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN BİNGÖL
- Fırat havzasındaki spor teşkilatlarının 'sporun yaygınlaştırılmasına' katkıları
Başlık çevirisi yok
SEBAHATTİN DEVECİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
SporFırat ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EYÜP G. İSPİR