Taş dolgu dalgakıranların yapay sinir ağları, bulanık mantık sistemleri ve genetik algoritma ile ön tasarımı ve güvenirlik analizi
Design and reliability analysis of rubble mound breakwaters by using artificial neural networks, fuzzy logic systems and genetic algorithm
Yazar: M. LEVENT KOÇ
Danışman: DOÇ.DR. CAN E. BALAS ; PROF.DR. A. SAMET ASLAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2002
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Dalgakıran = Breakwater ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Güvenilirlik = Reliability ; Tasarım = Design ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
TAŞ DOLGU DALGAKIRANLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI, BULANIK MANTIK SİSTEMLERİ VE GENETİK ALGORİTMA İLE ÖN TASARIMI VE GÜVENİRLİK ANALİZİ (Doktora Tezi) M. Levent KOÇ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Ekim 2002 ÖZET Bu çalışmada, yapay zeka teknikleri, taş dolgu dalgakıranların ön tasarımı sırasında çeşitli aşamalarda uygulanmış ve elde edilen sonuçlar mevcut yöntemlerle karşılaştırılmıştır. İleri ve geri beslemeli yapay sinir ağları kullanılarak Alanya deniz yöresi için dalga parametrelerinin (aynı anda belirgin dalga yüksekliği, periyodu ve yönü) tahmini yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, dalga parametrelerinin tahmininde yapay sinir ağlarının stokastik modellere kıyasla yüksek tahmin yeteneği gösterdiğini ve geri beslemeli sinir ağlarının uzun aralıklı tahminler için daha uygun olduğunu ortaya koymuştur. İleri beslemeli denetimli sinir ağlan, bulanık sistemler ve bulanık sinir ağları ile genetik algoritmadan oluşan yapay zeka teknikleri stabilite sayılarının tahmini ve güvenirlik analizi için Mersin yat limanına uygulanmıştır. Taş dolgu kıyı yapılarının ön tasarımı için Van der Meer deney verilerini içeren bir "tasarım yapay sinir ağı" geliştirilerek, bu ağın mühendislik uygulamalarındaki kullanılabilirliği gerçeklenmiştir. Ayrıca, güvenirliğe dayalı tasarımda, ikinci moment yöntemi yerine genetik algoritmanın kullanılmasının global optimum çözümün bulunmasında daha güvenilir sonuçlar vereceği ortaya konmuştur. Deterministik yöntemler yerine doğrusal olmayan yapay zeka tekniklerinin uygulanması ve bu sayede belirsizliklerin azaltılması ya da işlenebilmesi, taş11 dolgu dalgakıranların karmaşık modellere gereksinim duyulmadan tasarlanmasını sağlamıştır. Bilim Kodu : 624.02.03 Anahtar Kelimeler : Yapay zeka, taş dolgu dalgakıran, yapay sinir ağı Sayfa Adedi : 157 Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Can E. Balas : Prof. Dr. A. Samet Arslan

Abstract:
m DESIGN AND RELIABILITY ANALYSIS OF RUBBLE MOUND BREAKWATERS BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, FUZZY LOGIC SYTEMS AND GENETIC ALGORITHM (Ph. D Thesis) M. Levent KOÇ GAZI UNIVERSITY INSTUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY October 2002 ABSTRACT In this study, artificial intelligence techniques were applied to the preliminary design of rubble mound breakwaters and the results obtained were compared with conventional methods. Wave parameters of Alanya region (significant wave height, period and direction) were simultaneously predicted by using feed forward and recurrent neural networks. Artificial intelligence techniques which include feed forward neural networks, fuzzy systems, fuzzy neural networks and genetic algorithm were applied to the stability and reliability analyses of Mersin yacht harbor main breakwater, as a case study. It was found that, in predicting wave parameters, a better performance can be obtained by neural networks than stochastic models and that recurrent neural networks were appropriate for multi step predictions. A "design artificial neural network" which uses Van der Meer's hydraulic model test data, was developed for the preliminary design of rubble mound coastal structures and it was verified for the design applications. Furthermore it has been showed that, with the application of genetic algorithms in the reliability-based design, more reliable results can be obtained for the optimum global solutions, when compared to the second-order methods. Artificial intelligence techniques can handle more accurately the uncertainties inherent in the design of rubble moundIV breakwaters; hence the need of complex models generally used for the design has been significantly decreased. Science Code : 624.02.03 Key Words : Artificial intelligence, breakwaters, neural networks Page Number : 157 Adviser : Ass. Prof. Dr. Can £. Balas : Prof. Dr. A. Samet Arslan