Prediction of building resistance based on cracks and deficiencies using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak çatlaklar ve eksikliklere dayalı bina dayanımının tahmini
- Tez No: 893140
- Danışmanlar: PROF. DR. REDA ALHAJJ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
nşaat yapılarının çatlamaların ortaya çıkmasıyla bozulması, etkili ve zamanında tespit yöntemlerinin geliştirilmesini talep eden önemli bir tehdit oluşturur. Geleneksel yaklaşımlar, özellikle görsel incelemeler ve sensör tabanlı yöntemler, doğal sınırlamalar sergileyerek yapının bozulmasına yol açar, bu da yapay zeka ve makine öğrenimi çözümlerinin yoğun bir şekilde keşfini tetikler. Bu tez, görüntü sınıflandırma için başlangıçta oluşturulan bir derin öğrenme tekniği olan Vision Transformers (ViTs) temellidir. Temel hedef, ViTs'nin, hem kamuya açık hem de özel kaynaklardan elde edilen çeşitli veri setlerinde eğitilerek çatlak tespiti doğruluğunu, sağlamlığını ve genel verimliliğini artırmaktır. Önerilen yaklaşımın kapsamlı bir değerlendirmesi, çağdaş modellere üstünlüğünü sergileyerek doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı metriklerinde önemli ilerlemeleri vurgular. Bu araştırmanın ayrılmaz bir yönü, kullanıcı dostu bir grafik arayüzünün geliştirilmesidir. Bu arayüz, uygulanan metodolojinin erişilebilirliğini ve anlaşılırlığını artırmak için özenle tasarlanmıştır. Grafik kullanıcı arayüzü, kullanıcıların sistemle sorunsuz etkileşimde bulunmalarına izin veren sezgisel bir platform olarak hizmet eder. Sonuçları kolayca keşfetmeye ve yorumlamaya olanak tanır, çatlak tespit sürecinin inceliklerini görsel olarak sunar. Bu ek, sadece kullanıcı deneyimini artırmakla kalmaz, aynı zamanda daha şeffaf ve erişilebilir bir araştırma çerçevesine katkıda bulunur. Bu çalışmanın sonuçları, Vision Transformers'ın yapısal sağlık izleme alanına entegrasyonunun dönüştürücü potansiyelini vurgular. Algılama metriklerindeki ilerlemelerin ötesinde, kullanıcı dostu bir GUI'nin eklenmesi, bu yenilikçi yaklaşımın anlaşılmasını ve uygulanmasını demokratikleştirmeye yönelik önemli bir adımı işaret eder. Bu paradigma değişikliği, sadece inşaat altyapısının dayanıklılığını ve güvenliğini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda karmaşık teknolojileri daha geniş bir kitle için erişilebilir ve yorumlanabilir hale getirmeye yönelik bir çabadır. Bu tez kapsamında yapılan çalışma, derin öğrenme ve yapay zekanın mühendislik uygulamalarındaki potansiyelini geniş çapta göstermektedir. Özellikle inşaat mühendisliğinde çatlak tespiti gibi kritik bir alanda, ViTs'nin sunduğu yüksek doğruluk ve güvenilirlik, gelecekteki çalışmalar için önemli bir referans noktası oluşturmaktadır. Ayrıca, geliştirilen kullanıcı dostu grafik arayüzü, mühendislerin ve araştırmacıların bu teknolojiyi kolayca benimsemelerine olanak tanıyacak şekilde tasarlanmıştır. Bu sayede, çatlak tespiti ve yapısal sağlık izleme süreçleri daha hızlı, daha güvenilir ve daha erişilebilir hale gelmektedir.
Özet (Çeviri)
The degradation of civil structures due to the emergence of cracks presents a substantial threat, demanding the creation of effective and timely detection methodologies. Conventional approaches, notably visual inspections and sensor-based methods, exhibit inherent limitations, prompting an intensified exploration of artificial intelligence and machine learning solutions. This thesis introduces an inventive methodology grounded in Vision Transformers (ViTs); a deep learning technique initially formulated for image classification. The primary goal is to leverage ViTs, trained on a diverse array of datasets from both public and proprietary sources, with the aim of augmenting crack detection accuracy, robustness, and overall efficiency. The efficient and developed model is detailed by the inclusion of prominent gains in the aspect of accuracy, precision, recall, and F1 which, apart from other things, stand out clearly due its high relevance to the current diagnostics. Moreover, another important part of this study is the construction of a user-friendly graphical user interface. The developers have invested a lot of time into the design of this interface in order to make it more accessible and easy to understand to the and provide live updates, untill, it, therefore, earns the top raiting. It is encouraging the smooth performing of the investigation as well as getting the user a real-life view of the details of the crack detection process through presenting the cause and effect cycle. With this, the citizen is not only pleasantly surprised but also the research is rendered more comprehensible and workable. The study outcomes were revealed the change of the Vision Transformers taking over the structural health monitoring surrounded. In addition to the achievements in detection races, the availability of a user-friendly GUI indicates a major step forward in the democratization of the innovative approach. This rebirth of the mainstream not only guarantees the immovability and safety of civil structures but also endeavors to bring in advanced technology of an easily intelligible nature. The current paper is not only focused on the main objectives, which investigate the practical aspects of the ViT use in real-world scenarios, but also discusses the chief goals. The strong performance of the ViTs in all weather conditions and the irregularities in the formation of different structures indicates the clearness of the system. The smartness of the created software allows the product to behave in different ways with the difference of objects that are trying to detect. This function being addressed in an adaptable manner covers such different civil metrics as bridges, buildings, and tunnels. The ability to conform to different situations and its wide applicability ensure that it is a versatile tool in the nondestructive testing of civil infrastructure.
Benzer Tezler
- Yapı elemanlarının yangına dayanıklılık testleri
Fire resistance testing of structural elements in buildings
UĞUR AYDIN
- Palmgren-mİner yöntemi ile semi-swath tipi alüminyum bir teknenin yorulma analizi
Fatigue analysis a semi-swath type aluminum boat with Palmgren-Miner method
FUAT KABAKÇIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERTEKİN BAYRAKTARKATAL
- İçi beton dolu çift cidarlı çelik tüplerin (CFDST) eksenel basınç altında deneysel olarak incelenmesi
Experimental investigation of concrete filled double skin steel tubes (CFDSTs) under axial compression
BERİKA CEREN CİHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK
- Boşluklu perdeler içeren çok katlı betonarme yapı sistemlerinin lineer olmayan davranışlarının incelenmesi ve süneklik düzeylerinin belirlenmesi
Non-linear behaviour and ductility level of multistory reinforced concrete structures composed of frames and shear walls with openings
M. ANDAÇ KARACAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÖZER
- Stochastic finite element based reliability analysis of steel fiber reinforced concrete (SFRC) corbels
Çelik lif katkılı betonarme kısa konsolların stokastik sonlu elemanlar yöntemine dayalı güvenilirlik analizi
MEHMET EREN GÜLŞAN
Doktora
İngilizce
2015
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADIR CEVIK