Betonarme yapılarda hasar tespitinde kullanılan akustik emisyon yönteminin yapay zeka kullanılarak iyileştirilmesi
Enhancing the acoustic emission method used for damage detection in reinforced concrete structures utilizing artificial intelligence
- Tez No: 999194
- Danışmanlar: PROF. DR. NİNEL ALVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ülkemizin depremselliği göz ardı edilmemesi gereken bir konudur. Bu hususta inşa edilen yapıların dayanıklı ve güvenli olması çok önemli olmaktadır. Yapının inşasının düzgün olup olmadığını kontrol etmek kadar inşaat sonrası hizmet anında da kontrol edilmesi ve izlenmesi gerekmektedir. Yapı sağlığı izleme ve tahribatsız test yöntemleri ile bu durum mümkün olmaktadır. Akustik emisyon (AE) tekniği, tahribatsız test yöntemlerinden biridir. Hasar tespiti yaparken birçok AE parametresi kullanılacağı için hem performans süresi uzamakta ve analize katkısı olmayacak parametreler ile analiz manipüle olmaktadır. Çoğu alanda da analiz yaparken yapay zeka modellerinden yararlanılmaya başlanmıştır. Literatürde de AE tekniği ve yapay zeka entegreli yakın zamanda yapılan birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada, betonarme elemanlarda hasar seviyelerinin belirlenmesi amacıyla AE parametreleri kullanılarak etkili ve güvenilir yapay zeka modelleri geliştirilmiştir. AE parametrelerinin etkinliğini yük-deplasman eğrileri ile birlikte analiz eden modeller oluşturularak, hasar sınıflandırmalarının doğruluk düzeyleri araştırılmıştır. Veri etiketleme işlemi, yük-deplasman eğrisindeki akma noktasını referans alarak elastik ve plastik hasar bölgelerini net şekilde tanımlamak üzere hassasiyetle gerçekleştirilmiştir. Her iki hasar durumuna eşit sayıda veri tahsis edilerek, modellerin eğitim süreçleri tutarlı ve objektif koşullar altında yürütülmüştür. Analiz sonucunda, kullanılan tüm AE parametreleri arasında hasar sınıflandırması açısından“hit”ve“kümülatif enerji”parametrelerinin belirgin şekilde daha etkili olduğu belirlenmiştir. Özellikle kümülatif enerji parametresinin betonarme yapılardaki hasar şiddetiyle yüksek derecede korelasyon gösterdiği, literatür tarafından desteklenen bir bulgu olup, yapılan sayısal analizlerle doğrulanmıştır. Ayrıca hit parametresinin malzeme içinde oluşan çatlakların erken aşamada tespit edilmesi ve takibinde önemli olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The seismicity of our country is an issue that should not be ignored. In this regard, it is very important that the structures built are durable and safe. It is necessary to check and monitor not only whether the construction of the structure is proper, but also the post-construction services. This is possible with structural health monitoring and non-destructive testing methods. Acoustic emission (AE) technique is one of the non-destructive testing methods. When detecting damage, many AE parameters are used, which not only prolongs the analysis time but also manipulates the analysis with parameters that do not contribute to it. In many fields, artificial intelligence models have begun to be utilized during analysis. There are also numerous studies in the literature that integrate AE technique with artificial intelligence. In this study, effective and reliable artificial intelligence models were developed using AE parameters to determine damage levels in reinforced concrete elements. Models were generated to analyze the effectiveness of AE parameters in conjunction with load-displacement curves, and the accuracy levels of damage classifications were investigated. The data labeling process was carried out with precision to clearly define the elastic and plastic damage regions by referring to the yield point on the load-displacement curve. An equal number of data points were assigned to both damage conditions, ensuring that the models' training processes were conducted under consistent and objective conditions. As a result of the analysis, it was determined that among all AE parameters used, the“hit”and“cumulative energy”parameters were significantly more effective in terms of damage classification. In particular, the finding that the cumulative energy parameter shows a high degree of correlation with the severity of damage in reinforced concrete structures is supported by the literature and has been confirmed by numerical analyses. Additionally, it was observed that the hit parameter is important for the early detection and tracking of cracks forming within the material.
Benzer Tezler
- Yer radarı tomografi uygulaması ile betonarme elemanlardaki nem içeriğinin belirlenmesi
Determination of moisture content with using of gpr tomographyapplication on reinforced concrete elements
MUHAMMET ERTUĞRUL KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeofizik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYSEL ŞEREN
- Betonarme yapıların deprem güvenilirliklerinin hızlı değerlendirme yöntemleri ile karşılaştırılması
Comparison of earthquake reliabilities of concrete buildings by rapid assesment methods
MEHMET TURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Deprem MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüDeprem ve Yapı Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE SİYAHİ
- Anıtsal yığma binalarda risk düzeyinin tespitine ilişkin bir öndeğerlendirme yöntemi
Pre-assessment method for determining the risk level of monumental masonry buildings
MELTEM VATAN KAPTAN
- Burkulması engellenmiş çelik çaprazlar ile güçlendirilmiş kusurlu betonarme yapıların yapı tanı teknikleriyle incelenmesi
An investigation of defective reinforced concrete construction retrofitted with buckling restrained braces via structurel identification techniques
MÜCAHİT ÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ÖZÇELİK
- Value of information obtained using structural health monitoring of an rc bridge subjected to seismic hazard
Deprem tehlikesine maruz kalan bir betonarme köprü için yapısal sağlık izleme yöntemiyle elde edilen verilerin değeri
SIAMAK TAHAEI YAGHOUBI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. UFUK YAZGAN