Betonarme yapılarda akustik emisyon yöntemiyle yapay zeka tabanlı hasar tespiti
Artificial intelligence-based damage detection in reinforced concrete structures by acoustic emission method
Yazar: OMAIR INDERYAS
Danışman: PROF. DR. NİNEL ALVER
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Yapısal sağlık izleme alanında, betonarme yapıların dayanıklılığı ve
güvenliği hakkında doğru bilgiye sahip olmak oldukça önemlidir. Bu betonarme
yapılar genellikle dayanıklılıklarını ve güvenliklerini sağlamak için sürekli izleme
gerektiren köprüler, binalar ve barajlardır. Bu yapılardaki hasarı uygun şekilde
değerlendirme ve tahmin etme becerisi, potansiyel felaket olaylarından korunmada
önemli bir rol oynayan önleyici bakımın gerçekleştirilmesine yardımcı olmaktadır.
Bu nedenle, büyük felaketlere karşı gerekli önlemleri almak için yapılardaki hasarı
tespit etmek önemlidir. Tahribatlı ve tahribatsız muayene (NDT) yöntemleri gibi
geleneksel yöntemler yapıları değerlendirir ve hasarı tespit etmektedir ancak,
teknolojideki önemli ilerlemeyle birlikte, betonarme yapılardaki hasarları
belirlemek için etkili NDT yöntemlerini kullanan yapay zeka modellerinin
otomatik, hızlı, gerçek zamanlı ve güvenilir hasar tespiti için geliştirilmesi
önemlidir.
Bu tez çalışmasında, tahribatsız muayene yöntemi olan akustik emisyon (AE)
kullanılarak yapıların hasar durumlarının tespiti için yapay zeka tabanlı hasar tespit
modellerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ancak, AE
testinden elde edilen AE sinyallerinin gürültülü olması hasarların yanlış
sınıflandırılmasına neden olduğundan, çalışmanın ilk aşamasında gürültü veya
gereksiz sinyalleri filtrelemek için yapay zeka filtreleme modelleri geliştirilmiş ve
değerlendirilmiştir. Çalışmanın bir sonraki aşamasında, AE verileri ile betonarme
kirişlerin farklı yükleme koşulları altında hasar seviyelerinin belirlenmesi ve yapay
zeka yardımıyla eğitilerek test edilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla deneysel
çalışmada, 2m uzunluğunda toplam 6 adet betonarme kiriş eğilme ve kesme
etkisiyle göçecek şekilde üretilip ve dört noktalı eğilme yüklemesi altında test
edilmiştir. Tüm kiriş numuneleri yükleme sırasında AE yöntemi ile eş zamanlı
olarak izlenmiştir. Tüm kirişlerden elde edilen AE aktiviteleri değerlendirildikten
sonra kirişlerde 3 hasar seviyesi belirlenmiştir. Kirişlerin bu hasar seviyeleri, farklı
yapay zeka yöntemleri; Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network- ANN), 1
Boyutlu Evrişimli Sinir Ağı (1-Dimensional Convolutional Neural Network-1DCNN), 2 Boyutlu Evrişimli Sinir Ağı (2-Dimensional Convolutional Neural
Network- 2D-CNN) ve Hibrit Ağı (Hybrid Network) üzerinde AE setlerinin farklı
kombinasyonları kullanılarak değerlendirilmiştir.
Sonuçlar, farklı yapay zeka yöntemleri kullanılarak, modelin hasar
seviyelerini tahmin etmedeki performansının AE veri setinin tipine ve modelin
mimarisine bağlı olduğunu göstermiştir. Çalışmada, sadece AE parametrelerini
kullanan 1D-CNN yöntemi, hasar tipinden bağımsız olarak kirişin hasar
seviyelerini tahmin etmek için etkili bulunmuştur. Ayrıca AE parametreleri, dalga
formları ve skalogramlardan oluştuğundan, kirişlerin testinden elde edilen tüm AE
verilerinin kombinasyonunu kullanan hibrit modeller optimum performansla
sonuçlanmıştır. Dolayısıyla, 1D-CNN ve hibrit modelleri kullanarak, kirişteki hasar
tipinden bağımsız olarak kirişlerdeki hasar seviyelerini sınıflandırmak için
uygulanabilirlikleri ve potansiyelleri hakkında değerli bilgiler kazanmıştır.
Anahtar sözcükler: Akustik Emisyon, Yapay Zeka, Sinyal Filtreleme, Hasar
Tespiti, Betonarme Kiriş.

Abstract:
In the field of structural health monitoring, reliable knowledge about the
resilience and safety of reinforced concrete structures is critical. These reinforced
concrete structures are commonly bridges, buildings, and dams, which require
constant monitoring to ensure their durability and safety. The ability to
appropriately evaluate and predict damage in these structures helps perform
preventative maintenance, which plays an important role in avoiding potential
catastrophic events. Thus, it is important to identify the damage in structures to take
essential precautions against major catastrophic events. Traditional methods, such
as destructive and non-destructive testing (NDT) methods, evaluate the structures
and determine the extent of damage. However, with the significant advancement in
technology, the emphasis has shifted more towards using artificial intelligence
models using effective NDT methods for determining damages in reinforced
concrete structures as the foundation for automatic, fast, real-time and robust
damage detection.
In this study, it was aimed to develop and evaluate artificial intelligence-based
damage detection models for the detection of damage conditions of structures with
acoustic emission (AE) data which is one of NDT methods. However, since the AE
signals obtained from the AE test are composed of noise-induced signals, which
cause incorrect classification of damages, artificial intelligence filtering models
were developed and evaluated to filter out noise or unnecessary signals in the first
stage of the study. In the next stage of the study, it was aimed to determine the
damage levels of reinforced concrete beams under different loading conditions with
AE data and to train and test them with the help of artificial intelligence. For this
purpose, in the experimental study, a total of 6 reinforced concrete beams with a
length of 2m were manufactured to fail in bending and shear and tested under four-
point bending test. All beams were monitored simultaneously with the AE method
during the loading of the specimens. After evaluating the AE activities obtained
from all beams, 3 damage levels were determined. These damage levels of the
beams were evaluated using different combinations of AE sets on different artificial
intelligence methods; Artificial Neural Network (ANN), 1-Dimensional
Convolutional Neural Network (1D-CNN), 2-Dimensional Convolutional Neural
Network (2D-CNN) and Hybrid Network (Hybrid Network).
 The results showed that the performance of the model in predicting damage
levels using different artificial intelligence methods depends on the type of AE data
set and the architecture of the model. In the study, the 1D-CNN method using only
AE parameters was found to be effective for predicting the damage levels of the
beam regardless of the damage type. Moreover, since the AE parameters consist of
waveforms and scalograms, hybrid models using the combination of all AE data
obtained from the testing of the beams resulted in optimal performance. Hence,
using 1D-CNN and hybrid models gained valuable insights into their applicability
and potential to classify damage levels in beams regardless of the type of damage
in the beam.
Keywords: Acoustic Emission, Artificial Intelligence, Signal Filtration,
Damage Estimation, Reinforced Concrete Beam.