Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorURAY, Esra
dc.contributor.authorÇITIRIK, Büşra Nur
dc.date.accessioned2022-12-15T13:10:52Z
dc.date.available2022-12-15T13:10:52Z
dc.date.issued2022-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12498/5505
dc.description.abstractBu tez çalışmasında iki farklı zemin kotu arasında oluşan yatay zemin basıncına karşı koyması için tasarlanan dayanma duvarlarının dış stabilite tahkiklerinin Makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi araştırılmıştır. Dış stabilite tahkikleri olarak duvarın yanal olarak ötelenmemesi, burun noktasından dönmemesi ve duvardan zemine aktarılan yüklerin güvenli bir şekilde taşınması için kayma, devrilme ve taşıma gücü güvenlik sayıları dikkate alınmıştır. Dinamik yüklemeye maruz dayanma duvarının güvenlik sayıları Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği 2018’e göre elde edilmiş ayrıca depremsiz durum için statik yük etkisindeki güvenlik sayıları elde edilmiştir. Türkiye Deprem Haritası’ nın farklı iki konumuna ait kısa periyot harita spektral ivme katsayıları ve 5 farklı yerel zemin sınıfı için 10 farklı tasarım durumu oluşturulmuştur. Farklı deprem etkisine ve zemin özelliğine sahip 10 farklı tasarım durumu için statik ve dinamik yüklerine maruz dayanma duvarının farklı 1024 dayanma duvar tasarımı kayma, devrilme ve taşıma gücü güvenlik sayıları elde edilmiştir. 1024 (45) farklı tasarıma sahip veri seti dayanma duvarının beş farklı duvar boyutunun dört farklı değeri kullanılarak oluşturulmuştur. Makine öğrenmesi algoritması ile güvenlik sayılarının tahmin edilmesinde 1024 verinin %80 (819)’ ni eğitim aşaması için %20 (205)’ si test aşaması için kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarından k-en yakın komşu, rastgele orman ve karar ağaçları algoritmaları kullanılarak güvenlik sayısı tahminleri elde edilmiştir. Tahmini olarak elde edilen güvenlik sayıları ile reeldeki sonuçları karşılaştırmak için kök ortalama kare hata (RMSE), ortalama kare hatası (MSE), ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama kare logaritmik hata (MSLE), medyan mutlak hata (MDAE), maksimum hata (ME), ortalama gama sapması (MGD), ortalama poisson sapması (MPD) ve son olarak R2 performans değerlendirme metrikleri olarak kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının çok bilinmeyenli karmaşık bir mühendislik tasarım problemi olan dayanma duvar tasarımının stabilite kriterlerinin kontrol edilmesinde alternatif bir yöntem olarak kullanılması araştırılmıştır. Yapılan araştırma sonucunda karar ağaçları algoritmasının test ve edğitim seti üzerinde farklı başarı oranı sergilediği hatta eğitim setinde test veri setinden daha başarılı olduğu gözlemlenirken k-en yakın komşu ve rastgele orman algoritmasının test ve eğitim setleri üzerindeki başarı oranının daha yakın olduğu gözlemlenmiştir.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherKTO Karatay Üniversitesien_US
dc.subjectDepremli Dayanma Duvarıen_US
dc.subjectStabilite Tahkiklerien_US
dc.subjectMakine Öğrenmesi Algoritmasıen_US
dc.subjectGüvenlik Sayısı Tahminien_US
dc.subjectTBDY 18en_US
dc.titleDinamik Yüklemeye Maruz Konsol Dayanma Duvarı Stabilitesinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Araştırılmasıen_US
dc.typeTezen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster