Data-driven-based mechanical analysis and design processusing supervised machine learning: steel cantilever studycase
Denetimli makine öğrenmesi kullanılarak veri odaklı mekanik analiz ve tasarım süreci: çelik konsol kiriş çalışması
- Tez No: 957432
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. ERDAL COŞKUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Machine learning
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, yapısal analizde tahmin doğruluğunu artırmak ve tasarım süreçlerini optimize etmek amacıyla makine öğrenmesi (ML) tekniklerinin yapısal mühendisliğe entegrasyonunu ele almaktadır. Çalışmanın amacı, yapı analiz ve tasarım süreçlerinde denetimli, veri odaklı karar verme yöntemlerini araştırmaktır. Araştırma, giriş verileri kullanılarak ankastre bir kirişin temel parametrelerini tahmin etmek için sınıflandırma ve regresyona dayalı makine öğrenmesi tekniklerini benimsemektedir. Özellikle, elastisite modülü, kiriş uzunluğu ve uygulanan yük gibi özelliklere dayanarak I kesit (W-shape) tasarımını tahmin etmek için Karar Ağacı Sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Aynı giriş özelliklerine ek olarak W-shape bilgisi de kullanılarak düşey yer değiştirme regresyon modelleriyle tahmin edilmiştir. Yöntemin geçerliliğini test etmek amacıyla üç aşamalı bir uygulama içeren bir vaka çalışması gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, farklı giriş değerlerine göre yapısal parametrelerin hesaplandığı 2.601 girdiden oluşan bir veri seti ETABS kullanılarak oluşturulmuştur. Ardından, ilgili makine öğrenmesi modelleri eğitilmiştir. Son olarak, modellerin başarımı Ortalama Kare Hata (MSE) ve R-kare (R²) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Bu araştırma, inşaat mühendisliğinde yapısal analiz yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır. Özellikle, makine öğrenmesi modelleri yer değiştirme tahmininde yüksek doğruluk göstererek ankastre kirişlerin farklı koşullardaki davranışları hakkında önemli öngörüler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study deals with the integration of machine learning (ML) techniques into structural engineering to enhance prediction accuracy of structural analysis and optimize design processes. It sets out to explore supervised data-driven based decision making of structural analysis and design process. The research adopts classification-based and regression-based machine learning techniques to predict key parameters of a cantilever beam using input data. Specifically, the Decision Tree Classifier is used to predict the I-section design (W-shape) based on features such as modulus of elasticity, beam length, and applied load. Regression models are then employed to estimate vertical displacement, using the same input features in addition to W-shape. A case study was conducted to validated the approach through three steps implementation. First, a dataset of 2,601 entries was generated using ETABS, where structural parameters were computed based on varying input values. Then, training the models discussed previously. Finally, Models were evaluated using Mean Squared Error (MSE) and R-squared (R²) metrics. This research contributes to the advancement of structural analysis methodologies in civil engineering. Notably, machine learning models exhibit promising performance in accurately predicting displacement and I-section design, thereby offering insights into the behavior of cantilever beams under different conditions.
Benzer Tezler
- Tuzlu su desalinasyonunda yapay zeka kullanımı
Application of artificial intelligence in saltwater desalination
RABİYA KARALI TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Data-driven prediction and emergency control of transient stability in power systems towards a risk-based optimal power flow operation
Güç sistemlerinde risk tabanlı optimal güç akışı işletimineyönelik geçici hal kararlılığın veri güdümlü tahmini veacil durum kontrolü
SEVDA JAFARZADEH
- BIM tabanlı dijital proje yönetim süreçlerinde proje verilerinin iş zekası destekli görselleştirilmesi ve karar destek süreçlerine etkisi
Business intelligence-supported visualization of project data in BIM-based digital project management processes and its impact on decision support processes
KÜBRA KİTAPCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Design, advanced manufacturing, and performance evaluation of optical sensor-integrated laminated composite monoleaf springs for heavy commercial vehicles: A numerical and experimental study
Ağır ticari araçlar için optik sensör entegreli lamine kompozit tek katlı yaprak yayların tasarımı, ileri üretimi ve performans değerlendirmesi: Sayısal ve deneysel bir çalışma
MUSTAFA BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Bir uçak kompozit yapısal bileşeninin sürdürülebilirlik odaklı tasarımı
Sustainability driven design of a recycled aircraft composite component
MELİSA ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Tobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...