Mevcut betonarme binaların deprem yükleri altında performanslarının hızlı olarak belirlenebilmesi için yeni bir değerlendirme yöntemi
A new method for rapid assesment of performances of existing RC buildings under earthquake loading
Yazar: TAYFUN KOYUNCU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSA HAKAN ARSLAN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Betonarme binalar = Reinforced concrete buildings ; Deprem = Earthquake ; Doğrusal analiz = Linear analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Türkiye'de yapı stokunun önemli bir kısmını betonarme (BA) yapılar oluşturmaktadır. Mevcut BA yapıların deprem dayanımlarının yetersiz olduğu özellikle son 20 yıl içinde meydana gelen depremlerde görülmüştür. Oluşan can ve mal kayıplarının bir sonraki depremlerde azaltılması açısından mevcut BA yapıların performans esaslı ilkelere göre değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu konuda dünyada ATC-40, FEMA-356, FEMA-440 gibi önemli kaynaklardan faydalanılmaktadır. Ülkemizde 2007 yılında yürürlüğe giren Türk Deprem Yönetmeliği (TDY-2007)'nde mevcut BA binalarının performanslarının değerlendirilmesi kısmı bu kaynaklara paralel olarak hazırlanmıştır.BA binaların deprem sonrasındaki performansının belirlenebilmesi için özellikle zemin ve malzeme parametrelerinin tayini ve yapı modellemesinin yapılması gerekmektedir. Bu modellemeye göre lineer ya da nonlineer (statik-itme analizi gibi) yöntemlerle yapısal performans tespit edilebilmektedir. Ancak her binanın böylesi bir ayrıntılı inceleme ile analiz edilmesi finansman ve zaman açısından imkânsızdır.Bu çalışmada mevcut BA yapıların performanslarının değerlendirilmesi için yapay zekâ tabanlı analitik bir yöntem geliştirilmiştir. Çalışmada BA bina performansını etkilediği düşünülen 23 parametreye göre kat sayıları 4 ile 10 arasında değişen 66 BA binanın performans analizi yapılarak ilgili binaların olası deprem durumunda TDY-2007'de belirtilen 4 kademeli performans seviyeleri bulunmuştur. Böylece çözümü yapılan binalar için girdi verilerine bağlı bir çıktı performans veri grubu oluşturulacaktır. Bu tez çalışması ile geliştirilen yapay zekâ tabanlı söz konusu hızlı değerlendirme algoritması sayesinde ülkemizdeki 4 ve 10 katlı mevcut BA binaların, çok kısa bir sürede ve ekonomik bir şekilde değerlendirilmesi büyük doğruluk oranlarında (yaklaşık %80) yapılabilmektedir.Bu çalışma ile Türk yapı mühendislerinin betonarme binaların deprem performanslarının belirlenmesinde kolaylık sağlayacak bazı önemli sonuçlara varılmıştır.

Abstract:
An important part of the building stocks in Turkey is composed of reinforced concrete (RC) buildings. Earthquakes which have happened particularly in the last two decades have shown that existing RC buildings have insufficient earthquake resistance. Existing RC buildings should be analyzed on the basis of performance-based principles and the buildings with the potential of collapse in an earthquake should be detected so as to decrease possible life and property losses in future earthquakes. Sources such as ATC-40, FEMA-356 and FEMA-440 are taken as basis for the analysis related with earthquake performance. The chapter on the ?Analysis of The Performance of Existing RC Buildings? of the Turkish Earthquake Regulation (TEC-2007), which entered into force in Turkey in 2007, was prepared in line with these sources as well.To detect the post-earthquake performances of RC buildings, particularly ground and material parameters should be determined and building modeling should be made. According to this modeling, building performance can be detected via linear analysis and nonlinear pushover analyses. However, it is impossible to make such a detailed analysis of each building due to financial and time constraints.This study aimed at developing an artificial intelligence-based (ANN based) analytical method to analyze the performances of the RC buildings. In the scope of the present study, 66 RC buildings with four to eight storeys were subjected to performance analysis according to 23 parameters thought to be effective on the performance of RC buildings. In addition, their possible performance levels in case of an earthquake were determined on the basis of the 4-grade performance levels specified in TEC-2007. Thus, an output performance data group was crated for the analyzed buildings in accordance with the input data. Thanks to the ANN-based fast evaluation algorithm mentioned above and developed within the scope of the proposed project study, RC buildings having four to ten storey in Turkey can be evaluated with great accuracy (about 80%) in an economic way and a short time.With this study, to detect the post-earthquake performances of RC buildings, going to ensure easiness, be reached some important results for Building Engineers of Turkey.