Geri Dön

Öngerilmeli silindirik su depolarının yapay sinir ağları ile analizi

Analysis of prestressed concrete cylindrical water tanks by artificial neural networks

  1. Tez No: 90776
  2. Yazar: BORA BERENGİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM EKİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 319

Özet

VI ÖZET öngerilmeli beton yapıların hesapları bir çok inşaat mühendisliği probleminde olduğa gibi konvansiyonel tabana dayalı olarak yapılmaktadır. Bir başka deyişle yapının ya da kesitin, etkiyen yükler altında davranışı matematiksel olarak formüle edilmektedir. Oysa konvansiyonel yöntemler, bir biri ile bağlantılı bir çok parametre olması nedeniyle; bazı inşaat mühendisliği problemlerinde yetersiz kalmaktadır. Yapay sinir ağlan bir problemi çözmek yerine onu öğrenir. Bu bakımdan İnşaat mühendisliğinde konvansiyonel çözüm yöntemlerinin tanımlamakta yetersiz kaldığı alanlarda, yapay sinir ağlarının bir problemi çözmesi yerine eldeki verilerle öğrenmesi, özelliği önümüzdeki yıllarda büyük gelişmelere olanak verebilecektir. Yapay sinir ağlarının inşaat mühendisliğinde sağladığı bir başka önemli özellik ise karmaşık problemleri basnleştirilebilmesidir. Somu elemanlar ve sınır elemanlar gibi nümerik yöntemlerle bazı problemlerin çözümü karmaşık olmakta ve uzun zaman almaktadır. Çünkü bu tür yöntemler kullanıldığında gerek geometrik ve de gerekse malzemeye ait özelliklerindeki en küçük bir değişiklik için problemi her defasında baştan analiz etmek gerekir. Oysa yapay sinir ağları bir problemi öğrendikten sonra problemin özelliğine ait matematiksel formülasyonlan kullanmak yerine daha önce edindiği bilgileri basit bir dizi işlemler ile hatırlar. Bu da, diğer yöntemlere kıyasla zaman bakımından oldukça avantaj sağlar. Bu çalışmada öngerilmeli silindirik su depolarının analizleri yapay sinir ağları kullanılarak yapılmıştır, önce ince cidarlı elastik silindirik kabukların klasik eğilme teorisi ile depoların statik analizi gerçekleştirilmiş, sonra çevresel öngerilme hesabı yapılmıştır. Çok sayıda veri elde edebilmek için statik ve öngerilme analizlerini yapan Pro&Cae (PROject&.Computer Aided Engineering) bilgisayar yazılımı geliştirilmiştir. Bu yazılım ile farklı mesnet koşullarına ve depo geometrisine sahip çok sayıda deponun statik ve çevresel öngerilme analizi yapılarak elde edilen veriler ile yapay sinir ağlan eğitilmiştir. Eğitim sonucunda yapay sinir ağlarının farklı mesnet koşullarına ve farklı geometrilere sahip silindirik su deposu problemlerini çok küçük hata oranlan ile sonuçlandırdığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

vıı SUMMARY Prestressed concrete design, like most other civil engineering problems, is another kind of conventional engineering analysis. In other words, the behavior of the structure or the section under the applied loads is analysed by means of mathematical formulae. As there are so many interrelating variables in civil engineering problems, it is sometimes observed conventional approach to solving such problems can sometimes be insufficient. Artificial neural networks analyse a problem by assimulating data rather than solving it through formulae. Because of this special feature when conventional methods are unable to define a civil engineering problem, by using artificial neural networks these problems can be overcome. Another advantage of artificial neural networks in civil engineering is that it can simplify many complex problems. Solving these problems by employing numerical methods such as finite elements method or boundary elements method are sometimes too tedious or too long. When implementing these methods, modifications in the geometry of the structure or in the mechanical properties of the material, compels one to reiterate the analysis again from the beginning. Contrarily, once the artificial neural networks learn the problem, it is able to remember the previous information through a series of simple procedures. This reduces the design time compared with the other conventional methods. In this research, artificial neural networks are used in the design of prestressed concrete cylindrical tanks. The internal forces of the cylindrical tanks due to the liquid load are analysed by utilizing the classical bending theory of elastic thin shells. Circular prestressing design follow the structural analysis. In order to produce as much data as possible, software PRO&CAE (Project & Computer Aided Engineering) was developed to assist the project. Implementing this software, structural and circular prestressed concrete analysis of cylindrical tanks with different geometry and support conditions can be calculated. The data obtained through this analysis are used in training the artificial neural networks. At the end of the training, it is proved that artificial neural networks learn prestressed concrete cylindrical tank problems with a negligable ratios of error.

Benzer Tezler

  1. Ardgermeli betonarme dairesel depoların tasarımını etkileyen faktörlerin incelenmesi

    Study of factors affecting the design of post-tensioned reinforced concrete circular tanks

    SEFA DİKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGUT ÖZTÜRK

  2. Silindirik su deposu tasarımı

    Design of sylindirical tanks

    MUSTAFA FATİH ÇELEBİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KADİR GÜLER

  3. Self-compacting concrete for prestressed bridge girders

    Öngerilmeli köprü kirişleri için kendiliğinden yerleşen beton

    BÜLENT ERKMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    İnşaat MühendisliğiUniversity of Minnesota

    Yapı Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAROL K. SHİELD

    PROF. DR. CATHERİNE E. FRENCH

  4. Sonlu ön şekil değiştirmesi olan çok katlı dairesel bileşik silindirlerde burulma dalgalarının dispersiyonu

    Torsional wave dispersion in multi-layered circular cylinders with the finite initial strains

    MAHMUT MERT EĞİLMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL YÜKSEK

    YRD. DOÇ. TAMER KEPCELER