Yeniden çökeltme yöntemiyle elde edilen veriler kullanılarak örselenmemiş örneklerin drenajsız makaslama dayanımı parametrelerinin belirlenmesi
Determination of undrained shear strength parameters of undistrubed samples using the data obtained by resedimentation method
Yazar: MUHAMMET OĞUZ SÜNNETCİ
Danışman: PROF. DR. HAKAN ERSOY
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering
Dizin: Makaslama = Shear ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok değişkenli regresyon = Multivariate regression ; Çökeltme = Sedimentation

Özet:
Bu çalışmada örselenmiş zemin örneklerinin makaslama dayanımı parametrelerinin yeniden çökeltilen örnekler kullanılarak belirlenmesine yönelik bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Bu bağlamda Samsun ili Bafra ilçesi Sahilkent yöresinden karotlu sondajlarla temin edilen örselenmemiş alüvyal zemin örnekleri üzerinde plastik ve indeks özellik tayinleri ile UU üç eksenli basınç dayanımı deneyleri yapılmıştır. Deneylerde kullanılarak örselenen bu örnekler çalışmanın ikinci aşamasında arazideki ilksel özelliklerini yansıtacak şekilde yeniden çökeltilmiştir. Yeniden çökeltme işleminde tasarımı ve üretimi bu çalışma kapsamında yapılan 9 cm çaplı konsolidometreler kullanılmıştır. Yeniden çökeltilen örnekler üzerinde UU üç eksenli basınç dayanımı deneyleri tekrar edilmiştir. Çok değişkenli regresyon analizleri sonucunda drenajsız makaslama dayanımı, kohezyon ve içsel sürtünme açısının tahmini için korelasyon katsayıları 0,795 ve 0,850 arasında değişen; yapay sinir ağları analizleri ile ise korelasyon katsayıları 0,875 ile 0,974 arasında değişen eşitlikler önerilmiştir. Yapay sinir ağları ile geliştirilen eşitliklerin korelasyon katsayılarının çok değişkenli regresyon analizleri ile elde edilen eşitliklerden daha yüksek olmasına rağmen yapay sinir ağları analizlerinde kullanılan bağımsız değişken sayısının çok fazla olması ve ampirik eşitliklerin elde edilmesi sürecinin zorlu olmasından dolayı çok değişkenli regresyon analizleriyle elde edilen eşitliklerin tercih edilmesi önerilmektedir.

Abstract:
In this study, an estimation model was developed to determine the shear strength parameters of disturbed soil samples using resedimented samples. In this context, plastic and index property determinations and UU triaxial compressive strength tests were carried out on undisturbed alluvial soil samples obtained by core drillings from Sahilkent region of Bafra district (Samsun). These samples, which were disturbed after the initial experiments, were resedimented in the second stage of the study by reflecting their original characteristics in the field. Consolidometers with a diameter of 9 cm, designed and produced within the scope of this study, were used in the resedimentation process. The UU triaxial compressive strength tests were repeated on the resedimented samples. As a result of multivariate regression analysis, empirical equations with coefficients of correlation varying between 0.795 and 0.850 were developed for the estimation of undrained shear strength, cohesion, and internal friction angle, whereas equations with coefficients of correlation ranging from 0.875 to 0.974 were proposed using artificial neural networks. Although the coefficients of correlation of the equations developed with artificial neural networks are higher than the equations obtained by multivariate regression analysis, it is recommended that the equations obtained by multivariate regression analyzes should be preferred because the number of independent variables used in artificial neural networks is too large and the process of obtaining empirical equations is difficult.