Kum zeminlerde farklı yükleme koşulları altındaki konsol kazıkların sonlu elemanlar yöntemi ve makine öğrenmesi teknikleri ile incelenmesi
Investigation of cantilever piles in sandy soils under different loading conditions using the finite element method and machine learning techniques
- Tez No: 992314
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: İksa yapıları, Sonlu elemanlar yöntemi, Makine öğrenmesi, Derin kazılar, Shoring structures, Finite element method, Machine learning, Deep excavations
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kazı ve kazı sahalarına komşu bölgelerin stabilitesini sağlamak amacıyla geçici veya kalıcı olarak inşa edilen sistemlere iksa yapıları denir. Bu yapılar, kısıtlı çalışma alanlarında dar ve derin kazıların desteklenmesi gereken koşullarda sade tasarım ve kolay uygulanabilirliği sayesinde konsol tipi iksa kazıkları sıkça tercih edilen bir çözüm yöntemidir. Bu çalışmada konsol tipi iksa sistemlerinin kazık davranışını modellemek için PLAXIS 2D yazılımı kullanılarak sonlu elemanlar yöntemi ile analizler yapılmıştır. Bu analizler kapsamında, gerçekçi zemin koşullarını temsil etmek üzere seksen bir farklı geoteknik senaryo tasarlanmıştır. Model girdileri olarak sekiz temel parametre belirlenmekte olup bunlar; birim hacim ağırlık, içsel sürtünme açısı, deformasyon modülü, kazık çapı, kazı derinliği, toplam kazık boyu, kazık gömülme derinliği ve sürşarj yüküdür. Her bir senaryonun analizi sonucunda dört temel yapısal çıktı elde edilmiştir. Bunlar; toplam yerdeğiştirme, eğilme momenti, eksenel kuvvet ve kesme kuvveti. Elde edilen veri seti, %80 eğitim, %20 test olmak üzere MATLAB programlama dilinde 4 farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılarak bu yapısal çıktıların tahmin yetenekleri incelenmiştir. Elde edilen bulgular, doğru algoritma seçimiyle makine öğrenmesi tekniklerinin geoteknik analizlerde güçlü bir öntahmin aracı olarak kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Shoring structures are systems constructed temporarily or permanently to ensure the safety of excavations and adjacent areas. Cantilever-type shoring structures, due to their simple design and ease of application, are widely and effectively used in restricted work areas, particularly for supporting narrow and deep excavations. In this study, the behavior of cantilever-type shoring piles was analyzed using the finite element method with PLAXIS 2D software, and the predictability of the obtained results with machine learning models was investigated. Eighty-one different geotechnical scenarios were designed for the analyses, and the model inputs were unit weight, internal friction angle, modulus of deformation, pile diameter, excavation depth, embedment depth, total pile length, and surcharge load. The analysis yielded four primary structural outputs for each scenario: total displacement, bending moment, axial force, and shear force. Eighty percent of the data was used for training and 20% for testing, and the evaluation was conducted using four different machine learning algorithms in the MATLAB programming language. The Decision Tree model provided balanced and consistent results across training and testing, demonstrating particular success in displacement and axial force estimations. While the Random Forest model demonstrated high performance in training, it experienced declines in some output types during testing, demonstrating its limited generalization ability. Support Vector Regression provided accurate results in displacement estimations, while other parameters fluctuated during testing. The Artificial Neural Network model performed well in training but suffered a performance loss due to overfitting during testing. The findings demonstrate that with appropriate algorithm selection, machine learning techniques can be used as a powerful predictive tool in geotechnical analyses.
Benzer Tezler
- Silt tabakalı kum zeminlerin tekrarlı yükler altındaki dinamik davranışları
Dynamic behaviors of sands including silt layers under cyclic loads
HÜSEYİN TUNÇOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYFER ERKEN
- Siltli ve killi zeminlerin tekrarlı yükler altındaki davranışı
The cyclic behavior of silty and clayey soils under cyclic loads
MEHMET BARIŞ CAN ÜLKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYFER ERKEN
- Üst tabaka kalınlığının sıvılaşma davranışına etkisinin sayısal analizlerle incelenmesi
Investigation of the effect of upper layer thickness on liquefaction behavior through numerical analyses
BURAK OKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP İYİSAN
- Dinamik zemin model deneylerinin veri işleme analizleri ve sayısal model analizleri ile karşılaştırılması
Data processing analyses of soil model experiments and comparison with numerical model analyses results
ASLI ÇARK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ECE BAYAT
- Test procedure and sample preparation for large scale soil structure interaction model tests in eitlsc
GGSLZK'da büyük ölçekli yapı-zemin etkileşimi model testleri için numune hazırlama ve deney prosedürünün belirlenmesi
ELVIN GURBANOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ECE BAYAT