Tekil temel optimum tasarımı için makine öğrenmesi tabanlı tahmin modeli
Machine learning based optimum design estimation model of reinforced concrete footing
Yazar: HANİ KEREM TÜRKOĞLU
Danışman: PROF. DR. GEBRAİL BEKDAŞ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Optimizasyon = Optimization ; Temel = Foundation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Yapı dinamik ve statik yükler altındayken, üzerinde bulunduğu zeminde üniform olmayan oturmaların oluşma riskinin bulunmadığı alanlarda tasarlanması daha uygun olan; planda farklı geometrilerde bulunabilen kolon altlarına tek bir kolon için teşkil edilen tekil temellerin yapısal tasarımında göz önüne alınması gereken birçok faktör bulunmaktadır. Tekil temel tasarımında, zemin özellikleri ile yapısal etkiler göz önünde bulundurularak; güvenlik, maliyet ve kaynakların optimum kullanıldığı bir tasarım yapmak gereklidir. Bu çalışmada, tekil temellerin maliyet optimizasyonu, bir metasezgisel algoritma olan Jaya algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Öncelikle tekil temel hesabında kullanılan formüller sentezlenerek bir amaç fonksiyonu bulunmuştur. Bu amaç fonksiyonunu optimize etmek üzere Jaya algoritması kullanılıp optimizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Çeşitli durumlar altında optimizasyonlar yapılıp; elde edilen veriler, insan beyninin bilgi işleme yönteminden yola çıkılarak geliştirilmiş bir veri işleme teknolojisi olan yapay sinir ağlarının (YSA) eğitiminde kullanılmıştır. Optimizasyon işlemi ve farklı durumlardaki optimum tasarım sonuçlarının yapay sinir
ağlarına (YSA) öğretilmesinin ardından, tasarımcıya optimum tasarıma yakın bir tasarımı önerebilen; makine öğrenmesi tabanlı bir tahmin modeli ortaya çıkartmak hedeflenmiştir. Jaya algoritmasının tekil temel tasarım optimizasyonunu başarıyla gerçekleştirdiği ve tutarlı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Jaya algoritmasından elde edilen optimum sonuçlardan oluşan veri seti ile eğitimi gerçekleştirilen yapay sinir ağlarının, doğru tahminde bulunabilmesi için büyük ölçekli bir veri setine ihtiyaç duyduğu gözlemlenmiştir. Yeterli veri seti sağlandığında, başarılı tahminin gerçekleştiği belirlenmiştir. Ayrıca çıktı parametreleri sayısının azaltılmasıyla yapay sinir ağlarının tahmin oranının arttığı görülmüştür.

Abstract:
Reinforced concrete footings are structural elements that are suitable to be designed in areas where there is no risk of non-uniform settlements on the ground. While the structure is under dynamic and static loads, there are many factors to be considered in the structural design of reinforced concrete footings which are found in different geometries in the plan. In the reinforced concrete footing design, considering the soil properties and structural effects; it is necessary to make a design in which safety, cost and resources are used optimally. In this study, cost optimization of reinforced concrete footing is carried out with the Jaya (JA), which is one of a metaheuristic type of algorithm. First of all, an objective function was found by synthesizing the formulas used in structural analysis of reinforced concrete footings. In order to optimize this objective function, the Jaya algorithm was used and the optimization process was carried out. Optimizations are made under various situations; then the obtained data were used in the training of artificial neural networks (ANN), which is a data processing technology developed based on the information processing method of the human brain. After the optimization process, the optimum design results in different situations are taught to artificial neural networks (ANN), who can propose a design close to the optimum design to the designer; it is aimed to reveal a machine learning based prediction model. It has been observed that the Jaya algorithm successfully performs the RC footing design optimization and gives consistent results. It has been observed that the artificial neural networks trained with the data set consisting of the optimum results obtained from the Jaya algorithm need a large-scale data set in order to make correct predictions. When sufficient data set is provided, it is determined that successful estimation has occurred. In addition, it was observed that the prediction rate of artificial neural networks increased by decreasing the number of output parameters.