Öngerilmeli betondan sandık kesitli köprülerin yapay sinir ağları ile analizi
Analysis of prestressed concrete box girder bridges with artificial neural networks
Yazar: İBRAHİM ETHEM GÜLHAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. YAŞAR UĞUR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Yüksek lisans çalışması olarak sunulan bu çalışmada tek açıklıklı, basit mesnetliöngerilmeli betondan sandık kesitli köprülerin SAP2000 yazılımı ile analizi ve içkuvvetlerin hesabına Yapay Sinir Ağları (YSA) uygulaması ele alınmıştır.YSA'lar birçok alanda olduğu gibi karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde;özellikle de konvansiyonel yöntemlerin zahmetli, karmaşık ve hataya neden olduğudurumlarda; problemi basitleştirebildiği için uygulanmaktadır. YSA'lar önce problemiöğrenir sonra öğrendiği bilgileri basit bir dizi işlemler ile hatırlama özelliğini kullanarakanalizi gerçekleştirir. Öğrenebilmesi için önce eğitilmesi gerekir. Bunun için ise çoksayıda veriye ihtiyacı vardır. Veriler farklı geometriye sahip çeşitli açıklık vegenişlikteki köprü kesitleri SAP2000 yazılımı ile modellenmiş ve mesnet kesitindekiKesme Kuvveti ile açıklık ortasındaki Eğilme Momenti değerleri olarak elde edilmiştir.Yük sınıfı olarak TCK Köprüler Teknik Şartnamesinde tanımlı H20S16 standat kamyonualınmıştır.Yapay Sinir Ağlarının eğitimi için veri dosyasında 200, test dosyasında ise 64 adet kesittesiri kullanılmıştır. Mimarisinde ise tek bir ara katman kullanılmıştır. Giriş katmanındaüç, ara katmanda on, çıkış katmanında ise bir nöron kullanılmıştır. Transfer fonksiyonuolarak Hiperbolik Tanjant (TH) kullanılmıştır. Ağ, Quick-Propagation (QuickProp)öğrenme algoritması ile eğitilmiş ve Kesme Kuvveti değerleri için 100 000, EğilmeMomenti değerleri için ise 400 000 iterasyon kullanılmıştır. Eğitim sonucu YSA'nınproblemi çok küçük hata oranları ile öğrendiği saptanmıştır.Literatürde betonarme ve öngerilmeli Sandık Kesitli Köprülerin Yapay Sinir Ağları ileAnalizine rastlanılmamıştır.Anahtar Kelimeler: Köprüler, Öngerilmeli Beton, Yapay Sinir Ağları, SonluElemanlar Yöntemi.

Abstract:
In this Master of Science thesis single span, simply supported, prestressed concrete boxgirder bridges are analyzed by using Finite Element Analysis based SAP2000 softwareand application of Artificial Neural Networks for computing the internal forces isresearched.Artificial Neural Networks (ANN), because it simplifies the problems, are used in manyareas of engineering especially when conventional methods are too tedious, complexand cause many errors. ANN?s primarily learn the problem then performs the analysisby using the feature of remembering through series procedures. ANN?s should betrained so that they could learn the problem. For this purpose sets of data should beproduced. Maximum Bending Moments in the mid span and maximum Shear Forces atthe support sections are the data files which are produced through SAP2000 software bymodelling various box girder bridges with different dimensional cross sections anddifferent spans. Load taken is the Standard H20S16 truck which is defined in the BridgesCode of Practice of the General Directorate of Highways of Turkey.For training 200 internal forces results and for testing 64 internal forces results are used.In the structure of the ANN one hidden layer is used. In the input layer three neurons, inthe hidden layer ten neurons and in the output layer one neuron is used. As a transferfunction Hyperboloid Tangential (TH) function is used. The network is trained usingQuick-Propagation (QuickProp) training algorithm. For the Shear Forces 100 000 andfor the Bending Moments 400 000 epoches are used. At the end of training, it is provedthat ANN can learn the analysis of Prestressed Concrete Box Girder Bridges with anegligible ratio of error.Key Words: Bridges, Prestressed Concrete, Artificial Neural Networks, Finite ElementMethod.