Yazar "Karabulut, Caner" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Yayın
    Kazı destekleme sistemlerinin olası deplasmanlarının tahmini için python programına dayalı yapay sinir ağları algoritmalarının geliştirilmesi
    (İstanbul Gedik Üniversitesi, 2022) Karabulut, Caner; Tolon, Mert; Ghasemlounıa, Redvan
    Bu tez çalışması İstanbul Gedik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü'nün İnşaat Mühendisliği'nde Geoteknik Ana Bilim Dalı ve Makine Öğrenmesi alanlarında multi-disipliner çalışmayı içermektedir ve geoteknik mühendisliği yüksek lisans derecesi gereksinimlerini kapsamaktadır. İnşaat sektörü her geçen gün yeni teknoloji geliştiriyor ve kalite kazanıyor. Ayrıca nüfus arttıkça şehirlerdeki her arazi potansiyel inşaat alanı olarak değer görebilmektedir. Bu durumlarda geoteknik açıdan meydana gelebilecek problemlere yenilikçi çözümler geliştirilmesi zorunluluğu doğmaktadir. Dolayısıyla geoteknik mühendisliğini ilgilendiren durumlardan biri de kazı stabilitesi problemlerinin çözümüdür. Bu noktada kazı deplasmanını en doğru biçimde tahmin edebilmek için kazı stabilitesinin incelenmesi gerekmektedir. Can ve mal kaybı açısından birçok önemli durumda, kazı stabilitesi fenomeni inşaat mühendisleri için hem tasarım hem de uygulama alanlarında kritik bir konudur. Literatüre göre kazı stabilitesinin günümüze kadar klasik yöntemlerle hesaplandığı ve zemin davranışı ile ilgili araştırmaların devam ettiği bilinmektedir. Zemini bilmek ve doğru yöntemi seçmek, maliyeti düşürür ve güvenliği artırır. Bu nedenle kazı stabilitesinde yenilikçi yöntemler geliştirmek ve stabilite kriterlerini araştırmak uygun görülmüştür. Araştırma belirli parametreleri kapsamaktadır. Bu araştırmada kazı stabilitesi yöntemleri araştırılacak ve Python kodu kullanılarak yapay sinir ağlarında bir model geliştirilecektir. Böylece, sonuçların kısa sürede hesaplanması ve deplasmanların gerçeğe en uygununu elde etmek için kazı destekleme elemanlarının yatay deplasmanı Model tarafından hızlı bir şekilde hesaplanacaktır. Bu çalışma kapsamında, 126 adet vaka kullanılmıştır. Verilerin işlenmesi ile 45 adet vaka aykırı tespit edilmiştir ve 81 adet vaka ile yapay zeka mantığında çalışan yapay sinir ağı modelleri geliştirilmiştir. Modeller arasıda 3 adet model doğrusal regresyon ile oluşturulmuştur. Sklearn kütüphanesinin MLPRegressor ile çok katmanlı yapay sinir ağı olarak da 15 çeşit Model kullanıldı. Modelde verinin ham halinde 5 adet adet girdi parametresi ve 1 adet çıktı parametresi bulunmaktadır. Modellerde verinin işlenmsi sürecinden sonra 27 adet girdi katmanı ve 1 adet çıktı katmanı olmuştur. 5 adet girdi katmanının 4 tanesi Destek_Aralıgı(mm), yanal rijitlik(EI\n(kNm2/m)), kazı derinliği(H_Kazı(mm)), düşey deplasman ölçüm(?v_Olcum(mm)) ve 5. girdi verisi Destekleme_Sistemidir. Destekleme Sisteminin tiplerine ayrılması ile toplamda 27 adet girdi verisi elde edilmektedir. Bu tez kapsamında yapay zeka teknolojisinin inşaat mühendisliği problemlerinde uygulanabilirliğini, yatay deplasman tahmini yapabilen python programanına dayalı yapay sinir ağı geliştirmek. Böylelikle uzun süreçler alan hesaplama işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirmek ve maliyetlerin azaltılması sağlayabilmek gibi amaçları da barındırmaktadır. Tez kapsamında aynı zamanda veri işleme sürecinin kurulan Modele etkisi betimsel istatistik olarak değerlendirmesi yapılmış ve önemi vurgulanmıştır. Verilerin eğitim aşamasında iken eğitim ve test seti olarak hangi oranda ayrılacağı da Modelin başarına etkidiğini görülmüştür. Bu araştırma da ilk olarak kazı stabilitesi analizi yöntemleri incelenmekte ve daha sonra kazı destekleme sistemleri ele alınmaktadır. Sonraki bölümlerde destekleme tiplerine göre ile ilgili parametreler saha verilerinden alınarak ve yapay sinir ağı Modeli oluşturulmaktadır. Kurulan Model ile yapılan tahminin literatürdeki ilgili tezlerle mükayese edilmektedir. Kurulan Modellerde en başarılı Modelin Model10 olduğu ve varyansının % 86,75 olduğu görülmektedir. Önceden belli olan sonuçlara göre, yapılan tahminlerin biriyle örtüşmesi, geliştirilecek olan makine öğrenmesinin asıl amacıdır. Kurulan Modelin ileride geliştirilerek farklı parametrelerle de yapı çukuru için muazzam öneme sahip yatay deplasman tahminleri yapılabileceği gibi diğer meslek problemlerinde de kullanılabilecektir. Kurulan Model sonraki aşamlarda geliştirilerek baskın parametrelerin tayinine, parametreler arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarılması gibi alanlarda çalışılarak genişletilebilecektir.