Hızlı değerlendirme yöntemleri ve evrişimli sinir ağlarι kullanılarak yapı performansı tahmini
Structural performance estimation by using rapid evaluation methodes and convolutional neural networks
Yazar: EMRE EMIN KECHAGIA
Danışman: PROF. DR. ABDUSSAMET ARSLAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Deprem = Earthquake ; Değerlendirme = Evaluation ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Riskli yapı = Risky building ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Günümüzde sıklıkla deprem ve seller gibi doğal afetlerde ne yazık ki birçok insan yaşamını yitirmektedir. Bunun nedeni, binaların yapımında mühendislik hizmetinin tam alınamaması, bakımsız kalitesiz malzemelerin kullanılması ve uygun olmayan zeminlere inşa edilmeleridir. Şehirlerde oluşan bu yapılaşma için hala etkili ve çabuk sonuç verebilen bilgisayar destekli bir çalışmaya rastlanılmamıştır Dolayısıyla böyle bir yöntemin geliştirilmesi biz insanların can güvenliği için önemlidir. Bunun yanı sıra son yıllarda bilgisayar teknolojilerinde özellikle yapay zekâ ve derin öğrenme alanlarında yaşanan hızlı gelişmeler klasik yöntemlerin yetersiz kaldığı durumlarda etkili bir şekilde kullanılmışlardır ve artmaya devam etmektedir. Yapılan bu çalışmada yapay zekâ tekniklerinden olan evrişimli sinir ağları ve görüntü sınıflandırmada sıkça kullanılan VGG-16 mimarisi kullanılarak yapıların stabilitesi hakkında bilgi edinilmesi hedeflenmiştir. İncelenecek olan yapı görsel açıdan 15 farklı kategoride değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme esnasında yapının iç mekân (kolon, kiriş, döşeme-duvar birleşimleri) ve dış cephe görüntülerinden faydalanılmıştır. Çalışmada ikili sınıflandırma yöntemi ve python programlama dili kullanılmıştır. VGG-16 mimarisi ile eğitilen modeller en düşüğü %68,32 olmak üzere genellikle %90 oranında doğruluğa ulaşmıştır. Yapılan bu çalışmanın sonucunda etkili bir durum tespiti yönteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Böylelikle, hasar almış yapılar veya riskli durum tespit edilen yapılar deprem veya herhangi bir doğal afete maruz kalmadan erkenden tespit edilebilecektir.

Abstract:
Earthquakes and other natural disasters have left deep marks on people's lives throughout history. The biggest reason for this are that people still have buildings that have not received full engineering service, are neglected, poor quality materials are used, and are built on unsuitable grounds. The development of an effective computer-aided rapid assessment method against the rapidly increasing building stock is important for the safety of our people. As a result, no computer-aided study has been encountered that can give effective and quick results for these structures formed in cities. In addition, the rapid developments in computer technologies, especially in the field of artificial intelligence, have been used effectively in cases where classical methods are insufficient. In this study, it is aimed to obtain information about the stability of structures by using convolutional neural networks, which are artificial intelligence techniques, and VGG-16 architecture, which is frequently used in image classification. The building to be examined is visually evaluated in 15 different categories. During this evaluation, the interior (column, beam, floor-wall combinations) and exterior views of the building will be used. Binary classification method and python programming language are used in the study. Models trained with the VGG-16 architecture generally achieve an accuracy of 90%, with a minimum of 68,32%. In case of the success of this study, it is aimed to develop an effective due diligence method. In this way, damaged structures or structures in risky situations will be detected without being exposed to earthquakes or any natural disasters.