Betonarme çerçeve sistemlerin tasarımı için makine öğrenmesi esaslı bir yöntemin geliştirilmesi
Development of machine learning framework for design of RC frame systems
Yazar: AHMET FARUK BELHAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ANIL DİNDAR
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Deprem ve Yapı Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Betonarme çerçeve = Reinforced concrete frame ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Python = Python ; Yapısal analiz = Structural analysis

Özet:
Mühendislik yapılarının güvenliği birçok faktörden etkilenmektedir. Deprem etkisi altındaki bir yapı sisteminin modellenebilmesi için birçok yapısal karakteristiğin belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışma kapsamında aynı sismik tehlike bölgesinde bulunan ve farklı değişkenlere sahip iki boyutlu düzlem betonarme yapı sistemlerinin her biri için doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme ve analizlerinin yapılabilmesi için Python Programlama Dili kullanılarak bir bilgisayar programının geliştirilmesi hedeflenmiştir. Doğrusal sistemler için dayanıma göre tasarım yaklaşımında yer değiştirme kriteri kabul edilen göreli kat öteleme değerleri ve Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği (2018) sınır değerlerinin kıyaslanması sonucunda yapı güvenliği ile ilgili bir kanıya varmak hedeflenmektedir. Doğrusal olmayan modeller için ise yapıların performans seviyelerinin elde edilmesi hedeflenmiştir. Her bir yapı modelinin çözümlenmesi ve tasarıma esas değerlerin elde edilmesi bir süreç gerektirmektedir. Profesyonel mühendislerin kullanımına yönelik olarak binaların modellenmesi ve analizi için çeşitli programlar bulunmaktadır. Bu programlar kullanılarak modellerin oluşturulması ve çözümlemelerin yapılması, maddi ve zamansal açıdan kayıplara sebep olabilmektedir. Eleman boyutları, zemin sınıfı ve kat yükseklikleri gibi 10 adet değişkene sahip 453,600 ve 239,977 yapı modelinin çözümlenip farklı sonuçların kayıt altına alınması gerektiği düşünüldüğünde bu zaman kaybının önemli ölçüde artacağı öngörülmektedir. Bu sebeplerden ötürü alternatif arayışlar zorunlu hale gelmektedir. Bu sorunlara çözüm olarak, bu tez çalışması kapsamında elde edilen bu bilgisayar programı kullanılarak çözümlenen birbirinden farklı özelliklere sahip birçok yapı modelinin bir veri seti içerisinde tutulması hedeflenmiştir. Elde edilen veri setleri, yapı güvenliğinin tespiti amacıyla makine öğrenmesi çalışmalarında kullanılıp, tasarımcılar için hızlı bir tahmin/değerlendirme aracı oluşturulmaktadır.

Abstract:
The safety of engineering structures is affected by many factors. To model a structural system under effect of earthquakes, many structural characteristics must be determined. In this study, it is aimed to develop a computer program using Python Programming Language for linear/non-linear modeling and analysis for each of 2D Reinforced Concrete Frame Structures located in same seismic hazard zone and having different features. For linear systems, it is aimed to obtain drift ratio values accepted as displacement criteria in design approach according to strength, and limit values of Turkish Building Seismic Code (2018) and compare these values to reach a conclusion about building safety. For nonlinear models, it is aimed to obtain performance levels of structures. Analyzing each building model and obtaining values essential to design requires a process. Professional engineers can utilize a variety of programs for modeling and analyzing buildings. Creating models and making analyzes using these programs can cause time and cost. Considering that 453,600 and 239,977 buildings, which have changing 10 features such as element sizes, soil class, floor heights, need be recorded, it is anticipated that this waste of time will increase significantly. For these reasons, alternative searches become necessary. As a solution to these problems, it is aimed to store many building models with different features analyzed by using this computer program obtained within the scope of this thesis, in a dataset. The obtained datasets are used in machine learning studies to determine structural safety and created as a quick prediction/evaluation tool for designers.