Liquefaction potential: A neural network approach
Sıvılaşma potansiyeli: Yapay sinir ağ yaklaşımı
- Tez No: 75695
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DERİN URAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sıvılaşma, Yapay Sinir Ağlan, Geri-Yayılmalı Ağ Modeli, Durum Çalışması. vı, Yapay sinir ağları, Liquefaction, Artificial Neural Network, Back-Propagation Network Model, Case Study IV, Artificial neural networks
- Yıl: 1998
- 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
öz SIVTLAŞMA POTANSİYELİ: YAPAY SİNİR AĞ YAKLAŞIMI SAKA, Hasan Yüksek Lisans Tezi, İnşaat Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yrd.Dç.Dr. Derin Ural Nisan 1998, 170 sayfa Zeminin deprem sırasındaki sıvılaşma potansiyeli sismik ve zemin parametrelerine bağlıdır. Çeşitli zemin parametrelerin ve sismik verilerin zemindeki sıvılaşma potansiyeline olan etkisi sayısal olarak yapay sinir ağları metodu ile araştırılmıştır. Araştırmada geri yayılmak sinir ağ modeli kullanılmıştır. Geri yayılmak öğrenme metodu yeni gelişen bir yöntem olarak deneysel ve arazi deney sonuçlarım değerlendirmek için kullanılabilir. Ağ gerçek arazi verileri kullanılarak eğitilmiştir. Sinir ağ modellerinin başarılan ağ' a girdi olarak verilen zemin ve sismik parametreler değiştirilerek incelenmiştir. Girdi olarak kullanılan parametreler: deprem büyüklüğü, yanal yer değiştirmesi engellenmiş ilk basınç, sismik katsayısı, bağıl yoğunluk, kayma modülü, sürtünme açısı, kayma dalgası hızı, ve zeminin elektrik özellikleri. En etkin ve verimli model ile sıvılaşma potansiyelini etkileyen en önemli parametreler belirlenmiştir. Sinir ağ yöntemi ile geleneksel dinamik gerilme metodlarının karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT LIQUEFACTION POTENTIAL: A NEURAL NETWORK APPROACH SAKA, Hasan M.S., Department of Civil Engineering Supervisor: AsstProf. Dr. Derin Ural April 1998, 170 pages The liquefaction potential of a soil mass during an earthquake is dependent on both the seismic and soil parameters which involve numerous variables of varying importance. The impact of these soil and seismic variables on the liquefaction potential of the soil is investigated through computational and knowledge based tools called neural networks. A back-propagation neural network model is used. The back-propagation learning algorithm is a developing computational technique that assists in the evaluation of experimental and field data. The artificial neural network is trained using actual field records. The performance of the network models is investigated by changing the soil and seismic variables including earthquake magnitude, initial confining pressure, seismic coefficient, relative density, shear modulus, friction angle, shear wave velocity and electrical characteristics of the soil. The most efficient and global model for assessing liquefaction potential and the most significant input parameters affecting liquefaction are summarized. Comparisons between the neural network model and conventional dynamic stress methods are also made. iii
Benzer Tezler
- Avgamasya asfaltitinin sıvılaşma potansiyelinin ve ekstrakt yapılarının incelenmesi
Başlık çevirisi yok
AYŞE ERDEM ŞENATALAR
- Linyit ve asfaltit karışımlarının düşük sıcaklık pirolizi
Low temperature pyrolysis of lignite and asphaltite mixtures
A.BANU ARABACIOĞLU
- Linyit ve ayçiçek yağının birlikte pirolizi
Başlık çevirisi yok
SAİT TAŞÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. TUNCER ERCİYES
- Asfaltit ve bitümlü şist piroliz ürünlerindeki azotun potansiyometrik yöntemle incelenmesi
The Investigation of nitrogen containing compounds in pyrolysis products of asphaltite and oil shale by nonaoueous potentiometry
ALİ ÖNEN
- Oksitleyici kükürt giderme yöntemlerinin bazı Türk Linyitlerinin fiziksel ve kimyasal özelliklerine etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
ELÇİN ÇİNPOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERDAR YAMAN