Yapısal hasar tespitinde elektrikli yılan balığı optimizasyon algoritmasının uygulanması
Application of electric eel foraging optimization algorithm in structural damage detection
- Tez No: 948812
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM AYDOĞDU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Bu tez çalışmasında, yapıların titreşim tabanlı dinamik davranışları kullanılarak hasar tespiti yapılmasını sağlayan bir optimizasyon yaklaşımı geliştirilmiştir. Çalışmanın temel amacı, yapısal hasar tespitine yönelik meta-sezgisel yöntemlerden biri olan ve doğadan esinlenen Elektrikli Yılan Balığı Avlanma Optimizasyonu (EEFO) algoritmasının etkinliğini araştırmak ve bu algoritmayı yaygın kullanılan Harmony Search (HS) ve Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritmalarıyla karşılaştırmaktır. Hasar tespiti problemi, ölçülen ve model verileri arasındaki farkı minimize eden bir optimizasyon problemi olarak formüle edilmiştir. Bu amaçla, yapıların doğal frekansları ve mod şekillerine dayalı bir amaç fonksiyonu tanımlanmış, çözüm arayışı EEFO algoritmasıyla yürütülmüştür. Geliştirilen yöntem, MATLAB ortamında programlanmış ve analizler hem 10 elemanlı düzlemsel kafes hem de 72 elemanlı uzaysal kafes yapılar üzerinde gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, farklı popülasyon büyüklüklerinde (20, 50, 75 ve 100) algoritmalar test edilerek performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçların güvenilirliğini sağlamak amacıyla SAP2000 yazılımıyla doğrulamalar yapılmıştır. Sonuçlar, EEFO algoritmasının yalnızca daha büyük popülasyon boyutlarında değil, aynı zamanda daha küçük popülasyonlarda da diğer algoritmalara kıyasla daha yüksek doğruluk ve sağlamlık sağladığını göstermektedir; burada hasar lokalizasyonu ve tahmin doğruluğu açısından HS ve ABC'yi hala geride bırakmıştır. EEFO, çözüm alanının daha dengeli bir keşfini gösterir, daha düşük hata oranları ve sınırlı popülasyon koşullarında bile daha tutarlı tahminler üretir. Bu bağlamda, EEFO yapısal hasar tespit sorunları için umut verici ve etkili bir alternatif olarak ortaya çıkmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an optimization-based approach was developed for detecting structural damage by utilizing the vibration-based dynamic behavior of structures. The primary objective of the study is to investigate the effectiveness of the Electric Eel Foraging Optimization (EEFO) algorithm, a nature-inspired metaheuristic method, in the context of structural damage detection, and to compare its performance with widely used algorithms such as Harmony Search (HS) and Artificial Bee Colony (ABC). The study delves into the formulation of the damage detection problem as an optimization task, aiming to minimize the discrepancy between measured and modeled structural data. To this end, an objective function based on natural frequencies and mode shapes was defined and solved using the EEFO algorithm. The method was implemented in MATLAB, and analyzes were conducted on both a 10-element planar truss and a 72-element spatial truss system. Furthermore, the algorithms were tested under varying population sizes (20, 50, 75, and 100) to evaluate their sensitivity to population parameters. To validate the accuracy of the findings, comparative analyzes were performed using the SAP2000 software. The results demonstrate that the EEFO algorithm delivers higher accuracy and robustness compared to the other algorithms not only in larger population sizes , but also under smaller populations, where it still outperformed HS and ABC in terms of damage localization and estimation accuracy. EEFO shows a more balanced exploration of the solution space, yielding lower error rates and more consistent predictions even in limited population conditions. In this context, EEFO emerges as a promising and effective alternative for structural damage detection problems.
Benzer Tezler
- Uçak gövdesinde pervane itkisi ile tutunarak gezinen mobil görüntüleme cihazı tasarımı ve üretimi
Design and manufacturing of mobil imaging device that holding with propeller and move on aircraft fuselage
KEREM SAİD GÜRMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH MEHMET BOTSALI
- İstanbul Tarihi Yarımada'da kentsel ölçekte deprem odaklı kentsel zarar görebilirlik değerlendirmesi
Seismic vulnerability assessment at urban scale in İstanbul Historical Peninsula
SELDA ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH TERZİ
- A novel intelligent fatigue sensor for monitoring the health state of structural members
Yapısal bileşenlerin hasar tespitinin izlenmesi için yeni bir akıllı yorulma sensörü
AHMED ELBAROUNI HADYIA
Doktora
İngilizce
2019
Metalurji MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNGÖR
- Development of structural health monitoring system for fiber reinforced polymer composites
Elyaf takviyeli polimer kompozit malzemeler için yapısal sağlık izleme sistemi geliştirilmesi
SHAH RUKH SHAHBAZ
Doktora
İngilizce
2021
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER BERK BERKALP
- Sanayide enerji verimliliğinin modellenmesi
Modelling of energy efficiency in industry
NESLİN HASAR OCAK