Geri yayılmalı yapay sinir ağlarıyla depreme maruz betonarme kat çevrelerinde emniyetli yatay taşıyıcı tahmini
Estimation of safely lateral structural members in the earthquake subjected R/C frames by using back propagation neural networks
- Tez No: 65884
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ SAYIL ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Yapay Sinir Ağlan, Nonlineer Dinamik Analiz, Hasar Tahmini, Emniyetli Yanal Taşıyıcı Eleman Tahmini, Betonarme çerçeve, Deprem, Yapay sinir ağları, Yatay yükler, Artificial Intelligent, Artificial Neural Networks, Nonlineer Dynamic Analyse, Damage Estimation, Safely Lateral Structural Members Estimation, Reinforced concrete frame, Earthquake, Horizontal loads
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi GERİ YAYILMALI YAPAY SİNİR AĞLARIYLA DEPREME MARUZ BETONARME KAT ÇERÇEVLERİNDE EMNİYETLİ YATAY TAŞIYICI TAHMİNİ Necmettin GÜNEŞ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilimdalı 1997, Sayfa : 57 Yapay Sinir Ağlan insan beyninin nörolojik yapısından ve hesaplama tekniğinin taklit edilmesinden geliştirilmiştir. Yapay Sinir Ağlarının öğrenme kabiliyeti ve adaptasyonu az bilgiyle çalışabilme özelliği, hızlı çalışması ve tanımlama kolaylığı son yılların popüler konulandır. Depreme maruz betonarme kat çerçevelerinde yanal taşıyıcı elemanların ( kolonlar ve perdeler) emniyetli en kesit tiplerini geleneksel metodlarla bulmak oldukça zor, zaman alıcı ve tecrübe istemektedir. Bu çalışmada depreme maruz betonarme kat çerçevelerinin emniyetli en kesit tipleri, kat çerçevelerinin maksimum yanal ötelenmeleri ve ilk serbest titreşim peryodları geri yayılmalı çok tabakalı perseptronlar kullanılarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
II SUMMARY Masters Thesis ESTIMATION OF SAFELY LATERAL STRUCTURAL MEMBERS iN THE EARTHQUAKE SUBJECTED R/C FRAMES BY USING BACK PROPAGATION NEURAL NETWORKS Necmettin GÜNEŞ Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Deparment of The Civil Engineering 1997, Page : 57 Artificial Neural Networks are developed from neuropohsiolog by morphologically and computationally mimicking human brains. The features of artificial neural networks such as ability and adaptability to learn, generalization, less information requirement, fast real-time operation and case of implementation have become popular in the last few years. In the earthquake subjected frames, determination of safe cross-section types of lateral structural members such as columns and shears wall by using traditional methods is very difficult, needs more process time and experience. A.N.N. (Artificial Neural Networks ) are known to overcome such problems using their facinating features. In this study, the safe cross-sectional type of the lateral structural members, maximum lateral deflection and first free vibrational period of earthquake subjected R/C frames are calculated by back propagation multileyeed perceptions. The neural calculation results have shown that the neural model verify the vadity of the results.m
Benzer Tezler
- An Approach to knowledge representation with neural networks using an extended backpropagation learning para digm
Başlık çevirisi yok
WALİD ABU-SALAMEH
Doktora
İngilizce
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET R. TOLUN
- Development of a software tool for optical text recognition for Turkish
Başlık çevirisi yok
MOİZ RESKO
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. LEVENT AKIN
- Ankara gecekondu gençliğinin eğitimine ve kentleşmesine televizyon yayınlarının etkisi
Başlık çevirisi yok
A. ZAHİD AKMAN
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
