Dinamik Yüklemeye Maruz Konsol Dayanma Duvarı Stabilitesinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Araştırılması

Bu tez çalışmasında iki farklı zemin kotu arasında oluşan yatay zemin basıncına karşı koyması için tasarlanan dayanma duvarlarının dış stabilite tahkiklerinin Makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi araştırılmıştır. Dış stabilite tahkikleri olarak duvarın yanal olarak ötelenmemesi, burun noktasından dönmemesi ve duvardan zemine aktarılan yüklerin güvenli bir şekilde taşınması için kayma, devrilme ve taşıma gücü güvenlik sayıları dikkate alınmıştır. Dinamik yüklemeye maruz dayanma duvarının güvenlik sayıları Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği 2018’e göre elde edilmiş ayrıca depremsiz durum için statik yük etkisindeki güvenlik sayıları elde edilmiştir. Türkiye Deprem Haritası’ nın farklı iki konumuna ait kısa periyot harita spektral ivme katsayıları ve 5 farklı yerel zemin sınıfı için 10 farklı tasarım durumu oluşturulmuştur. Farklı deprem etkisine ve zemin özelliğine sahip 10 farklı tasarım durumu için statik ve dinamik yüklerine maruz dayanma duvarının farklı 1024 dayanma duvar tasarımı kayma, devrilme ve taşıma gücü güvenlik sayıları elde edilmiştir. 1024 (45) farklı tasarıma sahip veri seti dayanma duvarının beş farklı duvar boyutunun dört farklı değeri kullanılarak oluşturulmuştur. Makine öğrenmesi algoritması ile güvenlik sayılarının tahmin edilmesinde 1024 verinin %80 (819)’ ni eğitim aşaması için %20 (205)’ si test aşaması için kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarından k-en yakın komşu, rastgele orman ve karar ağaçları algoritmaları kullanılarak güvenlik sayısı tahminleri elde edilmiştir. Tahmini olarak elde edilen güvenlik sayıları ile reeldeki sonuçları karşılaştırmak için kök ortalama kare hata (RMSE), ortalama kare hatası (MSE), ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama kare logaritmik hata (MSLE), medyan mutlak hata (MDAE), maksimum hata (ME), ortalama gama sapması (MGD), ortalama poisson sapması (MPD) ve son olarak R2 performans değerlendirme metrikleri olarak kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının çok bilinmeyenli karmaşık bir mühendislik tasarım problemi olan dayanma duvar tasarımının stabilite kriterlerinin kontrol edilmesinde alternatif bir yöntem olarak kullanılması araştırılmıştır. Yapılan araştırma sonucunda karar ağaçları algoritmasının test ve edğitim seti üzerinde farklı başarı oranı sergilediği hatta eğitim setinde test veri setinden daha başarılı olduğu gözlemlenirken k-en yakın komşu ve rastgele orman algoritmasının test ve eğitim setleri üzerindeki başarı oranının daha yakın olduğu gözlemlenmiştir.

Erişime Açık
Görüntülenme
28
22.03.2024 tarihinden bu yana
İndirme
1
22.03.2024 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
07 Haziran 2024 16:06
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Dinamik Yüklemeye Maruz Konsol Dayanma Duvarı Stabilitesinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Araştırılması
Yayın Türü
(dc.type)
Tez
Yazar/lar
(dc.contributor.author)
ÇITIRIK, Büşra Nur
Atıf Dizini
(dc.source.database)
Diğer
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Depremli Dayanma Duvarı
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Stabilite Tahkikleri
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Makine Öğrenmesi Algoritması
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Güvenlik Sayısı Tahmini
Konu Başlıkları
(dc.subject)
TBDY 18
Yayıncı
(dc.publisher)
KTO Karatay Üniversitesi
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
URAY, Esra
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2022
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2022-12-15T13:10:52Z
Açık Erişim tarihi
(dc.date.available)
2022-12-15T13:10:52Z
Tez Türü
(dc.type.thesis)
Yüksek Lisans
Özet
(dc.description.abstract)
Bu tez çalışmasında iki farklı zemin kotu arasında oluşan yatay zemin basıncına karşı koyması için tasarlanan dayanma duvarlarının dış stabilite tahkiklerinin Makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi araştırılmıştır. Dış stabilite tahkikleri olarak duvarın yanal olarak ötelenmemesi, burun noktasından dönmemesi ve duvardan zemine aktarılan yüklerin güvenli bir şekilde taşınması için kayma, devrilme ve taşıma gücü güvenlik sayıları dikkate alınmıştır. Dinamik yüklemeye maruz dayanma duvarının güvenlik sayıları Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği 2018’e göre elde edilmiş ayrıca depremsiz durum için statik yük etkisindeki güvenlik sayıları elde edilmiştir. Türkiye Deprem Haritası’ nın farklı iki konumuna ait kısa periyot harita spektral ivme katsayıları ve 5 farklı yerel zemin sınıfı için 10 farklı tasarım durumu oluşturulmuştur. Farklı deprem etkisine ve zemin özelliğine sahip 10 farklı tasarım durumu için statik ve dinamik yüklerine maruz dayanma duvarının farklı 1024 dayanma duvar tasarımı kayma, devrilme ve taşıma gücü güvenlik sayıları elde edilmiştir. 1024 (45) farklı tasarıma sahip veri seti dayanma duvarının beş farklı duvar boyutunun dört farklı değeri kullanılarak oluşturulmuştur. Makine öğrenmesi algoritması ile güvenlik sayılarının tahmin edilmesinde 1024 verinin %80 (819)’ ni eğitim aşaması için %20 (205)’ si test aşaması için kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarından k-en yakın komşu, rastgele orman ve karar ağaçları algoritmaları kullanılarak güvenlik sayısı tahminleri elde edilmiştir. Tahmini olarak elde edilen güvenlik sayıları ile reeldeki sonuçları karşılaştırmak için kök ortalama kare hata (RMSE), ortalama kare hatası (MSE), ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama kare logaritmik hata (MSLE), medyan mutlak hata (MDAE), maksimum hata (ME), ortalama gama sapması (MGD), ortalama poisson sapması (MPD) ve son olarak R2 performans değerlendirme metrikleri olarak kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının çok bilinmeyenli karmaşık bir mühendislik tasarım problemi olan dayanma duvar tasarımının stabilite kriterlerinin kontrol edilmesinde alternatif bir yöntem olarak kullanılması araştırılmıştır. Yapılan araştırma sonucunda karar ağaçları algoritmasının test ve edğitim seti üzerinde farklı başarı oranı sergilediği hatta eğitim setinde test veri setinden daha başarılı olduğu gözlemlenirken k-en yakın komşu ve rastgele orman algoritmasının test ve eğitim setleri üzerindeki başarı oranının daha yakın olduğu gözlemlenmiştir.
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
http://hdl.handle.net/20.500.12498/5505
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve cerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms