Dalgakıranlar üzerindeki maksimum tırmanmanın belirlenmesi
Maximum wave runup prediction on breakwaters
Yazar: TARKAN ERDİK
Danışman: PROF. DR. M. EMİN SAVCI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Denizcilik = Marine

Özet:
Günümüzde, dökmetaş korumalı kıyı yapılarının kret seviyesinin belirlenmesinde u2% R dalgaparametresinin (dalgaların, dalgakıran üzerinde %2'sinin aştığı düşey mesafe) doğru tahminedilmesi zorunludur. Aksi takdirde, koruma yapıları gereksiz veya yetersiz tasarlanmış olurlar.Bu durum, fazla maliyet veya riskli tasarım anlamına gelmektedir. Pratikte, Van der Meer veStam (1992) yaklaşımı kıyı mühendisleri ve araştırmacıları tarafından çokça kullanılmaktadır.Üstelik, bu yöntem konu ile ilgili şartnameler ve proje kriterleri tarafından da önerilmektedir.Fakat, bu çalışmada gösterilmiştir ki Van der Meer ve Stam (1992) yaklaşımı içerisindebelirsizlikler barındırmaktadır. Bu çalışmada, TS bulanık mantık ve Yapay Sinir Ağlarıyöntemleri kurulmak suretiyle u2% R parametresi tahmin edilmiştir. Gerek önerilen TS bulanıkmantık gerekse de Yapay Sinir Ağları modelinin regresyon analizlerinin aksine hiçbir önkabulü gerçekleştirmesi gerekmemektedir. Oysa, Van der Meer ve Stam (1992) modeliregresyon analizlerinin ön kabullerini sağlayamadığından taraflı ve hatalı sonuçlarvermektedir. Her iki yapay zeka modelinde, Van der Meer ve Stam (1992) modelinin aksinekıyı benzerlik parametresine bağlı bir geçiş bölgesi bulunmamaktadır. Grafik gösterimler venümerik hata kriterleri neticesinde, her iki yapay zeka modelinin Van der Meer ve Stam(1992) yaklaşımına göre daha gerçekçi sonuç verdiği görülmüştür. TS bulanık mantık modeliiki girdi ile maksimum tırmanmayı hesaplarken, Yapay Sinir Ağları modeli 4 girdi ile sonuçvermektedir.Bu çalışmada ayrıca, kırılmamış ve kırılmış soliter dalgaların tırmanması hususunda fizikselmodel deneyleri yapılmıştır. Küp bloklar konulmak suretiyle dalgakıran yüzeyi pürüzlü halegetirilmiştir. Bu durum, literatürde ilk olma özelliği taşımaktadır. Ayrıca, 1:20 batimetrikullanılarak dalgaların kararlı bir şekilde kırılması sağlanmıştır. Küp bloklar tek katman veçift katman olarak döşenmiştir. Porozitenin ve küp blokların yoğunluğunun tırmanmaya etkisiEk_A1ayrıca incelenmiştir. Tahmin yeteneği yüksek iki formül, kırılan ve kırılmayan soliter dalgatırmanması için önerilmiştir.

Abstract:
Runup level exceeded by 2% of the incident waves, u2% R , is a key parameter in rough rockarmored slopes design. Since the relationships between wave runup and wave heigt arecomplex, vague and uncertain in nature, it is quite difficult to adequately examine wave runupby conventional regressional approaches. In practice, traditional regression-based empiricalmodel, recommended by the ``Coastal Engineering Manual?, ?PWDM?, ?British Standarts?as well as the ``Manual on the use of rock in hydraulic engineering?, is widely used. However,use of this approach brings additional restrictive assumptions such as linearity, normality(Gaussian distributed variables), variance constancy (homoscedasticity) etc. It is showed inthis research that Surf Similarity Parameter data of Van der Meer and Stam do not fit thenormal probability plot. Hence, regression-based approach of them cannot be used inprediction. Here, an attempt is made to construct various TS fuzzy and Artificial NeuralNetwork models for predicting the 2% wave runup on rock armored slopes. The developed TSfuzzy model with two inputs namely Structure Permeability and Surf Similarity Parameteryielded the best result out of all constructed models and is proposed in this study. TheArtificial Neural Network model with four inputs, five hidden units in hidden layer and oneoutput yields the best result out of all constructed Artificial Neural Network models fortesting case.Numerical examples and graphical comparisons demonstrate the capacity of the proposed TSfuzzy and Artificial Neural Network models, which provide coastal engineers with anothereffective tool. In addition, proposed TS fuzzy and Artificial Neural Network models neithercontain any transition region, as in the empirical model depending on Surf SimilarityParameter, nor any mathematical relationship.Ek_A2In addition, a series of physical model experiments are conducted under pre-breaking andpost-breaking solitary wave conditions in order to determine maximum wave runup on rough(cube-armored) slopes with a 1:20 foreshore. Cube units are placed in an unconventionalsingle top-layer or double top-layer. The influence of porosity of structure and density ofcubes are also studied. A new formula with a high accuracy is suggested by fitting powerfunction to measurement data both for pre-breaking and post-breaking tsunami-type solitarywave regimes.