Betonarme sürekli kirişlerin yapay arı koloni, öğretme-öğrenmeye dayalı optimizasyon ve öğretme-öğrenmeye dayalı yapay arı koloni algoritmalarıyla optimum tasarımı
Optimum design of reinforced concrete continuous beams with artificial bee colony , teaching-learning based optimization and teaching-learning based artificial bee colony algorthms
Yazar: SEBAHAT TEMİZ
Danışman: DOÇ. DR. HASAN TAHSİN ÖZTÜRK
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Betonarme = Reinforced concrete ; Kirişler = Beams ; Optimizasyon = Optimization ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
Yapay zekanın gelişimiyle beraber optimizasyon çalışmaların hız kazanması, yapı elemanlarında, daha ekonomik çözümlerin bulunmasını sağlamıştır. Böylece elimizdeki giderek azalan kaynaklar ile optimum tasarımlar elde etmek kolaylaşmıştır.
Bu çalışmanın temel amacı da, dikdörtgen kesitli betonarme sürekli kirişlerin maliyet optimizasyonunu Yapay Arı Koloni (ABC), Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (TLBO) ve Öğretme-Öğrenme Tabanlı Yapay Arı Koloni (TLABC) Algoritmalarını 
kullanarak gerçekleştirmekten ibarettir. Gerçekleştirilen çalışma dört asıl bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde kullanılan ABC, TLBO ve TLBC algoritmalarıyla ilgili bilgilere ve daha önce yapılan çalışmalara yer verilmiştir. İkinci bölümde amaç fonksiyonu, kesme modülü, alt ve üst donatı yerleştirilmeleri, gövde donatısı ve sınırlayıcılar ifade 
edilmiştir. Bir, iki ve üç açıklıklı betonarme kirişler için optimizasyon çalışması yapılıp algoritmaların başarımları karşılaştırılmıştır ve optimum tasarıma ait kiriş detayı verilmiştir. Daha sonra üç açıklıklı kiriş optimizasyonu için iki ayrı parametrik çalışma gerçekleştirilmiştir. Son bölümde kaynaklara yer verilmiştir ve yazarın öz geçmişi ile 
sonlandırılmıştır. Elde edilen bulguların irdelenmesi, betonarme sürekli kirişlerin minimum maliyetle optimum tasarımlarının ABC, TLBO ve TLABC algoritmalarıyla gerçekleştirilebileceğini ve totalde bu problem için bu üç algoritmadan TLABC algoritmasının diğer iki algoritmaya göre başarımının daha iyi olduğunu göstermektedir.

Abstract:
The main purpose of this study is to perform cost optimization of rectangular reinforced concrete continuous beams using Artificial Bee Colony (ABC), TeachingLearning Based Optimization (TLBO) and Teaching-Learning Based Artificial Bee Colony 
Algorithms (TLABC) consists of. In the first chapter, information about ABC, TLBO and TLBC algorithms and previous studies are given. In the second part, the objective function, shear modulus, placement of top and bottom reinforcement, body reinforcement and constraints are expressed. An optimization study has been made for reinforced concrete beams with one, two and three spans, the performances of the algorithms have been compared, and the beam detail for the optimum design has been given. Then, two separate parametric studies were carried out for three-span beam optimization. In the last section, 
references are given and the author's biography. Examination of the obtained findings shows that optimum designs of reinforced concrete continuous beams with minimum cost can be realized with ABC, TLBO and TLABC algorithms, and overall, the performance of TLABC algorithm is better than the other two algorithms among these three algorithms for this problem.