Modeling of seismically excited structures using neural networks
Sismik etkiyle uyarılmış yapıların yapay sinir ağlarının kullanımıyla modellenmesi
- Tez No: 75728
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ZÜLFÜ AŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Modelleme, sistem tanımlama, parametrik olmayan, yapay sinir ağlan, deprem. iv, Deprem, Yapay sinir ağları, Modeling, system identification, non-parametric, artificial neural networks, earthquake. m, Earthquake
- Yıl: 1998
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ SİSMİK ETKİYLE UYARILMIŞ YAPILARIN YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMIYLA MODELENMESİ Demirbaş, Arif Ersin Yüksek Lisans, Mühendislik Bilimleri Bölümü Tez Yöneticisi : Asst.Prof.Dr. M. Zülfü AŞIK Eylül 1998, 108 sayfa Sistem tanımlama, deprem türü yükleme etkilerine maruz kalan karmaşık yapısal sistemleri daha iyi anlamak için kullanılan önemli bir araç haline gelmiştir. Dinamik problemlerinin çoğunda model yapısı iyi bilinmediğinden, parametrik olmayan sistem tanımlama yöntemlerine olan ilgi artmıştır. Bu tezde parametrik olmayan sistem tanımlama yöntemi yapay sinir ağlarını kullanarak gösterilmiş ve denenmiştir. Yapay sinir ağlarının olumlu ve olumsuz yanlan tartışılmıştır. Uygulamada Kaliforniya, Sylmar'da bulunan 6 katlı hastanenin 1994 Northridge Depremi 'nde alınan kayıtları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MODELING OF SEISMICALLY EXCITED STRUCTURES USING NEURAL NETWORKS Demirbaş, Arif Ersin M.S., Department of Engineering Sciences Supervisor : Asst.Prof.Dr. M. Zülfü AŞIK September 1998, 108 pages System identification has become an increasingly important tool to understand the dynamic behavior of complex structural systems better which are subjected to loading conditions such as earthquakes. Since the model structure in many practical dynamics problems is by no means clear, an increasing amount of attention is being devoted to non-parametric identification methods. In this thesis, non-parametric system identification is demonstrated by using neural networks. Both the advantages and disadvantages of neural networks are discussed. The data taken from the 6-story County Hospital Sylmar, California during the Northridge Earthquake in 1994 is used in the application.
Benzer Tezler
- 16.7.1963 ve 28.7.1976 Kafkasya depremlerinin fay düzlemi çözümleri
Başlık çevirisi yok
ONUR TAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY TAYMAZ
- Marmara Bölgesi'nde soğurulma yapısının incelenmesi
Investigation of attenuation structure in the Marmara region
AYŞE KAŞLILAR ÖZCAN
- Kilikya bölgesinin güncel sismisitesi ve sismotektoniği
Present day seismicity and seismotectonic of the cilicia basin
MEHMET ERGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. HALUK GYİDOĞAN
PROF.DR. MUSTAFA AKTAR
- Bitlis-Zağros bindirme ve kıvrımlı kuşağının sismotektonik özellikleri
Başlık çevirisi yok
HALUK EYİDOĞAN
- Modeling of the effect of trypsin on the interaction of herpes simplex virus-with the human peridontal ligament fibroblast
Başlık çevirisi yok
HAMİD HONARPİSHEH
