Zeminlerde gerilme ve deformasyon özelliklerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Artificial neural network modeling of the stress and deformation properties of soils
Yazar: SEMET ÇELİK
Danışman: Y.DOÇ.DR. ÖZCAN TAN
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
ÖZET Doktora Tezi ZEMİNLERDE GERİLME VE DEFORMASYON ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ Semet ÇELİK Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Özcan TAN Çalışmada, son yıllarda çok hızlı bir şekilde gelişen Yapay Sinir Ağlan (YSA), zeminlerin bazı gerilme ve deformasyon özelliklerinin modellenmesinde kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan veriler; laboratuarda yapılan deney sonuçlan, literatür araştırmaları ve geliştirilen bilgisayar programlarından elde edilmiştir. Çalışma; düşey gerilme artışının, ön konsolidasyon basıncının ve boşluk oram değişiminin modellenmesi olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, zemin yüzeyine etkiyen uniform yüklü dikdörtgen ve dairesel alanlardan dolayı zemin ortamında oluşacak düşey gerilme artışları YSA ile modellenmiş ve regresyon modelleri ile karşılaştırılmıştır. Dikdörtgen alan içindeki bir nokta için geliştirilen YSA modelinin belirleme katsayısının (R2) 0.998, standart sapma oram (SDR) ise 0.0429 olduğu belirlenmiştir. Dikdörtgen alanın dışındaki bir nokta için geliştirilen modelde ise R2=0.995, SDR=0.0689 olarak bulunmuştur. Dairesel uniform yayılı yüklü üç tabakalı bir zemin ortamı için merkezin altındaki ara yüzeylerdeki gerilme artışları için geliştirilen modellerde, 1. ara yüzey için R2=0.986 VE SDR=0.118, 2. ara yüzey için ise R2=0.982 ve SDR=0.134 olarak belirlenmiştir. Gerilme artışları için geliştirilen YSA modellerinin avantajları; süperpozisyon ilkesine, logaritmik grafiklerden değer okunmasına ve doğrusal interpolasyona gerek kalmamasıdır. Bu modeller ile daha kısa sürede ve güvenilir bir şekilde gerilme artışları belirlenebilir. İkinci aşamada, ön konsolidasyon basıncının YSA ile modellenmesi yapılmış ve model ön konsolidasyon basıncını belirleme yöntemleri (grafik yöntemler) ile karşılaştırılmıştır. Gerçek ön konsolidasyon basınçları ile YSA modeli karşılaştırıldığında, R2=0.9608 ve SDR=0.1981 olarak belirlenmiştir. YSA modeli kullanılarak, uzun grafik işlemlere gerek kalmadan ve uygulayıcıdan kaynaklanan hatalar ortadan kaldırılarak kısa sürede kolayca ön konsolidasyon basıncı belirlenebilir. Üçüncü aşamada ise YSA ile boşluk oram değişimi modellenmiştir. Konsolidasyon deneyleri yapılmadan basınç-boşluk oram eğrilerinin çizilmesi denenmiş ve gerçek eğri ile model arasında R2=0.8493 ve SDR=0.3887 olarak belirlenmiştir. Bu şekilde ödometre deneyleri yapmadan, zemine ati bazı parametrelerin doğru bir şekilde bilinmesi durumunda basınç-boşluk oranı eğrilerinin yaklaşık olarak çizilebileceği görülmüştür. Sonuç olarak, matematiksel modellerin kurulmasının çok zor olduğu karmaşık zemin problemlerinin çözülmesinde, YSA nın modeli ifade edecek yeterince veri olması durumunda iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. 2004, 205 sayfa Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağlan, gerilme, deformasyon, ön konsolidasyon basıncı, zemin i

Abstract:
ABSTRACT Ph.D. Thesis ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELING OF THE STRESS AND DEFORMATION PROPERTIES OF SOILS Semet ÇELİK Atatürk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Civil Engineering Advisor: Asst. Prof. Dr. Ozcan TAN The Artificial Neural Networks (ANN), a fast-growing method applied in solving a wide variety of problems in recent years, is used for modeling of some stress and deformation properties of soils, In this work. Data used throughout this work has been obtained from the results of tests performed in a laboratory environment, literature search on the subject and computer applications specifically developed for this work. Three stage modeling strategy has been followed as, increase in vertical stress, pre- consolidation pressure and variation of void ratio. In the first stage, increases in vertical stress on soil due to uniformly loaded rectangular or circular areas on the soil surface are modeled with ANN and compared with regression models. The determination coefficient (R2) and the standard deviation ratio (SDR) of the ANN model developed for a particular point in a rectangular loading area have been obtained as 0.998 and 0.0429, respectively. The model for a particular point outside of rectangular loading area has reproduced R2=0.986 and SDR=0. 1 18 as results. For the models developed for uniform circular loads, stress increases on interfaces lying under the center of a uniformly loaded three-layered circular soil, R2=0.986 and SDR=0.118 for die first interface and R2=0.982 and SDR=0.134 for the second interface have been obtained. The advantages of developed ANN models for determining stress increases, come from their fact that these models do not need superposition principle, reading data from logarithmic graphics and linear interpolation. Thus, stress increases may be determined reliably within a relatively short period of time. In the second stage, determination of pre-consolidation pressure has been modeled using ANN and compared to other (graphical). R2=0.9608 and SDR=0.1981 have been determined as the result of the comparison performed between the real pre-consolidation pressures and the ANN model. The pre- consolidation pressure can be determined easily and quickly using ANN without long graphical operations and errors introduced by the user also eliminated by doing so. In the third stage, the variation of void ratio has been modeled using ANN. Drawing pressure-void ratio curves without performing any consolidation test has attempted and values for R2 and SDR have obtained as 0.8493 and 0.3887, respectively, between the real curve and the model. It has observed that pressure- void ratio curves can be drawn approximately by means of this meüıod if some soil parameters have been very well known, without performing any oedemeter tests. As a result of this study, the artificial neural network gives reasonable results in the solutions of the problems of the cases where it is difficult to construct the mathematical model of the complicated ground problems and in the case where there is no sufficient data to construct and describe the model 2004, 205 pages Keywords: Artificial Neural Networks, stress, strain, Pre-Consolidation pressure, soil