Yapay sinir ağlarıyla mühendislik yapılarının titreşim özelliklerine dayalı hasar tespiti
Damage detection based on vibration properties of engineering structures with artificial neural networks
Yazar: BETÜL DEMİRTAŞ
Danışman: PROF. DR. TEMEL TÜRKER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Hasar tespiti = Damage detection ; Sonlu elemanlar yöntemi = Finite element method ; Titreşim = Vibration ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bir yapıdaki hasar, yapının performansını olumsuz yönde etkileyen yapısal rijitlikte azalmaya neden olan geometri ve malzeme özelliklerinde meydana gelen değişiklikler olarak tanımlanmaktadır. Yapısal rijitlikteki azalma, doğal frekanslar ve mod şekilleri gibi titreşim parametrelerinde değişikliklere neden olmaktadır. Yapay Sinir Ağları (YSA) mükemmel örüntü tanıma yetenekleri sayesinde son yıllarda yapısal hasar tespitinde yoğun bir şekilde uygulanmaktadır. Bu çalışmada, seçilen yapıların titreşim parametreleri kullanılarak hasar yeri ve büyüklüğünün tespiti için YSA tabanlı bir hasar tespit yöntemi kullanılmıştır. Yöntemin uygulanabilirliğinin araştırılması için öncelikle seçilen yapılar üzerinde deneysel modal analiz uygulanmış ve deneysel dinamik karakteristikleri elde edilmiştir. Deneysel verilere göre yapıların başlangıç sonlu eleman (SE) modelleri kalibre edilerek mevcut durumlarını en iyi yansıtan modeller elde edilmeye çalışılmıştır. Ardından seçilen yapıların SE modelleri üzerinde hasar bölgeleri tanımlanmış ve tasarlanan hasar senaryoları için modal analizler MATLAB programı vasıtasıyla SAP2000 API üzerinden oluşturulan yazılımla daha hızlı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Analizlerde elastisite modülündeki değişimler dikkate alınarak frekans ve mod şekil verileri elde edilmiştir. Elde edilen titreşim verileri YSA'nın girdi parametreleri, tanımlanan her bir bölgenin elastisite değerleri de çıktı parametreleri olarak kullanılmıştır. Çelik konsol, çelik çerçeve, baraj modeli, çan kulesi, taş yığma minare ve eğri minare üzerinde gerçekleştirilen uygulamalardan YSA ile hasar tespitine dair etkin sonuçlar elde edilmiştir. Simetrik yapılarda YSA girdisi olarak sadece frekansların kullanılmasının etkili sonuçlar vermediği görülmüştür.

Abstract:
Damage to a structure is defined as changes in geometry and material properties that cause a decrease in structural rigidity that adversely affects the performance of the structure. The reduction in structural stiffness causes changes in vibration parameters such as natural frequencies and mode shapes. Artificial Neural Networks (ANN) have been extensively applied in structural damage detection in recent years, thanks to their excellent pattern recognition capabilities. In this study, an ANN-based damage detection method was used to determine the damage location and size by using the vibration parameters of the selected structures. In order to investigate the applicability of the method firstly, experimental modal analysis was applied on the selected structures and experimental dynamic characteristics were obtained. According to the experimental data, the initial finite element (FE) models of the structures were calibrated and the models that best reflected their current state were tried to be obtained. Then, damage regions were defined on the FE models of the selected structures and modal analyzes for the designed damage scenarios were carried out more quickly with the software developed over the SAP2000 API through the MATLAB program. The frequency and mode shape data were obtained by taking into account the changes in the elasticity modulus in the analyzes. The obtained vibration data were used as the input parameters of the ANN, and the elasticity values of each defined region were used as the output parameters. Effective results were obtained for damage assessment with ANN from the applications performed on steel cantilever, steel frame, dam model, bell tower, stone masonry minaret and inclined minaret. It was seen that using only frequencies as ANN input in symmetrical structures does not give effective results.