Çok katmanlı algılayıcı ve merkezcil taban fonksiyonlu Yapay Sinir Ağları yöntemleriyle hasarlı kirişlerin incelenmesi
Analysi̇s of cracked beams with multi layer perceptron and radial basis function Artificial Neural Networks methods
Yazar: AYDIN BAYSAL
Danışman: PROF. DR. KAMİL AYDIN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
İnşaat Mühendisliği, dünya üzerindeki her türden yapılaşmanın kaynağı olmakla birlikte, mevcut yapıların ekonomik ömürleri boyunca doğal afetler veya insan kaynaklı patlama ve çarpışma gibi yapı dinamik özelliklerini değiştirebilecek etkiler sonucunda oluşan hasarların tespiti ve çözümü ile doğrudan muhataptır. Bu sebeple mühendislik yapılarında, mevcut durum yapı güvenilirliğinin tespiti amacıyla Yapısal Sağlık İzleme (YSİ) sistemleri, taşıyıcı sistem elemanlarındaki hasar oluşumunu, konumunu ve hasar büyüklüğünü tespit etmek adına oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Ayrıca titreşim tabanlı yapısal sağlık izleme yöntemleri sayesinde yapıya ait modal parametre değişiklikleri tespit edilerek, hasar hakkında detaylı bilgiye ulaşılabilmektedir. YSİ sistemlerinde, üstün özellikleri sebebiyle kullanılan en uygun araç Yapay Sinir Ağları (YSA) olmaktadır.
Yapay sinir ağları (YSA), beynin bir işlevini yerine getirme yöntemini modellemek için tasarlanan bir sistem olarak tanımlanabilir. Sinir ağları, insanlar gibi örnekler ile eğitilerek daha esnek bir kavrama ve çözüm üretme sistemi sunmaktadır.
Bu çalışmada ilk olarak farklı kiriş malzeme ve geometrik özellikleri kullanılarak, kiriş serbest titreşim frekansları belirlenmiştir. Daha sonra, kirişlere hasar verilerek, hasarlı kirişlerin dinamik özellikleri belirlenmiştir. En son olarak işleme tersten gidilerek, kirişlerin belirli modal özelliklerini kullanarak kirişte var olduğu tahmin edilen hasar yeri ve şiddeti tahmin edilmiştir. Ayrıca, son yıllarda oldukça önem kazanan Yapısal Sağlık İzleme (YSİ) konusunda bir yöntem geliştirilmeye çalışılmıştır.

Abstract:
Civil Engineering, although the source of all kind of structuring on the earth, is concerned directly with determination and solution of damages which are resulted from effects like natural disasters or man-made collision-explosion throughout the useful lives of existing buildings. For this reason, in the field of civil engineering topic, Structural Health Monitoring (SHM) systems have become very important in order to identify and locate any damage. This way, engineers can predict the reliability and current state of structures. More specifically, detecting changes in vibration-based modal parameters of the structure through structural health monitoring methods can give detailed information about the damage, if any. Artificial Neural Networks (ANN) is one of the most appropriate instruments for the SHM systems because of their superior properties.
Artificial neural networks (ANN) can be identified the brain's method of fulfilling its function as a system designed to model. Neural networks presents much more flexible understanding and solution-generating system by training and learning like human beings do.
In this study, first of all, the free vibration frequencies are determined by using different material and geometric properties of the beam. Then, dynamic characteristics of damaged beams are determined by introducing cracks to the beam. Finally, taking the process in the opposite direction, the crack parameters are tried to be determined based on the modal properties available. Hence a method for Structural Health Monitoring (SHM) that has had considerable attention in recent years has been developed.