Kademeli kirişlerde çatlak tespiti için titreşim tabanlı derin öğrenme yaklaşımı
Vibration-based deep learning approach for crack detection in stepped beams
- Tez No: 1002948
- Danışmanlar: PROF. DR. VOLKAN KAHYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapı Sağlığı İzlemesi (YSİ), mühendislik yapılarının güvenliğinin korunması, hizmet ömrünün uzatılması ve olası hasarların erken dönemde tespit edilmesi açısından son derece önemli bir araştırma alanıdır. Bu kapsamda, taşıyıcı elemanlarda meydana gelen hasarlar, kesitin yerel rijitliğini azaltarak titreşim davranışında değişikliklere yol açar. Titreşim tabanlı hasar tespit yöntemlerinde bu değişimler, doğal frekanslar ve mod şekillerindeki farklılıklar üzerinden izlenir. Bu tez çalışmasında kademeli elastik kirişlerde titreşim verileri kullanılarak derin öğrenme tabanlı bir hasar tespit yöntemi önerilmiştir. Modelin eğitimi için gerekli veri çatlaklı kirişin analitik modelinden elde edilmiştir. Analitik modelde, kiriş üzerindeki çatlaklar kütlesiz dönel yay modeli ile temsil edilerek yerel esneklik katsayıları elde edilmiştir. Frekans denklemi, Transfer Matrisi Metodu (TMM) kullanılarak türetilmiştir. Farklı hasar senaryoları ve sınır şartları için kirişin doğal frekans ve mod şekli eğriliğini içeren kapsamlı bir sentetik modal veri seti oluşturulmuştur. Bu sentetik veri, bir boyutlu Evrişimsel Sinir Ağı (1D-CNN) modeli ile kullanılarak kiriş üzerinde çatlak konum ve şiddetleri tahmin edilmiştir. Çalışmada, analitik modelin sağladığı doğruluk ile yapay zekâ temelli modellerin genelleme kapasitesi bir araya getirilerek kademeli kirişler için farklı sınır koşullarına uyarlanabilir, hızlı ve güvenilir bir titreşim tabanlı hasar tespit yaklaşımı ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
Structural Health Monitoring (SHM) is an extremely important research area for maintaining the safety of engineering structures, extending their service life, and detecting potential damage early. In this context, damage occurring in load-bearing elements reduces the local rigidity of the cross-section, leading to changes in vibration behavior. In vibration-based damage detection methods, these changes are monitored through differences in natural frequencies and mode shapes. This thesis proposes a deep learning-based damage detection method using vibration data in stepped elastic beams. The data required for training the model was obtained from the analytical model of a cracked beam. In the analytical model, cracks on the beam were represented by a massless rotational spring model, and local flexibility coefficients were obtained. The frequency equation was derived using the Transfer Matrix Method (TMM). A comprehensive synthetic modal dataset containing the natural frequency and mode shape curvature of the beam was created for different damage scenarios and boundary conditions. This synthetic data was used with a 1D Convolutional Neural Network (1D-CNN) model to predict crack location and intensity on the beam. This study combines the accuracy provided by analytical models with the generalization capabilities of AI-based models to develop a fast and reliable vibration-based damage detection approach adaptable to different boundary conditions for stepped beams.
Benzer Tezler
- Experimental and numerical investigation of diagonally reinforced coupling beams in terms of behavior, performance, and strengthening techniques
Diyagonal donatılı betonarme bağ kirişlerinin davranış, performans ve güçlendirme teknikleri bakımından deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
NAMIK ESER
Doktora
İngilizce
2024
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN ENGİN BAL
- Karma mesnetli kirişlerin titreşim analizi
Vibration analysis of restrained beams
SEMİH BEYÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR PALA
- Fonksiyonel derecelendirilmiş malzemeli, değişken kesitli ve çatlaklı kirişlerin serbest titreşiminin incelenmesi
Investigation of free vibrations for functionally graded materials with edge cracked and variable cross section beams
SHKELZEN SHABANI
Doktora
Türkçe
2020
Makine MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF CUNEDİOĞLU
- ANSYS sonlu eleman programı ile çift konsol kirişlerin analizi
Double cantilever beam analysis with ANSYS finite element programme
İBRAHİM GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SIDDIK ŞENER
- Reaktif pudra beton içerikli betonarme kirişlerin göçme mekanizmalarının akustik emisyon yöntemiyle belirlenmesi
Determination of fracture mechanisms of reactive powder concrete (RPB) beams by acoustic emission method
SETENAY SÜRMELİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiEge Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİNEL ALVER