Depremde hasar görmüş betonarme yapılarda hasar düzeyinin belirlenmesinde bir yapay sinir ağları uygulaması
A Neural network application to determine the damage level of reinforced concrete structures damaged in earthquake
- Tez No: 93575
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDUSSAMET ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hasar Tespit, Yanal Yerdeğiştirme, Yapay Sinir Ağlan, Betonarme yapılar, Deprem, Epeda, Hasar tespiti, Uzman sistemler, Yapay sinir ağları, Reinforced concrete structures, Earthquake, Epeda, Damage detection, Expert systems, Artificial neural networks
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
DEPREMDE HASAR GÖRMÜŞ BETONARME YAPILARDA HASAR DÜZEYİNİN BELİRLENMESİNDE BİR SİNİR AĞLARI UYGULAMASI (Yüksek Lisans Tezi) Ali Remzi GÜÇSAV GAZI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Temmuz 2000 ÖZET Bu çalışmada mimar / mühendislerin ortak çalışması sonucu belirli bir projeye uygun şekilde inşaa edilmiş betonarme yapıların deprem sonrası hasar tespitlerinin yapılması ve bunun değerlendirilmesi için gerekli formun doldurulmasına ilişkin bilgiler verilmektedir. Daha sonrada Mühendislik yapılanırın deprem yer hareketine uğrarken gördüğü hasarın ve bunun ağırlık derecesinin sınıflandırılmasında bir uzman sistem olan Epeda tanıtılmakta ve özellikleri anlatılmaktadır. Ayrıca formla ilgili bazı öneriler dile getirilmekte ve dizayna yardımcı olarak kullanılmak amacıyla yer hareketlerinin direkt olarak tasarıma katılmasına yönelik bir araştırma tamtılmakta ve mevcut veri tabam ile bir yapay sinir ağlan yaklaşımında bulunularak, yapay sinir ağlarının söz konusu alanda kullanılabilirliği konusunda bir uygulama yapılmaktadır. Bilim Kodu :624.03.01.
Özet (Çeviri)
A NEURAL NETWORK APPLICATION TO DETERMINE THE DAMAGE LEVEL OF REINFORCED COCNRETE STRUCTURES DAMAGED IN EARTHQUAKE M.Sc. Thesis Ali Remzi GÜÇSAV GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY ABSTRACT It this study, observing the post earthquake damages of reinforced concrete structures which were constructed with respect to a particular project as a common work of engineers / architects and filling up the from provided by observation for future evaluations are main constraints. Then, Epeda -which is an expert system dealing with the damages produced at earthquake and their classification is properties illustrated. Also, some recommendations about this form is introduced and a research study, about the motion of ground, is introduced for the design, and by using the present database and artificial neural system approach, the ability of usage of artificial neural network system in this field is approved. Science Code Key Words Page Nummer Adviser 624.03.01. Neural Network, Lateral Displacement, Damage Level 177 Doç.Dr. Abdussamet ARSLAN DOKÜMANTASYON BfERKSZS
Benzer Tezler
- Sanayi türü prefabrike yapılarda depreme dayanıklı yapı tasarımı ve güçlendirme
Building design with earthquake resistance and strengthening in industrial type prefabricated structures
NESRİN GEYDİRİCİ
- Hasar görmüş yapıların çelik malzeme kullanarak taşıma güçlerinin iyileştirilmesi
Repairing and strenthening of the earthquake irresistant buildings by using steel structure
ŞEBNEM GAZNELİ
- Onarılmış/güçlendirilmiş betorarme kirişlerin deprem davranışı
Earthquake behavior of repaired/strengthened reinforced concrete beams
SABAHATTİN AYKAÇ
Doktora
Türkçe
2000
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ CAN
PROF.DR. TUĞRUL TANKUT
- Serciveability considerations in eartquake resistant design of buildings
Depreme dayanıklı bina tasarımında hizmet edebilirlik kavramı
AKIN ER
- Binalarda düşey deprem etkisi orta hasarlı bir binaya uygulanması
The Effects of vertical companent of earthquake application on a damaged building
CİHAN SOYDAN
