Geri Dön

Betonarme binaların Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği 2018 ve riskli yapıların tespiti analizlerinin hızlı görsel inceleme metotları ile karşılaştırılması ve yapay sinir ağları yöntemi ile model geliştirilmesi

Comparison of reinforced concrete building analyses in accordance with the Turksih Building Earthquake Code 2018 and the risky building assesment using rapid visual screening methods and artificial neural network model development

PDF İndir

  1. Tez No: 972970
  2. Yazar: MELİKE GÜNGÖR YÜCEKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEMDUH KARALAR, DR. ÖĞR. ÜYESİ NECATİ MERT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ülkemiz bulunduğu coğrafi konumu ve jeolojik yapısı nedeni ile tarih boyunca büyük depremlerin yaşandığı bir bölge olarak karşımıza çıkmaktadır. Meydana gelen şiddetli depremler yapı stokumuzda ciddi oranda yıkım ve hasarlara neden olmuştur. Yaşanan yıkım ve ağır hasarlar neticesinde can ve mal kayıplarının yaşanması kaçınılmaz olmaktadır. Bu kayıpların önlenmesi adına mevcut yapılarımızın deprem güvenliği bakımından belirlenmesi ve güvenilir hale getirilmesi büyük önem arz etmektedir. Ancak yapıların deprem güvenliği bakımından incelenmesi için yapılması gerekli analizler ve işlemler uzun süreçleri içermektedir. Yapılara ilişkin bilgi, belge ve proje eksiklikleri ile yapımı esnasında mühendislik hizmeti alıp almadığının bilinmemesi gibi konular deprem güvenliğinin belirlenmesinde ciddi sıkıntılara yol açmaktadır. Bu sebeple mevcutta bulunan yapıların büyük oranda bu durumda olması ve özellikle eski yapıların deprem güvenliğinin belirlenmesinde hızlı değerlendirme yöntemlerinin gerekliliğini daha da artırmaktadır. Son yıllarda ülkemizde bu alanda çalışmalara ağırlık verilerek hızlandırılmıştır. Ülkemizde uygulamada birçok hızlı değerlendirme yöntemleri mevcuttur ancak bu yöntemlerin uygulanmasında, yapıların inceleme aşamasında tecrübeli bir bakış açısı ile değerlendirmenin yapılması doğru sonuç alınabilmesi için gereklidir. Bu tez çalışmasında, öncelikle mevcut hızlı değerlendirme yöntemlerinden ABD'de Applied Technology Council (ATC) tarafından geliştirilen FEMA 154 Hızlı Görsel Tarama Yöntemi, Kanada'da National Research Council Canada (NRCC) tarafından geliştirilen Kanada Kılavuz ve Kanada Güncel olmak Kanada Sismik Tarama Yöntemi, 16.02.2019 tarihli ve 30688 sayılı Resmi Gazetede yayınlanarak ülkemizde yürürlüğe giren 6306 Sayılı“Afet Riski Altındaki Alanların Dönüştürülmesi Hakkında Kanun”un (ÇŞB 2012), Uygulama Yönetmeliği EK-2, RYTEİE 2019“Riskli Yapıların Tespit Edilmesine İlişkin Esaslar”Ek-A“Binaların Bölgesel Deprem Risk Dağılımını Belirlemek için Kullanılabilecek Basitleştirilmiş Yöntemler”(ÇSB 2019), 2007 yılında Sucuoğlu vd. tarafından 1999 yılında meydana gelen Düzce depreminde hasar gören yapıların veri seti olarak kullanıldığı Sucuoğlu Yöntemi olmak üzere toplamda beş adet yöntem 6306 sayılı Kanun (ÇŞB 2012), kapsamında riskli yapı tespiti yapılarak riskli olduğu kesinleşmiş 300 adet yapı ile 2018 Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği (ÇŞB 2018), kapsamında projelendirilmiş ve güncel deprem yönetmeliğine uygun olması bakımından güncel bilimsel ve mühendislik esaslarına göre, öngörülen deprem tehlikesine karşı kabul edilebilir güvenlik seviyesinde tasarlanmış 125 adet betonarme yapı üzerinde uygulanmıştır. Uygulama sonucunda elde edilen sonuçlar yapıların mevcuttaki gerçek durumu ile karşılaştırılarak ne oranda doğruluk sağladığı tespit edilmiştir. Gerçek duruma en yakın sonuç veren FEMA 154 Hızlı Görsel Tarama Yöntemi kullanılarak deprem performanslarının belirlenmesinde birçok alanda yaygın olarak kullanılan yapay sinir ağları (YSA) yaklaşımı ile YSA Tabanlı bir model önerilmiştir. Modelin güvenilirliği analizlerle riskli olduğu tespit edilen yapılar ile güncel deprem yönetmeliğine uygun olarak tasarlanmış mevcutta bulunan yapıların gerçek durumları ile kıyaslanarak kontrol edilmiştir. Modelin eğitim, test, doğrulama ve referans seti, 6306 sayılı Kanun (ÇŞB 2012), kapsamında riskli yapı tespiti yapılarak riskli olduğu kesinleşen yapılar ile 2018 Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği (ÇŞB 2018), kapsamında deprem yönetmeliğine uygun projelendirilmiş olması bakımından güncel bilimsel ve mühendislik esasları ile birlikte, öngörülen deprem tehlikesine karşı kabul edilebilir güvenlik seviyesinde tasarlanmış mevcut yapılardan oluşturulmuştur. Mevcut binaların görsel tespitlerinin yapılmasında gerekli verilere erişimin mümkün olmadığı ve hızlı görsel tarama yöntemlerinde kullanılan yapı özelliklerine esas parametrelerin eksik olduğu durumlar ile yapıların beton basınç dayanımı ve demir donatı sınıfı gibi yapısal bilgilerinin mevcut olduğu durumlarda kullanılmak üzere alternatif iki adet daha YSA modeli önerilmiştir. Önerilen YSA tabanlı performans değerlendirme modelleri hızlı görsel tarama yöntemi ile elde edilen girdi bilgileri kullanılarak eğitilmiş, test edilmiş, doğrulanmış ve referans binalarında uygulanmıştır. Buna ek olarak yapılara ait farklı yapısal parametreler dikkate alınarak iki adet YSA modeli daha geliştirilmiştir. YSA tabanlı performans değerlendirme modellerinden elde edilen sonuçlar yapıların mevcutta bulunan gerçek durumları ile kıyaslandığında hızlı, doğru ve güvenilir sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu sebeple yapıların deprem performanslarının belirlenmesinde YSA tabanlı performans değerlendirme modellerinin alternatif bir metot olarak kullanılabileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Due to its geographical location and geological structure, our country has been a region where major earthquakes have occurred throughout history. Severe earthquakes have caused serious destruction and damage to our building stock. As a result of the destruction and severe damage, loss of life and property is inevitable. In order to prevent these losses, determining our existing buildings in terms of earthquake safety and making them reliable is of great importance. However, the analyses and procedures required to examine the buildings in terms of earthquake safety involve long processes. Issues such as lack of information, documents and projects regarding the buildings and not knowing whether or not they received engineering services during their construction cause serious problems in determining earthquake safety. For this reason, the fact that the existing buildings are largely in this condition and especially in determining the earthquake safety of old buildings further increases the necessity of rapid assessment methods. In recent years, studies in this field have been focused on and accelerated in our country. There are many rapid assessment methods in practice in our country, but in the application of these methods, it is necessary to evaluate the buildings with an experienced perspective during the examination phase in order to obtain accurate results. In this thesis study, a total of five methods were used, primarily the FEMA 154 Rapid Visual Scanning Method developed by the Applied Technology Council (ATC) in the USA, the Canadian Guide and Canadian Guide Current Seismic Scanning Method developed by the National Research Council Canada (NRCC) in Canada, the Annex-2 of the Implementation Regulation of the Law No. 6306 on the“Law on Transformation of Areas at Disaster Risk”(MoEU 2012), which was published in the Official Gazette dated 16.02.2019 and numbered 30688 and entered into force in our country, the RYTEİE 2019“Principles for the Detection of Risky Structures”Annex-A“Simplified Methods That Can Be Used to Determine the Regional Earthquake Risk Distribution of Buildings”(MoEU 2019), The Sucuoğlu Method, which was developed by Sucuoğlu in 2007 and used as a data set the structures damaged in the Düzce earthquake that occurred in 1999. Within the scope of risky building detection, it was applied to 300 buildings that were determined to be risky and 125 reinforced concrete buildings that were designed in accordance with the current earthquake regulation within the scope of 2018 Türkiye Building Earthquake Code (MoEU 2018), and were considered safe. The results obtained as a result of the application were compared with the current real situation of the structures and the accuracy rate was determined. An ANN-based model was proposed with the artificial neural network (ANN) approach, which is widely used in many fields in determining earthquake performances, by using the FEMA 154 Rapid Visual Scanning Method, which gives the closest result to the actual situation. The reliability of the model was checked by comparing it with the real situations of the structures that were determined to be risky by the existing analyses and was in compliance with the current earthquake code. The training, testing, validation, and reference sets of the model were composed of structures identified and confirmed as risky within the scope of Law No. 6306 (MoEU 2012), together with existing buildings designed in accordance with the 2018 Turkish Building Earthquake Code (MoEU 2018), which were engineered based on current scientific and engineering principles to ensure an acceptable level of safety against the anticipated seismic hazard. In cases where the data required for visual assessments of existing buildings are unavailable or the parameters of building characteristics used in rapid visual screening methods are lacking, and structural information such as concrete compressive strength and reinforcement class is available, two alternative ANN models have been proposed. The proposed ANN-based performance assessment models were trained, tested, and validated using the input data obtained through the rapid visual screening method, and applied to reference buildings. In addition, two more ANN models were developed by considering different structural parameters of the buildings. It was observed that the results obtained from the ANN-based performance assessment models provided fast, accurate and reliable results when compared with the current real conditions of the structures. For this reason, it has been shown that ANN-based performance evaluation models can be used as an alternative method in determining the earthquake performance of structures.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    768180

    Mevcut betonarme binaların deprem risklerinin hızlı değerlendirme yöntemleri ile belirlenmesi ve RYTEİE-2019 ile karşılaştırılması

    Determining the earthquake risk of the existing reinforced buildings using rapid assessment methods and comparing with RYTEİE-2019

    BÜŞRA ÖZTÜRK ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Deprem MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜLGEN MERT TUĞSAL

  2. Tez No

    610037

    Comparative evaluation of codes and regulations in turkey for earthquake performance assessment of existing buildings

    Mevcut binaların deprem performansının belirlenmesi konusunda türkiye'deki yönetmeliklerin ve esasların karşılaştırmalı değerlendirmesi

    ŞAHİN ÖZDOĞAN DEDE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK HANCILAR

  3. Tez No

    953186

    Kastamonu ili merkez ilçesindeki riskli binaların yapısal performansının TBDY-2018'e göre değerlendirilmesi

    Evaluation of structural performance of risky buildings in the central district of Kastamonu according to TBDY-2018

    ŞÜKRÜ ALPEREN ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEYZA TAŞKIN AKGÜL

  4. Tez No

    677388

    Mevcut 44 katlı betonarme yüksek bir binanın TBDY 2018'e göre deprem performansının zaman tanım alanında doğrusal olmayan yöntemle belirlenmesi

    Determination of the seismic performance of an existing 44-storey reinforced concrete high-rise building according to TSC 2018 by nonlinear time history analysis

    ERKAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH NECMETTİN GÜNDÜZ

  5. Tez No

    958998

    Bir deprem güvenliği sınıflandırma algoritmasının başarısının farklı betonarme taşıyıcı sistemler için irdelenmesi

    Evaluation of the success of an earthquake safety classification algorithm for different reinforced concrete structural systems

    İLKNUR KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN YÜKSEL

Geri Dön