Adapazarı killerinin sınıflandırılmasında yapay sinir ağları yaklaşımı
Artifical neural networks approach in classification of adapazari clays
Yazar: FATİH GÖKTEPE
Danışman: PROF. DR. HASAN ARMAN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Bölümü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geoteknik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Killi zeminler = Clay soils ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zemin sınıflaması = Soil classification

Özet:
Zemin sınıflama sistemi geoteknik mühendisliği uygulamalarında, mühendisler arasında iletişim dillerinden birisi olmuştur. Bu yolla mühendisler birbirlerine tecrübelerini aktarma fırsatı bulmuşlardır. Yalnızca zemin sınıfının bilinmesi, üzerinde çalıştığımız zemin numuneleri hakkında yapılması gereken detaylı zemin incelemeleri ve mühendislik özelliklerini ölçen diğer laboratuar deneylerinin gerekliliğini ortadan kaldırmamaktadır. Fakat bir mühendis zemin sınıflamasını bilmekle uygulama aşamasında oluşan yapısal yükler karşısında zeminin hangi davranışları gösterebileceğine dair fikir sahibi olabilmektedir.Zemin mekaniği problemlerinde karşımıza sıklıkla çıkan kil numunelerinin, mühendislik karakterleri açısından geniş bir aralığa sahip olduğu kaçınılmaz bir gerçektir. Bu çalışmada, yapay sinir ağları (YSA) metodu ile Türkiye'nin kuzey batısında bulunan Adapazarı bölgesinde, yalnız SPT deneyi ile elde edilen kil numunelerinin sınıflandırılması, yeni bir yaklaşımla irdelenmiştirAdapazarı bölgesinin genel zemin yapısını tanımlamak için yapılmış sondaj çalışmaları ve ilgili laboratuar deneylerinden elde edilen, kil numunelerine ait likit limit ve plastisite indisi değerleri kullanılarak YSA modeli eğitilmiş ve test edilerek modelin performansı belirlenmiştir. Elde edilen bulgular grafikler halinde sunularak değerlendirilmiştir. Ayrıca, istatistik analiz yapılarak YSA modelinin üretmiş olduğu çıktılar ile deneysel veriler karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In geotechnical engineering applications, soil classification system is one of the communication language among engineers. Engineers have discovered to transfer their experiences through this way. By only knowing soil class does not eliminate necessary detailed soil investigations and other laboratory tests which measure engineering properties. However, if an engineer knows soil class, one can have an idea about how and what kind of behavior soil will indicate under structural loads in application steps.Clay samples frequently faced in soil mechanics problems have an inevitable wide range of engineering characteristics. In this study, clay samples classification obtained by Standard Penetration Test (SPT) is researched by a new approach with ANN in Adapazari region which is located on northwest of Turkey.The ANN model is trained using liquid limit and plasticity index values of clay samples obtained from drilling studies for the definition of general ground condition of Adapazari region and also performance of the model is tested. The obtained results presented in graphical forms are evaluated. In addition, together with a study based on statistics the outputs of the ANN model are compared with the experimental data.