Yapı analizi ve tasarımında yapay sinir ağları

Abstract

ÖZET Yüksek Lisans Tezi YAPI ANALİZİ VE TASARIMINDA YAPAY SİNİR AĞLARI Yunus DERE Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Doç.Dr.M. Yaşar KALTAKCI 1997, 126 Sayfa Jüri: Doç.Dr.M. Yaşar KALTAKCI Bu çalışmada, temeli yapay zekaya dayanan ve yeni bir hesaplama modeli olan Yapay Sinir Ağlan (YS A) ile bunun yapı analizi ve tasarımındaki uygulamaları incelenmiştir. YSA nın tanımı ve karakteristikleri özetlendikten sonra uzman sistemler ile karşılaştırılmıştır. YSA uygulamaları geliştirme safhaları ele alınmış ve yapı mekaniğindeki uygulama sahaları ortaya konulmuştur. Hasar tesbiti işlemlerinde, yapısal optimizasyon problemlerinde, malzeme davranışının modellenmesinde, yapıların aktif kontrolünde YSA kullanımının yeri ve önemi anlatılmıştır. Örnek olarak, yüksek kirişlerde kesme mukavemetinin belirlenmesi ve Karapınar volkanik agregasından imal edilen, hafif beton hazır döşeme plaklarının taşıma gücünün tesbiti problemlerinin YSA ile tasarımı ve çözümü yapılmıştır. Değişik YSA modelleri için sayısal çözüm sonuçlan çizelgeler ve grafikler halinde verilmiş ve metodun etkinliği tartışılmıştır. Ayrıca; çok katmanlı, ileri yayılımlı YSA nın bilgisayar modellemesini yapan bir bilgisayar programı Turbo Pascal programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Anahtar kelimeler: Sinir ağlan, sinirsel hesaplama, yapay zeka, uzman sistemler, yapı analizi, paralel işleme, hasar tahmini, yüksek kirişler, hafif beton.

II ABSTRACT Master Thesis NEURAL NETWORKS IN STRUCTURAL ANALYSIS AND DESIGN Yunus DERE Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Science Department of Civil Engineering Supervisor: Doç.Dr.M. Yaşar KALTAKCI 1997, Page: 126 Jury: Doç.Dr.M. Yaşar KALTAKCI In this work, Neural Networks (NN), a new method of computing which based on artificial intelligence and its applications in structural analysis and design has been investigated. *o` After summarising description of NN and its characteristics, it is compared with expert systems. Developing phases of NN applications are discussed and structural mechanics applications of NN are explained. Importance of NN applications in damage assessment process, structural optimisation problems, modelling of material behaviour and active control of structures is described. The problems of obtaining shear strength of deep beams and determination of the ultimate strength of lightweight precast slabs manufactured using Karapınar volcanic aggregates are designed and solved using NN as example applications. Numerical results for various NN models are given in tables and graphs and the efficiency of the method is discussed. Moreover, a computer program for computer simulation of Multilayer, Feed-forward NN is developed in Turbo Pascal programming language. Key words: Neural networks, neural computing, artificial intelligence, expert systems, structural analysis, parallel processing, damage assessment, deep beams, lightweight concrete.