Yapay sinir ağları ile tekil temel ve tek yönde sürekli temel oturmalarının koni penetrasyon deney sonuçları kullanılarak hesaplanması
The use of neural networks for the prediction of the settlement of pad and one way strip footings on cone penetration test results
Yazar: BATUHAN UZALDI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. YUSUF ERZİN
Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geoteknik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Kohezyonsuz zemin = Cohesionless soil ; Konik penetrasyon testi = Conic penetration test ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Kohezyonsuz zeminlerde oturma, yük uygulanır uygulanmaz çok kısa bir süre içerisinde meydana gelmekte ve böyle zeminler suya doygun olsa bile, boşluklarındaki suyun bir kısmının dışarı çıkması, yüksek geçirimlilikten dolayı kısa sürede meydana gelmektedir. Taneli olan bu zeminlerden örselenmemiş örnek almak çok güç olduğundan oturma tahminleri arazi deneyleri yardımıyla hesaplanmaktadır.Bu çalışmada YSA, tekil temel ve tek yönde sürekli temel sistemlerinin oturmalarını tahmin etmek için kullanılmıştır. Bu amaçla MATLAB ortamında, tekil temel ve tek yönde sürekli temel sistemleri oturmalarını iki farklı analiz yöntemine göre hesaplayan bilgisayar programı geliştirilmiştir. Bu programda temel boyutları ( L ve B), temel derinliği (Df ), kohezyonsuz zeminin doğal birim hacim ağırlığı (?n), temel üzerine gelen yük (Qk) ve koni penetrasyon okumaları ortalaması (Qcort) verileri, Schmertmann (1978) ve Terzahgi (1996) yöntemleri kullanılarak tekil temel ve tek yönde sürekli temel sistemleri oturmaları hesaplanmıştır. İki yöntem için oturmaları tahmin eden YSA modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen YSA modellerinden tahmin edilen oturma değerlerinin performansını incelemek için bilgisayar programı ile hesaplanan değerler karşılaştırılmıştır.YSA'nın tahmin ettiği değerlerin hesaplanan değerlere oldukça yakın olduğu gözlemlenmiştir. YSA modellerinin performanslarını belirlemek için; determinasyon katsayısı (R2), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama hata kareleri kökü (RMSE) ve varyans (VAF) gibi çeşitli performans indisleri hesaplanmıştır. Performans analizine göre, geliştirilen YSA modellerinin gerçeğe yakın tahmin sonuçları verdiğini ve kohezyonsuz zeminlerde tekil temel ve tek yönde sürekli temel tasarımında kullanılabileceğini göstermiştir. Oturma tahminini etkileyen parametrelerin önemini incelemek için duyarlılık analizleri yapılmıştır.

Abstract:
Settlement of cohesionless soils, the load is applied in a very short period of time occurs. Even if such a saturated soils, a portion of the water leaking out of gaps, due to the high permeability occur as soon as possible. Grained soils are very difficult to get the sample of undisturbed soils, predictions are calculated with the in situ tests.In this study, artificial neural networks (ANNs) were used to predict the settlement of a single or pad footing and one-way strip footings. For this purpose, a computer programme was developed in the Matlab programming environment to calculate the settlement of foundations from two traditional settlement prediction methods, such as Schmertmann (1978) and Terzaghi (1996). In this programme, the footing geometry (L and B), the footing embedment depth, Df, the bulk unit weight, ?n, of the cohesionless soil, the footing applied pressure, Qk, and cone penetration test avarage result, Qcort, varied during the settlement analysis and the settlement value of each pad footing and one-way strip footing was calculated for each method. Then, an ANN model was developed for each traditional method to predict the settlement. The settlement values predicted from the ANN model were compared with the settlement values calculated from the traditional method for performance of the ANN models.The predicted values were found to be quite close to the calculated values. In addition, several performance indices such as determination coefficient (R2), variance account for (VAF), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE) were calculated to check the prediction capacity of the ANN models. According to performance analysis, ANN models developed have realistic estimation results and the ANN models can be used at the preliminary stage of designing pad and one-way strip footings on cohesionless soils. Sensitivity analyses were also carried out to examine the relative importance of the factors affecting settlement prediction.