Öngerilmeli betondan boşluklu plak köprülerin yapay sinir ağları ile analizi
Analysis of prestressed concrete voided slab bridges with artificial neural networks
Yazar: OKTAY CAFEROV
Danışman: Y.DOÇ.DR. YAŞAR UĞUR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
iiiÖNGERİLMELİ BETONDAN BOŞLUKLU PLAK KÖPRÜLERİNYAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİOktay CAFEROVErciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri EnstitüsüYüksek Lisans Tezi, Temmuz 2005Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Yaşar UĞURÖZETYüksek lisans tezi olarak sunulan bu çalışmada; tek açıklıklı, bir ucu basit mesnetli,izostatik ve öngerilmeli betondan boşluklu plak köprülerin ANSYS programı ile analizive analiz sonucu elde edilen iç kuvvetlerin Yapay Sinir Ağları (YSA) ile hesabıyapılmıştır.Bu çalışma kapsamında incelenen boşluklu plak köprüler hakkında açıklayıcı bilgilerverilerek köprü üzerine gelen taşıt yükleri ve bu yüklerden kaynaklanan dinamik etkilerilgili teknik şartnameler çerçevesinde incelenmiştir. Boşluklu plak köprülerin içkuvvetlerinin hesabına YSA'nın uygulanabilmesi için çok sayıda veri üretilmelidir vebunun için Sonlu Elemanlar programı olan ANSYS kullanılmıştır. Boşluklu plakköprülerin analizinde alışılmış yöntemlerin kullanılması ya çok zaman alıcıdır ya dahata yapılması olasılığı yüksektir. YSA çok karmaşık problemleri basitleştirebilir. YSA,önce problemi öğrenir sonra öğrendiği bilgileri basit bir dizi işlemler ile hatırlamaözelliği ile analizi gerçekleştirir. Bu da, diğer yöntemlere kıyasla hesap zamanını azaltır.Farklı geometrik ölçülere sahip boşluklu plak köprülerin ölü ve hareketli yüklerdendoğan iç kuvvetlerinin hesabı ANSYS ile gerçekleştirilmiş ve bu analizden elde edilenveriler yapay sinir ağlarını eğitmede kullanılmıştır.Bu çalışmada, YSA öngerilmeli boşluklu plak köprülerin analizinde kullanılmıştır.Eğitim sonucu YSA' nın öngerilmeli boşluklu köprülerin iç kuvvet değerlerini ihmaledilecek hata oranları ile öğrendiği sonucu elde edilmiştir. YSA'nın inşaatmühendisliğinde bir çok uygulaması vardır. Fakat şu ana kadar literatürde betonarme veöngerilmeli boşluklu köprülerin analizine rastlanılmamıştır.Anahtar Kelimeler : Köprüler, Plaklar, Öngerilmeli beton, Yapay sinir ağları, Sonluelemanlar yöntemi.

Abstract:
ivANALYSIS OF PRESTRESSED CONCRETE VOIDED SLAB BRIDGESWITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKSOktay CAFEROVErciyes University, Graduate School of Natural and Applied SciencesM.S. Thesis, July 2005Thesis Supervisor: Assist. Prof. Dr. Yaşar UĞURABSTRACTIn this Master of Science thesis, single span, simply supported, prestressed concretevoided slab bridge decks are analyzed. Detailed information about voided slab bridgeswhich are usually preferred in short spans and built in urban areas is given. Accordingto the technical specifications; vehicle loads and impact loads due to live loads acting onbridges are investigated.Conventional methods used for the analysis of voided slab bridges are sometimes tootedious or too long causing many errors. However Artificial Neural Networks (ANN)can simplify many complex problems. Once the ANN learns a problem, it is able toremember the previous information through a series of procedures. This reduces thedesign time compared with other conventional methods. Therefore in this research,(ANN) is used in the design of prestressed concrete voided slab bridges. In order toanalyze the internal forces due to dead and live loads, by applications of (ANN), sets ofdata are needed to be produced. To achieve this, Finite Element Analysis programANSYS is used. The data obtained through this analysis are used in training theartificial neural networks. At the end of training, it is proved that (ANN) can learn theanalysis of prestressed concrete voided bridges with a negligible ratio of error.There are many applications of ANN in Civil Engineering. However no researches havebeen recorded yet in literature for the analysis of the reinforced and prestressed concretevoided bridges by ANN.Keywords: Bridges, Plates , Prestressed concrete, Artificial neural networks (ANN),Finite elements method.