Zemin sıvılaşması potansiyellerinin tahmini için MATLAB programına dayalı yapay sinir ağları algoritmalarının geliştirilmesi
Development of artificial neural network algorithms based on MATLAB program for the estimation of soil liquefaction potentials
Yazar: MUHAMMET MÜCAHİT YAZICI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BOZKURT NAZİLLİ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT TOLON
İstanbul Gedik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Deprem = Earthquake ; Matlab = Matlab ; Sinir ağları = Nerve net ; Zemin sıvılaşması = Soil liquefaction

Özet:
Bu tez çalışması İstanbul Gedik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü'nün Geoteknik Anabilim Dalı alanında çalışmayı içermektedir ve geoteknik mühendisliği yüksek lisans derecesi gereksinimleri kapsamaktadır. 
Mühendislik tarihi boyunca, yapı-temel-zemin ilişkisini ortaya koyabilmek inşaat mühendisliği problemlerinden birisidir. Bu problemler içerisinde, zeminin davranışına çözüm bulabilmek alanında uzman inşaat mühendislerine yani geoteknik mühendislerine ihtiyaç duyulmaktadır.
Zaman ilerledikçe ve sanayi geliştikçe kırsaldan kente göçün artması ve değişen ihtiyaçlar sonucunda şehir içerisinde kalan her arazi veya kullanım dönüşümü gerektiren yapı bir inşaat alanı olarak kullanılmaktadır. Bunun sonucunda arazi değerlerinde gözlenen artışlar, bireyleri mevcut alanları en iyi şekilde değerlendirmeye yönlendirmiştir. Bu artışın sonucunda yapının temel inşaatı için iyi ve güvenilir bir çalışma yapılıp, geoteknik raporları oluşturulmalıdır. 
Deprem esnasında veya güçlü bir titreşim sonucu kumlu zeminlerde sıvılaşma potansiyeli yüksektir. Bu tarz zeminler de sıvılaşma analiz sonuçları da Geoteknik raporlarda gösterilmelidir. Bu problemleri çözebilmek için çağına uygun, yenilikçi mühendislik yaklaşımları geliştirilmektedir.
Geoteknik mühendisliğinde yazılımı etkin bir biçimde kullandığımızda, değişen ve gelişen dünyamızda geoteknik mühendisliği alanında güncel, etkili, hızlı, çağını yakalayan ve güvenilir olanaklar elde etmekteyiz. Bir veri madenciliği yöntemi olan Yapay Sinir Ağları yaklaşımıyla, bir tahmin modelinin oluşturulması planlanmaktadır. Geoteknik mühendisliğinde uygulanan teknik ve yöntemlerin, yazılan kod ile güncelleştirilebilir olması, teknolojik gelişmelere paralellik göstermesi ve güncelliğini koruması bakımından bu tezin önemi ortaya çıkmaktadır.
Tez kapsamında birden fazla zeminler de sıvılaşma potansiyel durumunu, arazide yapılan testler sonucu ortaya çıkan gözlem değerlerinin, Matlab programında Yapay Sinir Ağları Algoritmalarıyla geliştirilen modelde en optimizasyon tahmin değerleri oluşturulup, karşılaştırılması yapılmıştır.
Bölüm 2'de Literatür taramasına yer verilmiş olup, burada zeminde sıvılaşma nasıl oluşur, depremin etkileri sıvılaşmayı tetikleyen durumlar, Matlab programı, Yapay Sinir Ağları incelenmiştir. Bölüm 3'te Metodoloji olup, MATLAB programında Yapay Sinir Ağları modeli kullanılarak geliştirilen model anlatılmıştır. 4. Bölümde Sonuçlar kısmı ile analizler ve gözlemler sonucu tez kapsamında elde edilen veriler incelenmiştir.

Abstract:
This thesis study includes work in the Geotechnical Department of Istanbul Gedik University Graduate Education Institute and covers geotechnical engineering graduate degree requirements.
One of the engineering problems posed by the structure-foundation-soil throughout the engineering history. Among these problems, there is a need for civil engineers, namely geotechnical engineers, who are experts in finding solutions to civil engineers of the ground.
As time progresses and industry develops, as a result of increasing migration from rural to urban and changing needs, every land or building that requires transformation in use is used as a construction site. As a result, the observed increases in land values have led individuals to make the best use of existing areas. As a result of this increase, a good and reliable study should be done for the foundation construction of the structure and geotechnical reports should be created. 
During an earthquake or as a result of strong vibration, sandy soils have a high potential for liquefaction. Such soils and liquefaction analysis results should be shown in the Geotechnical reports. In order to solve these problems, innovative engineering approaches are developed. 
When we use software effectively in geotechnical engineering, we obtain up-to-date, effective, fast, contemporary and reliable opportunities in the field of geotechnical engineering in our changing and developing world. It is planned to create a prediction model with the Artificial Neural Networks approach, which is a data mining method. The importance of this thesis emerges in terms of the fact that the techniques and methods applied in geotechnical engineering can be updated with the written code, they are parallel to the technological developments and they are kept up-to-date. 
Within the scope of the thesis, the liquefaction potential situation in more than one soil, the observation values obtained as a result of the tests carried out in the field, the most optimization prediction values were created and compared in the model developed with Artificial Neural Networks Algorithms in the Matlab program. 
In Chapter 2, a literature review is included and here, how liquefaction occurs in the ground, the effects of earthquakes, the situations that trigger liquefaction, Matlab program, Artificial Neural Networks are examined. In Chapter 3, the Methodology and the model developed using the Artificial Neural Networks model in the MATLAB program are explained. In Chapter 4, the results obtained in the thesis as a result of analyzes and observations are examined.