Çimento bazlı malzemelerin kırılmasında boyut tesirinin ( Non-Lineer kırılma mekaniği ) yapay sinir ağları ile incelenmesi

Abstract

III ÖZET Yüksek Lisans Tezi ÇİMENTO BAZLI MALZEMELERİN KIRILMASINDA BOYUT TESİRİNİN (NON-LİNEER KIRILMA MEKANİ?İ) YAPAY SİNİR A?LARI İLE İNCELENMESİ Ragjp İNCE Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstrtitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı 1994, Sayfa': 9 6 Geçen birkaç yıl içerisinde, inşaat mühendisliğinde bilgisayarlı hesaplamalarda yapay zeka uygulamaları ilk sırayı almıştır. Bu uygulamalar genellikle uzman sistemleri içermektedir. Bu çalışmalarda değişik bir yapay zeka yaklaşımı olan YSAna (Yapay Sinir Ağları) değinilmiş ve bir uygulama yapılmıştır. Çalışmada YSA yardımıyla çimentolu malzemelerin kırılma mekaniğinde deneysel boyut etkisi teorisi modellenmiştir. İlk önce genel amaçlı bir YSA paket programı NETİCE (Neural nETwork In Civil Engineering) geliştirilmiştir. Daha sonra geniş bir literatür taraması yapılarak, kırılma mekaniğinin temel mod durumlarını içeren deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlar veri toplanmıştır. Bu sonuçlar veri olarak alınıp NETİCE programı bir PC üzerinde koşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar deneysel çözümlerle karşılaştınlmış ve oldukça anlamlı müsbet sonuçlar elde edilmiştir. Nöral ağ hesaplamalarının inşaat mühendisliğinde karar verme ve tasarım için alternatif bir çözüm olduğu gösterilmiştir. YSA, mevcut çözümlerin birden fazla olduğu problemlerde ve ampirik ifâdelere dayalı teorik çözümlerde kullanılması oldukça uygundur. İnşaat mühendisliği problemlerinin birçoğu bu tür özellikler içerdiğinden YSA mn bu alandaki uygulamaları büyük bir potansiyel göstermektedir. ANAHTAR KELİMELER: Yapay Zeka, Nöral Ağlar, Beton, Kırılma Mekaniği, Boyut Etkisi Teorisi.

IV SUMMARY Masters Thesis AN INVESTIGATION ON SIZE EFFECT IN FRACTURE OF CEMENT BASED MATERIALS (NON-LINEAR FRACTURE MECHANICS) THROUGH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS RagıpİNCE Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Civil Engineering 1994, Page:96 Computation on civil engineering has concentrated primarily on artificial intelligence (AI) applications in the past few years. These application generally involve expert systems. In this study, a different AI approach involving neural network were investigated and an application were presented. In this study, the experimental size effect theory in fracture mechanics of cementitous materials were modelled through artificial neural networks. At the beginning, an artificial neural network package (NETİCE, Neural nETwork In Civil Engineering) for general purpose were developed. A wide range of literature survey were undertaken, and the results of experimental works involving basic modes of fracture mechanics were gathered. These results were taken as input datas, and NETİCE were interactively used on an PC. The results of NETİCE were compared with the experimental results and somewhat positive and meaningful results were provided. It has been shown that the neural network computation is an alternative solution for decision and design of civil engineering problems. Artificial neural networks, is a quite suitable solution tecnique in the problems tjat has more than one solution methods and the problems that defined through ampirical expressions. Because of most of civil engineering problems involves such properties, the application of neural networks on this particular area shows a great application potential KEYWORDS: Artificial Intelligence, Neural Network, Concrete, Fracture Mechanic, Size Effect Theory.