FRP sargılı dikdörtgen kesitli betonarme kolonların yük taşıma kapasitelerinin farklı davranış modellerine göre irdelenmesi
The examining of FRP confined rectangular reinforced concrete columns' load carrying capacity with various mathematical models
Yazar: ERHAN BULUT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BİLGE DORAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Kompozit malzemeler = Composite materials ; Polimerler = Polymers

Özet:
Bu çalışmada lifle kuvvetlendirilmiş polimerlerle kuşatılmış dikdörtgen kesitli betonarmekolonların eksenel yük taşıma kapasitelerinin bulunması konu edilmiştir. İkinci bölümdeülkemiz için yeni sayılabilecek bir malzeme olan FRP'nin temel özellikleri anlatılmış, buözellikler fiziksel ve mekanik özellikler olarak iki kısımda incelenmiştir. Üçüncü bölümdeFRP ile kuşatılmış betonarme kesitlerdeki kuşatılmış kolon basınç dayanımının bulunmasınısağlayan matematiksel modellerin anlatılmasının ardından literatürde yer alan deneyselçalışmalar üzerinde bu modellerin önerdiği bağıntılar uygulanmış, sonuçlarının deneyselsonuçlarla uyumlu olup olmadığı incelenmiş, ve deneysel sonuçlara en yakın sonuçları verenmatematiksel model belirlenmeye çalışılmıştır.Dördüncü bölümde literatürde yer alan ve eksenel yük taşıma kapasitesini veren iki analitikbağıntı irdelenmiştir. Bu bağıntılardaki kuşatma basıncının hesabı için bir önceki bölümdedeneysel sonuçlara en yakın sonuçları veren matematiksel model kullanılmıştır. Örneklerüzerinde deneysel sonuçlarla analitik sonuçlar karşılaştırılmış ve kuşatma basıncını tarif edeniki bağıntıdan deneysel sonuçlara daha yakın sonuçlar veren bağıntı belirlenmiştir. ArdındanYapay Sinir Ağları genel hatlarıyla anlatılmış, 14 adet parametre yardımıyla bulunan FRP ilekuşatılmış kesitlerin eksenel yük taşıma kapasitesini veren bağıntının (Maalej, M.,Tanwongsval S., Paramasivam P., 2002) daha az parametre ile belirlenebilmesi içinhassasiyet değeri en yüksek olan parametreler; etkin parametreler araştırılmıştır. Üretilen 50veri seti yardımıyla Yapay Sinir Ağları modellenmiş, eğitilmiş ve test edilmiştir.Üretilmiş model kullanılarak elde edilmiş hassasiyet analizleriyle 8 adet parametrebelirlenmiş ve bu parametrelerin eksenel yük taşıma kapasitesinin bulunması için yeterli olupolmadıkları incelenmiştir.Anahtar Kelimeler: Lifle Kuvvetlendirilmiş Polimerler, Eksenel Yük Taşıma Kapasitesi,Yapay Sinir Ağları.

Abstract:
The aim of this work is to predict the axial load carrying capacity of rectangular reinforcedconcrete columns confined with fiber reinforcement polymer. In chapter two, basiccharacteristics of FRP, which is a new technology for our country, are described in two parts;physical charasteristics and mechanical charasteristics. After describing the mathematicalmodels which obtain the compressive strength of FRP confined concrete columns, thesemodels are applied on published experimental studies in chapter three. Then results ofmathematical models are compared with experimental results.In chapter four, two analytical equations in literature , which extend the axial load carryingcapacity, are examined. The compressive strength in these equations are calculated with thesensitive mathematical model which was determined in the previous chapter. Experimentalresults and analytical results are compared to these two analytical equations, and theanalytical equations which give the similar results to the experimental results are determined.Besides, Neural Networks are basically described. Then the equation of FRP confinedsection?s axial load carrying capacity with 14 parameters (Maalej, M., Tanwongsval S.,Paramasivam P., 2002) is examined by Neural Networks. Effective parameters areinvestigated by sensitivity analyses. With the help of generated 50 data set , a Neural Networkis modeled, trained and tested.With sensitivity analyses of generated Neural Network system, 8 parameters are determinedand analyzed if they are enough to define the axial load carrying capacity.Keywords: Fiber Reinforcement Polymer, Axial Load Carrying Capacity, Neural Networks.