Geri Dön

An assessment strategy for masonry buildings

Yığma binalar için bir değerlendirme stratejisi

PDF İndir

  1. Tez No: 981505
  2. Yazar: TOLGAHAN ÖZKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KAĞAN TUNCAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Türkiye'de yaygın olarak bulunan yığma binalar, yapım kolaylıkları ve düşük maliyetleri nedeniyle çoğu zaman mühendislik hizmeti alınmadan inşa edilmektedir. Ancak, bu durum deprem açısından en riskli bina türlerinden biri olmalarına neden olmaktadır. Deprem tehlikesi yüksek olan Türkiye gibi bir ülkede, yığma binaların hızlı ve güvenilir bir şekilde değerlendirilmesi ve gerekli önlemlerin alınması kritik öneme sahiptir. Bu tezde, gerçek yığma bina verileri ve mantıksal veri çoğaltma yöntemleri kullanılarak 61.037 veri üzerinde hem çok katmanlı yapay sinir ağı (ANN) hem de tek katmanlı bir regresyon modeli ile risk durumu tahmini yapılmıştır. Aynı parametreler kullanılarak binaların doğal titreşim periyotları da tahmin edilmiştir. Risk analizi aşamasında RYTEIE (2019) esasları temel alınmıştır. Modellerin karar mekanizmaları SHAP analizi ile incelenmiş, ANN ve tek katmanlı model karşılaştırılmış ve parametreler ile risk arasındaki ilişki detaylı şekilde değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda, donatısız yığma binalar için yüksek doğrulukta hızlı bir risk tahmin yöntemi sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Masonry buildings are widely prevalent in Turkey due to their ease of construction and low cost. However, these structures are often built without professional engineering input, making them one of the most vulnerable building types in terms of seismic performance. In seismically active regions such as Turkey, it is crucial to rapidly and reliably assess the seismic safety of such buildings and implement necessary mitigation measures. This thesis proposes a rapid vulnerability assessment strategy for unreinforced masonry buildings by utilizing both a multi-layer artificial neural network (ANN) and a single-layer regression model trained on 61,037 data points derived from real building records and logic-based data augmentation. In addition to vulnerability classification, the models are also employed to predict the fundamental vibration periods of buildings using the same set of parameters. Vulnerability labeling is conducted in accordance with the provisions of the“Regulation on the Identification of Vulnerable Buildings”(RYTEIE, 2019). Model interpretability is achieved through SHAP analysis, revealing the influence of individual parameters on the predictions. A comparative evaluation of the ANN and the linear model is also provided to explore the complexity of the relationship between structural parameters and vulnerability level. The results demonstrate that the proposed models can reliably and efficiently identify the seismic vulnerability level of unreinforced masonry buildings with high accuracy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    992789

    Afet zararlarının azaltılması kapsamında 1976 yılı öncesi betonarme yapıların harman tuğla yığma duvarlarla güçlendirilmesi ve deprem performans analizi

    Seismic performance analysis and strengthening of pre-1976 reinforced concrete buildings using brick masonry walls within the scope of disaster risk reduction

    İSMAİL CAN ULUSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Afet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. HASAN YILDIRIM

  2. Tez No

    592910

    Development of alternative rapid screening method to determine regional risk distribution of masonry structures

    Yığma yapıların bölgesel risk dağılımının belirlenmesi için alternatif hızlı tarama yönteminin geliştirilmesi

    EMRE GÜVENİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER ALDEMİR

  3. Tez No

    981979

    From fıeld surveys to numerıcal modellıng: assesment of the kaddıs marcıos church after the february 2023 earhquakes

    Saha çalişmalarindan sayisal modellemeye 2023 şubat depremleri sonrasi kaddis marcios kilisesi'nin değerlendirilmesi

    YUNUS ARCA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEDİNE İSPİR ARSLAN

  4. Tez No

    64371

    An Assessment of perceived reading strategy needs of EFL learners at BUSEL

    Bilkent Üniversitesi İngiliz Dili Meslek Yüksek Okulu öğrencilerinin okuma stratejileri ihtiyaç analizi

    NİGAR CEYHAN SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Eğitim ve Öğretimİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. TEJ SHRESTA

  5. Tez No

    428017

    Life cycle assessment of treatment options for an industrial wastewater

    Endüstriyel atıksuların arıtma seçeneklerinin yaşam döngüsü analizi ile değerlendirilmesi

    HATİYE FINDIKÇI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Çevre MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURDAN BÜYÜKKAMACI

Geri Dön