Calibration of the finite element model of a long span cantilever through truss bridge using artificial neural networks
Uzun açıklıklı konsol kafes kirişli bir köprünün sonlu elmanlar modelinin yapay sinir ağları ile kalibrasyonu
- Tez No: 176754
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET TÜRER, YRD. DOÇ. DR. OĞUZHAN HASANÇEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yapay sinir ağları (YSA) birçok mühendislik dalında olduğu gibi inşaat mühendisliğinde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tezde de çok katmanlı, ileri beslemeli, geri yayınım algoritmalı YSA mimarisi uzun açıklıklı konsol kafes kirişli bir köprü olan Commodore Barry Bridge (CBB) sonlu elemanlar modelinin kalibrasyonunda kullanılmıştır.Kalibrasyon, yapının analitik modelinin yapısal parametrelerini güncelleyerek elde edilen dinamik özellikleri (frekanslar ve ilgili mod şekilleri), saha ölçümleri ile elde edilen dinamik parametrelere olabildiğince yaklaştırmak olarak tanımlanabilir. CBB oldukça büyük bir yapı olması ve kompleks yapısal mekanizmaları içermesi bakımından, yapısal parametreler ve dinamik özellikler arasındaki matematiksel ilişkiyi kurmak oldukça güçtür. Modellemeden kaynaklanabilecek hatalar ve saha ölçüm verilerinin içerebileceği gürültülerde göz önünde bulundurulduğunda yapının kalibrasyonu daha da güçleşmektedir. İşte bu noktada yapay sinir ağları sahip oldukları özellikler ile bu çalışma için önemli bir araç olarak ortaya çıkmaktadır.Çalışmada ilk olarak hassaslık analizleri ile köprünün yapısal parametrelerinin belli bir oranda değiştirilmesiyle dinamik özelliklerde ortaya çıkan değişimler gözlenmiştir. İkinci kısımda ise yapısal parametreler ile dinamik özellikler arasındaki ters ilişki yapay sinir ağlarının eğitilmesi ile elde edilmiş ve eğitilmiş sinir ağı da saha ölçümlerinde kaydedilen frekanslar ile beslenerek köprünün mevcut durumdaki yapısal parametreleri elde edilmiş ve son aşamada köprünün analitik modeli güncellenmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, Artificial Neural Networks (ANN) have become widely popular tools in various disciplines of engineering, including civil engineering. In this thesis, Multi-layer perceptron with back-propagation type of network is utilized in calibration of the finite element model of a long span cantilever through truss called Commodore Barry Bridge (CBB).The essence of calibration lies in the phenomena of comparing and correlating the structural response of an analytical model with experimental results as closely as possible. Since CBB is a very large structure having complex structural mechanisms, formulation of mathematical expressions representing the relation between dynamics of the structure and the structural parameters is very complicated. Furthermore, when the errors in the structural model and noise in the experimental data are taken into account, a calibration study becomes more tedious. At this point, ANNs are useful tools since they have the capability of learning with noisy data and ability to approximate functions.In this study, firstly sensitivity analyses are conducted such that variations in dynamic properties of the bridge are observed with the changes in its structural parameters. In the second part, inverse relation between sensitive structural parameters and modal frequencies of CBB is approximated by training of a neural network. This successfully trained network is then fed up with experimental frequencies to acquire the as-is structural parameters and model updating is achieved accordingly.
Benzer Tezler
- Köyceğiz Gölü su kalitesi yönetimi için egölem modeli
Başlık çevirisi yok
TARIK TOLGA ÜSTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. ETHEM GÖNENÇ
- UV Işınlarıın koliform bakteri üzerindeki inaktivasyon ve fotoreaktivasyon etkisi
Başlık çevirisi yok
S.NİHAL ERENLER
- Hidrofoillerde derinlik ve kat-kat etkisinin incelenmesi
An Investigation of depth and cascade effect on hydrofoils
AYDIN ŞALCI
- Numerical simulation of saltwater intrusion in Erzin groundwater Basın Hatay-Turkey
Erzin ovası yeraltısuyu havzasındaki tuzlu su girişiminin sayısal modellenmesi Hatay-Türkiye
NUSRET EMEKLİ
Doktora
İngilizce
1993
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURKAN KARAHANOĞLU