Kazı destek yapılarının veri madenciliği ilkeleri ile incelenmesi
Investigation of the excavation support structures with data mining principles
Yazar: ÖZGÜR YILDIZ
Danışman: PROF. DR. MEHMET MUHİT BERİLGEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geoteknik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Günümüzde, şehir nüfusunun hızlı ve kontrolsüz bir şekilde artması, yerleşim alanlarının planlama ve şehircilik ilkeleri gözetilmeksizin oluşturulması ve parsel değerlerinin öngörülmemiş bir hızla yükselmesi şehirlerdeki yapılaşmanın karakterini belirleyen en önemli faktörler haline gelmiştir. Artan nüfus yoğunluğu ve nüfusun belli merkezlerde yoğunlaşması sebebiyle şehir merkezlerindeki boş parsel alanlarına, bodrum kat sayısı fazla olan yüksek yapılar inşa edilerek parsel alanlarının olabildiğince verimli kullanılması amaçlanmaktadır.
Derin kazılarda kullanılan destekleme sistemleri, kazı alanını en aza indirgemek, kazı kenarlarını sabit tutmak ve hareketlerin komşu yapılara ya da çevre alanlara zarar vermesini önlemek amacıyla kullanılan yapılardır. Kazı çukurunun desteklenmesinde, kazı alanı açıklığına ve kazı derinliğine, çevre yapıların durumuna ve zeminin özelliklerine uygun destekleme sistemleri seçilmelidir. Bu sistemler ahşap, beton veya çelik iksa yapıları, diyafram duvarlar, yerinde dökme kazıklar, püskürtme beton ve zemin çivili duvarlar olabilir. 
Bu doktora tezi çalışmasıyla destekli kazılarda meydana gelen zemin hareketleri ve bunlara etki eden faktörlerin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda inşası tamamlanmış derin kazılardan alınan arazi ölçümleri ve benzer literatür çalışmalarından elde edilen veriler ile oluşturulmuş veritabanı üzerinde incelemeler yapılmış, çağdaş bilgi işleme teknikleri ve sayısal analizlerden yararlanılmıştır. Arazi gözlemleri, İstanbul ve çevresinde inşa edilmiş, aletsel gözlem yapılan destekli derin kazılardan toplanmıştır. Derin kazılardan alınan ölçümler literatür çalışmalarıyla birlikte değerlendirilmiş, bir çağdaş bilgi işleme tekniği olan yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak farklı kazı aşamalarında oluşan yer değiştirmelerin tahmini gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen model ile farklı kazı aşamalarında tahmin edilen ve sonlu elemanlar yöntemiyle elde edilen yer değiştirme değerleri, saha ölçümleri ile karşılaştırılarak modelin başarı performansı değerlendirilmiş, yaklaşımın ileride inşa edilecek derin kazı projelerinde kullanılabilirliği araştırılmıştır.

Abstract:
Today, the rapid and uncontrolled growth of the urban population, the generation of residential areas regardless of city planning principles, and the unprecedented rise of parcel values, expose as the most important factors determining the character of urban settlement. With increasing population density and concentration of the population in certain centers, it is aimed to construct the high number of basement floors in the empty parcel areas in the city centers and to use the parcel areas as efficiently as possible.
Support systems used in deep excavations are structures that are used to minimize the excavation area, to keep the edges of excavations steady and to prevent the movements to damage neighboring structures or surrounding areas. In support of the excavation pit, support systems should be selected according to the depth and span of the excavation, surrounding facilities and the properties of the soil layer. These systems may include concrete, wood or steel structures, diaphragm walls, reinforced concrete piles, shotcrete and soil nailed walls.
The aim of this doctoral thesis is to investigate the ground movements and the factors affecting them. In accordance with this purpose, field measurements compiled from the deep excavations and the data obtained from the literature studies were performed and modern data processing techniques and numerical analyses were used. The field measurements were collected from the instrumented deep excavations built in and around Istanbul. The measurements compiled from the deep excavations were evaluated together with the literature studies, the displacement of the various excavation stages was estimated with using artificial neural network approach which is a modern data processing method. The success of the developed model was evaluated by comparing the estimated displacement values at different excavation stages with the displacement values obtained from the finite element method and field measurements and use of this approach was evaluated for prospective deep excavation projects.