Deprem etkisi altında betonarme elemanların tepkilerininmakine öğrenme ile modellenmesi
Modelling the reinforced concrete element reactions under the eartquake effect with machine learning
Yazar: NİHAN YAZICI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ANIL DİNDAR
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Deprem ve Yapı Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering

Özet:
Dünya genelinde yapıların, depreme karşı dayanımını ölçmek için deprem verileriyle ilgili hesaplamalar yapılarak depreme nasıl tepki vereceği test edilir. Günümüzde eldeki kayıtlı birçok deprem verisini test etmek haftalar sürebilmektedir. Bu sürecin uzunluğundan ötürü yönetmeliklerde sonucu hesaplamaya yarayan yaklaşımlar vardır. Bu deprem yönetmelikleri, belirli yaklaşımlarla kabul ve istatistiklere göre yapının depreme karşı vereceği tepkiyi tahmin etmeye çalışır. Buna nazaran ilgili deprem yönetmeliğinin test edilmesi, çok kısa vakit alırken yönetmelik "genelleme" ve "öngörü" üzerine olduğu için gerçek yapı davranışını ifade etmeyebilir. Veri bilimindeki son gelişmeler, bilimsel çalışmaların sonuçlarının değerlendirilmesinde akademisyenlere farklı bir bakış açısı kazandırmaktadır. İstatistiksel değerlendirme konularının kısıtlı olduğu inşaat mühendisliği alanında bu eksiklik çokça hissedilmektedir. Teknolojinin gelişmesiyle pratik yaklaşımların inşaat sektöründe geldiği son aşama prefabrikasyondur. Prefabrik üretim; laboratuvar ortamında yapı elemanlarının üretildiği yapı elemanlarını ifade eder. Prefabrik üretimlerin önemli bir parametresi ise deprem kuşağında yer alan ülkemiz için yapıların depreme dayanıklılığıdır. Depreme dayanıklılık testi için İstanbul Teknik Üniversitesi Yapı ve Deprem Mühendisliği laboratuvarından elde edilen tam ölçekli betonarme kolon numunelerinin matematik modelleri geliştirilmiştir. Statik karakterli testlerin sonuçlarına göre gerçek çevrimsel davranış modeli elde edilmiştir. Bu kolonlar, prefabrik yapı sistemlerini temsil etmektedir. Bu çalışma kapsamında Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı kuvvetli yer hareketi veri tabanında bulunan deprem kayıtları kullanılarak zaman tanım alanında doğrusal olmayan dinamik analizler yapılmıştır. Elde edilen değerler, betonarme yapı sistem elemanlarından kolon davranışının genel yer değiştirme protokolü olarak ifade edilmesi için bu davranış, makine öğrenmesiyle incelenmiştir. Çalışma sonucunda zaman tanım alanında dinamik analizler yapılarak kullanılan betonarme prefabrik elemanın bölgesel olarak depreme dayanıklılığı test edilmiştir.

Abstract:
In order to measure the earthquake resistance of structures around the world, it is tested how earthquake response will be made by calculating the earthquake data. Today, it can take weeks to test many recorded earthquake data. Due to the length of this process, there are approaches in the regulations to calculate the result. These earthquake regulations try to predict the structure's response to earthquakes according to acceptance and statistics with certain approaches. Accordingly, testing the relevant earthquake regulations may not express the actual structure behavior as the regulation is on "generalization" and "prediction" while it takes a very short time. Recent advances in data science give academics a different perspective in evaluating the results of scientific studies. In the field of civil engineering, where statistical evaluation issues are limited, this deficiency is felt widely. With the development of technology, the final stage in which practical approaches come to the construction industry is prefabrication. Prefabricated production; express the structural elements in which the structural elements are produced in the laboratory. An important parameter of prefabricated productions is the earthquake resistance of the buildings for our country in the earthquake zone. Mathematical models of full scale reinforced concrete column samples obtained from Istanbul Technical University Building and Earthquake Engineering laboratories were developed for earthquake resistance test. According to the results of the tests with static character, real cyclical behavior model was obtained. These columns represent prefabricated building systems. Within the scope of this study, nonlinear dynamic analyzes were made in the time domain by using earthquake records in the strong ground motion database of the Disaster and Emergency Management Presidency. This behavior was examined by machine learning in order to express the column behavior of reinforced concrete structure system elements as the general displacement protocol. As a result of the study, the earthquake resistance of the reinforced concrete prefabricated element used in the time definition area was tested regionally.