İki elastik çeyrek düzleme oturan ve rijit bir panç ile bastırılan elastik tabaka probleminin çözümü ve yapay sinir ağı uygulaması
The solution of an elastic layer resting on two quarter planes and loaded by means of rigid stamp and application of the artificial neural network method
Yazar: ERDOĞAN ÇAKIROĞLU
Danışman: PROF. DR. RAGIP ERDÖL
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Fourier dönüşümü = Fourier transformation ; Mellin dönüşümü = Mellin transform ; Temas problemi = Contact problem ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İntegral denklemler = Integral equations

Özet:
Bu çalışmada, iki elastik çeyrek düzleme oturan ve tekil yükü ileten dairesel rijit bir panç ile bastırılan sürtünmesiz elastik tabaka problemi incelenmiş ve bu probleme yapay sinir ağı yöntemi uygulanmıştır. Problemin çözümünde elastisite teorisi ve integral dönüşüm tekniği kullanılarak yer değiştirme ve gerilme ifadeleri elde edilmiş, değişik yükleme, malzeme ve geometri durumlarında temas mesafeleri ve temas gerilmeleri hesaplanmıştırÇalışma, beş bölümden oluşmaktadır.Birinci bölümde, temas problemleri ve yapay sinir ağları ile ilgili daha önce yapılmış çalışmalar özetlendikten sonra probleme ilişkin genel ifadeler çıkarılmış ve çalışmanın kapsamından bahsedilmiştir.İkinci bölümde, problem tanıtılmış ve kullanılacak genel denklemler ile problemin sınır şartları verilmiştir. Tabaka ve çeyrek düzleme ait karışık sınır şartları sağlatılarak temas gerilmelerinin bilinmeyen olduğu iki singüler integral denklem elde edilmiştir. İntegral denklemlerin sayısal çözümü Gauss-Jacobi integrasyon formülasyonu ile yapılmıştır.Üçüncü bölümde, problemin dış yük, panç yarıçapı, tabaka yüksekliği, çeyrek düzlemler arası açıklık mesafesi ve malzeme sabitleri oranlarına değişik değerler verilerek sayısal uygulamalar yapılmıştır. Bu değerlere ilişkin temas mesafeleri ve temas gerilmeleri incelenmiş ve bunlara ait sonuçlar tablolar ve grafikler ile gösterilmiştir.Dördüncü bölümde, yapay sinir ağı yöntemi açıklanmış ve bu yöntem probleme uygulanarak yapay sinir ağı yeterli sayıda örneklerden oluşan eğitim seti ile eğitilmiştir. Eğitilmiş yapay sinir ağı test edilmiş ve test sonuçları teorik olarak elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda çok iyi bir yaklaşım elde edilmiş ve bulunan değerler tablolar ve grafikler halinde gösterilmiştir.Beşinci bölümde, bu çalışmadan çıkartılan sonuçlar ve öneriler verilmiştir.

Abstract:
In this study, a frictionless contact problem for an elastic layer resting on two quarter planes is considered according to linear elasticity theory, and artificial neural network method is applied to the problem. The concentrated force in the vertical direction is applied to the layer by means of rigid cylindrical stamp. Using the theory of elasticity and integral transform technique, the expressions of displacements and stresses are obtained. Contact lengths and contact stresses are calculated in the case of different loading, material properties and geometry.The study consists of five main chapters.In the first chapter, the previous studies of contact problems and artificial neural network problems are summarized, fundamental equations related with the problem is obtained and content of the problem is given.In the second chapter, the problem is introduced and general equations are expressed. Using the mixed boundary conditions, two singular integral equations are obtained where the contact lengths and contact stresses are unknowns. The numerical solutions of the integral equations is carried out by the method of Gauss-Jacobi integration formula.In the third chapter, the numerical applications of the problem are performed for different numerical values of external load, radius of the rigid stamp, height of the layer, the distance between two quarter planes and material constant ratios. The contact lengths and the contact stresses are examined associated with those values. The solutions are demonstrated by tables and graphics.In the fourth chapter, the artificial neural network method is expressed and, which has enough numbers of patterns in the training set, is applied to the problem. Trained artificial neural network is tested and the test results are compared with the theoretical results and a very good approximation is obtained. The results are presented in tables and graphics.In the fifth chapter, the conclusions obtained from this work and offers are given.