Zaman-tanım alanında optimum ayarlı kütle sönümleyicisi tasarımına yönelik makine öğrenmesi tabanlı tahmin yöntemi
Machine learning based prediction model for optimum design of tuned mass damper in time-history domain
Yazar: MELDA YÜCEL
Danışman: PROF. DR. GEBRAİL BEKDAŞ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Metasezgiseller = Metaheuristics ; Optimizasyon = Optimization ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
İnşaat ve bilhassa yapı mühendisliğinde var olan en temel mühendislik problemlerinden biri herhangi bir yapısal tasarımın (televizyon kuleleri, iş merkezleri, okul ve hastane binaları, alışveriş merkezleri vb.) özellikle deprem, kuvvetli su dalgaları ve rüzgâr, araç trafiği, yüksek ses vb. gibi çeşitli dinamik kuvvetlerin etkisiyle hasar almasına ve bu doğrultuda oluşabilecek çökme, göçme gibi nedenlerden kaynaklı olarak içerisinde bulunan canlı varlıkların zarar görmesine neden olabilecek salınım/titreşim hareketlerinin ve bu faktörler sebebiyle meydana gelecek yapısal tepkilerin (yer değiştirme, ivme, hız vb.) azaltılarak dengelenmesi ve hatta tamamen sönümlenmesidir. Bu bağlamda mevcut tez çalışmasında, yapılara etkiyen titreşim kuvvetlerinin sönümlenmesi amacıyla yararlanılan pasif kontrol sistemlerinden biri olan ayarlı kütle sönümleyicilerinin (TMD) söz konusu hedeflere yönelik olarak en doğru ve uygun diğer bir deyişle optimum tasarımının elde edilebilmesi için özellikle günümüzde çok sık bir şekilde ve birçok bilimsel alanda tercih edilen optimizasyon yöntemlerinden olan; canlıların bazı genetik özelliklerinin yanısıra doğal yaşamda hayatlarını sürdürmelerini sağlayan avlanma, beslenme, türdeşleriyle haberleşme vb. gibi faaliyetler, çeşitli kimyasal ve fiziksel süreçlerin oluşum mekanizmaları veya hafızaya dayalı yeteneklerden yola çıkılarak tasarlanmış olan metasezgisel algoritmalardan yararlanılmıştır. Bu sayede istenen titreşim ve salınım sönümleme etkisi elde edilerek bu gibi dinamik etkilere maruz kalan mevcut yapıların görebileceği hasarın en aza indirilmesiyle içerisinde yaşayan canlıların da can güvenliği sağlanabilmektedir. 
Bununla birlikte tasarımın istenilen optimallik koşullarını sağlaması amacıyla yararlanılan söz konusu metasezgisel algoritmalar, en uygun ve güvenli tasarımın ortaya çıkarılması sürecinde yinelemeli ve genellikle uzun süreler gerektiren analiz safhalarına ihtiyaç duymaktadır. Bu olumsuzluğun giderilmesi içinse gelişmiş ve son derece hızlı işlemler yapabilen tekniklere sahip olan teknolojilerden biri olan yapay zekâ ve makine öğrenmesi alanından faydalanılmıştır. Bu doğrultuda çok sayıda ve çeşitli tasarıma yönelik olarak birden çok aşama gerektirmesinin yanı sıra zaman ve dolayısıyla maliyet kaybına neden olabilecek optimizasyon süreçlerine destek olabilecek daha hızlı ve performansı ölçülebilir, ve aynı zamanda kontrol edilebilir olması nedeni ile de doğru sonuçlar verebilmesinden dolayı makine öğrenmesi teknikleri faydalı olmaktadır. Mevcut tez çalışmasında gerçekleştirilecek uygulamaların temel amacı ise zaman-tanım alanında çeşitli yapı modellerine yönelik olarak hem optimum ayarlı kütle sönümleyicisi tasarımlarının elde edilmesi hem de bu tasarımlar yoluyla öğrenme sürecinin gerçekleştirilerek farklı yapı tasarımları için gerekli sönümleyici parametrelerinin belirlenmesinde direkt olarak kullanılabilecek bir yapay zeka ve makine öğrenmesi tabanlı tahmin modelinin oluşturulması olarak belirlenmiştir. Bu bağlamda sözkonusu yapısal tasarım problemine yönelik olarak geliştirilen bu gibi son derece gelişmiş, akıllı ve esnek/uyarlanabilir karar verme modeli sayesinde gerekli optimizasyon süreçleriyle koordine bir şekilde çalışabilme, hedef alınan farklı tasarım modelleri için ihtiyaç olan çabanın, tasarım safhalarının ve dolayısıyla da maliyetin en aza indirilmesini sağlayabilme, ayrıca son derece doğru ölçümleme ve tahminleme yapabilme ve gerektiğinde müdahale edilebilme gibi amaçların gerçekleştirilmesi mümkün hale gelmiştir.

Abstract:
In civil and especially structural engineering, one of the most basic engineering problems existing is balancing by decreased, and even completely damping of vibration/oscillation motions, which cause to be damaged to any structural design  (television towers, business centers, school, and hospital buildings, shopping malls, etc.) with the effect of various dynamic forces like powerful water waves together with wind, vehicular traffic, high sound, especially earthquake, and to hurt of alives due to some reasons like collapse, slump, etc. may be arisen in this direction, together with structural responses (displacement, acceleration, velocity, etc.), which will occur owing to these factors. Within this context, in the present thesis study,  to may obtain the most correct and suitable intended for the mentioned targets, in other words, optimum design of tuned mass damper (TMD), which is one of the passive controlling systems benefited with the aim of damping of vibration forces effected to structures, metaheuristic algorithms are benefited that one of the optimization techniques preferred in several scientific fields and frequently in especially nowadays; and are designed based on the activities of alives such as hunting, feeding, communication with congeners, which provide to survive in natural life, besides some genetical properties of them, the formation mechanism of various chemical and physical processes, or capabilities depending on memory. By this means, life safety also can be provided of alives through the minimization of the damage, which can be subjected by the current structures exposed to such dynamical effects, by obtaining the desired damping effect for vibration and oscillation.
Nevertheless, the mentioned metaheuristic algorithms, which are benefited in order to ensure of the wished optimality conditions, need to analysis stages, which are required iterative and generally long times in the process of the consisting of the most proper and safe design. To eliminate this negation, benefited from the field of artificial intelligence and machine learning, which are some of the technologies that possess advanced techniques that can make extremely speed operations. In this direction, machine learning techniques are helpful due to that are quicker and measurable of performance, can support to optimization processes, which cause to loss of time and cost, together with require more than one analysis intended for numerous and various design, and can give correct results by the reason of controllable, too. The main purpose of the applications, which will be realized in the current thesis study, is determined as both obtaining optimum tuned mass damper designs intended for various structure models in the time domain and the creation of a prediction model artificial intelligence, and machine learning-based, which can be used directly for determination of the required damper parameters for different structural designs by realizing of the learning process with these designs. In this sense, the aims such as work together with the required optimization processes coordinately, providing minimization of needed effort, design phases, and accordingly cost for different design models targeted, make extremely correct measurement and prediction, and interfere in case of need became possible through such extremely advanced, smart and flexible/adaptive decision-making model, which is developed intended for the mentioned structural design problem.