Kohezyonsuz zeminler üzerindeki yüzeysel temellerin oturma tahmininde yapay sinir ağları yöntemi ve geleneksel yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of artificial neural networks method and traditional methods for settlement estimation of shallow foundations on cohesionless soils
Yazar: HİLMİ FURKAN DUDAK
Danışman: PROF. DR. SUAT AKBULUT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geoteknik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Geleneksel yöntemler = Traditional methods ; Geri yayılım ağları = Back propagation networks ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Kohezyonsuz zeminler üzerine oturan yüzeysel temellerden dolayı temel zeminlerde meydana gelen oturmaları tahmin etmek için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bununla beraber, daha gerçekçi oturma değerleri elde etmek için güncel yöntemler ümit vadetmektedir. Oturma miktarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi şarttır. Çünkü taşıma kapasitesinin yanı sıra, oturma miktarı da temel tasarımında önemli bir yere sahiptir. Bu tezin amacı, Yapay Sinir Ağları ve Geleneksel yöntem yaklaşımları ile kohezyonsuz zeminlerde meydana gelen oturmaları tahmin edip, sonuçların karşılaştırılarak daha doğru olan yöntemi belirlemektir. Her bir yaklaşımın olumlu veya olumsuz farklılıklarını gözlemleyerek daha uygun olan modelin seçilmesi için yapılan bir çalışmadır. Oturmanın tahmini için geliştirilen modellerde kullanılan veriler; literatür araştırması sonucu elde edilen ölçülen oturma değerleridir. Bu veriler farklı boyutlarda, farklı derinliklerde, farklı yükler altında ve farklı zemin sıkılıklarında (SPT-N) yapılan arazi deneyleri sonucu ölçülen değerleri içermektedir. 
Yapay sinir ağları, performansı en yüksek modelin belirlenmesi için farklı ağ mimarileri ve farklı eğitim algoritmaları kullanılarak eğitilmiş ve defalarca deneme yapılarak daha iyi performans hedeflenmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçların Yapay Sinir Ağları yöntemi ve Geleneksel yöntemler ile bulunan değerlerle karşılaştırılması sonucunda Yapay Sinir Ağları' nın daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Sonuç olarak, Yapay Sinir Ağları yönteminin yüzeysel temellerin oturduğu kohezyonsuz zeminlerde oluşacak oturma değerlerinin tahmininde kullanılabilir olduğu gösterilmiştir. Yapay Sinir Ağları modellerinin geliştirilmesinde MATLAB 2021a programı, geleneksel yöntemlerde ise literatürde sık kullanılan yaklaşımlar dört tanesi (Meyerhof (1965), Terzaghi ve Peck (1967), Schultze ve Sherif (1973), Schmertmann vd. (1978)) kullanılmıştır.

Abstract:
Various methods have been developed to predict settlements in foundation soils due to shallow foundations resting on cohesionless soils. However, current methods for obtaining more realistic settlement values are promising. An accurate estimation of the amount of settlement is essential. Because, in addition to the bearing capacity, the amount of settlement also has an important place in the foundation design. The aim of this thesis is to predict the settlements in cohesionless soils with Artificial Neural Networks and Traditional method approaches and to determine the more accurate method by comparing the results. It is a study to select the more suitable model by observing the positive or negative differences of each approach. The data used in the models developed for the prediction of settlement; are the measured settlement values obtained as a result of the literature research. These data include the values measured as a result of field tests carried out at different dimensions, different depths, under different loads and at different soil tightness (SPT-N).
Artificial neural networks have been trained using different network architectures and different training algorithms to determine the model with the highest performance, and it has been tried to target better performance by trying repeatedly. As a result of the comparison of the obtained results with the artificial neural networks method and the values found by traditional methods, it was seen that the Artificial Neural Networks performed better. As a result, it has been shown that the Artificial Neural Networks method can be used to predict the settlement values that will occur in cohesionless soils on which shallow foundations are located. MATLAB 2021a program was used in the development of Artificial Neural Network models, in traditional methods, four of the approaches frequently used in the literature (Meyerhof (1965), Terzaghi and Peck (1967), Schultze and Sherif (1973), Schmertmann et al. (1978)) were used.