Kazık yük-oturma eğrilerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modelling of pile load-settlement curves by artificial neural networks (ANN)
- Tez No: 912871
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPER SEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geoteknik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Temeller üstyapıdan gelen yükleri zemine aktaran yapı elemanlarıdır. Temel tipi, üstyapıdan gelen yüklerin zemin tarafından güvenle taşınamaması durumuna göre değişkenlik gösterir. Zemin taşıma gücünün bu yükleri taşımada yeterli gelmediği durumlarda yüzeysel temeller yerine derin temeller teşkil edilir. Geleneksel yöntemler kullanılarak tasarlanan temel tipleri ile güvenli yapı teşkil edilemediğinde kazıklı temeller tercih edilir. Betonarme kazıklar, derin temeller içinde en yaygın kullanılanıdır. Kazıkların imal edilmesinin ardından kazık yükleme deneyi yapılarak yük-oturma ilişkisi ortaya koyulur. Bu çalışmada farklı zemin tiplerinde uygulanan kazık yükleme deneylerinden elde edilen yük-oturma grafikleri yapay sinir ağları kullanılarak modellenmeye çalışılmıştır. Tez kapsamında elde edilen kazık yükleme deneyi sonuçları ile eğitilen yapay sinir ağları, simülasyonlarda kullanılmış, simülasyon çıktıları ile gerçek deney sonuçları karşılaştırılmıştır. Böylece, yük oturma eğrilerinin modellenmesinde yapay sinir ağlarının potansiyeli olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Foundations are structural elements that transfer the loads from the superstructure to deeper layers. In cases where the soil bearing capacity is not sufficient, deep foundations are an option, instead of shallow foundations. Under these circumstances, pile foundations are preferred. Particularly, reinforced concrete piles are the most commonly used deep foundation type. After installation of piles, a pile loading test is performed to determine the load-settlement relationship. In this study, load-settlement graphs obtained from pile loading tests on different soil types were modeled using artificial neural networks. In the scope of this thesis, results obtained from pile loading tests were used in training artificial neural networks are used in simulations and the simulation outputs were compared with the actual test results. As a consequence, it was concluded that artificial neural networks have potential in modeling load settlement curves.
Benzer Tezler
- 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
- Derin karıştırma kolonlarının ölçülen ve hesaplanan kapasitelerinin tam ölçekli yükleme deneyleri ile incelenmesi
An assessment of measured and calculated capacities of deep mixing columns using full scale load test results
ZEYNEP KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ OĞUZHAN AKBAŞ
- Kazık taşıma kapasitesinin statik formüller nümerik analiz ve yükleme deneyleri kullanılarak belirlenmesi üzerine bir çalışma
A case study for the calculation of pile bearing capacity with reference to static formulas, numerical analysis and pile load tests
ÖZKAN PULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSAFFA AYŞEN LAV
- Bearing capacity of vertically loaded FRP and PVC single piles
FRP ve PVC tekil kaziklarin düşey yükler etkisi altında taşıma güçlerinin belirlenmesi
OMER MUHAMMAD EDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN SUHA AKSOY