Year 2017, Volume 17, Issue 3, Pages 1129 - 1135 2017-12-29

Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi

Kemal Mazanoğlu [1] , Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu [2] , Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu [3]

11 44

Çatlaksız ve enine çatlaklı ankastre kirişlerin modal analiz deneylerinden elde edilmiş ivme cevapları, yapay sinir ağları yaklaşımı ile modellenmiştir. Girdi katmanı çekicin impuls sinyallerinden oluşmakta olup, çıktı katmanı kirişin ivme cevaplarından meydana gelmektedir. Öğrenme algoritması olarak ileri beslemeli geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Oluşturulan modeller ile deney yapılmasına gerek kalmadan yüksek regresyon katsayısına sahip ivme cevabı tahminleri yapılabilmektedir. Ayrıca her bir durum için oluşturulan bu modeller yardımıyla kiriş boyunca ivme cevap değerleri tahmin edilmiş ve gerçek ölçüm değerleriyle kıyaslanmıştır. Böylelikle çatlak yeri hakkında öngörüde bulunulması sağlanmıştır.
Çatlaklı kiriş, Yapay sinir ağları modeli, İleri beslemeli geri yayılım algoritması.
  • Anderson T., Lemoine G. and Ambur D., 2003. An artificial neural network based damage detection scheme for electrically conductive composite structures. In: The 44th AIAA/ ASME/ASCE/AHS/ASC structures, structural dynamics, and materials conference, AIAA-2003-1997, Norfolk, VA.
  • Ataseven B., 2013. Yapay sinir ağları ile öngörü modellenmesi, Öneri Dergisi, 10, 101-115.
  • Chang C.C., Chang T.Y.P., Xu Y.G. and Wang M.L., 2000. Structural damage detection using an iterative neural network. J Intell Mater Syst Struct, 11, 32–42
  • Dimarogonas A.D., 1996. Vibration of cracked structures: a state of the art review. Engineering Fracture Mechanics, 55, 831–857.
  • Doebling S.W., Farrar C.R. and Prime M.B., 1998. A summary review of vibration-based damage identification methods. Shock Vib. Digest, 30, 91–105.
  • Ergezer H., Dikmen M., and Özdemir E., 2003. Yapay sinir ağları ve tanıma sistemleri, PiVOLKA, 6, 14-17.
  • Fang X., Luo H. and Tang J., 2005. Structural damage detection using neural network with learning rate improvement, Computers and Structures, 83, 2150-2161
  • . Kim J.T. and Stubbs N., 2003. Crack detection in beam-type structures using frequency data. Journal of Sound and Vibration, 259, 145–60.
  • Mehrotra K., Mohan C.K. and Ranka S., 2000. Elements of Artificial Neural Network, USA MIT Press. Salawu O.S., 1997. Detection of structural damage through change in frequency: a review. Eng. Struct. 19, 718–723.
  • Suh M.W., Shim M.B. and Kim M.Y., 2000. Crack identification using hybrid neuro-genetic technique, Journal of Sound ad Vibration, 238, 2000, 617-635.
  • Suresh S., Omkar S.N., Ganguli R. and Mani V., 2004. Identification of crack location and depth in a cantilever beam using a modular neural network, Smart materials and structures, 13, 907-915.
  • Şen, Z. 2004. Yapay Sinir Ağları İlkeleri, İstanbul Su Vakfı. Worder K., Manson G. and Fieller N.R.J., 2000. Damage detection using outlier analysis. J Sound Vib, 229, 647–67.
  • Zang C. and Imregun M., 2001. Combined neural network and reduced FRF techniques for slight damage detection using measured response data. Arch Appl Mech, 71, 525–36.
  • Zou Y., Tong L. and Steven G.P., 2000. Vibration based model dependent damage (delamination) identification and health monitoring for composite structures: a review. J Sound Vib, 30,357–78.
  • 1- http://www.bilgiustam.com/beynin -sirlari/, (20.08.2015)
Primary Language tr
Journal Section Articles
Authors

Author: Kemal Mazanoğlu

Author: Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu

Author: Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu

Bibtex @research article { akufemubid536317, journal = {Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi}, issn = {}, eissn = {2149-3367}, address = {Afyon Kocatepe University}, year = {2017}, volume = {17}, pages = {1129 - 1135}, doi = {}, title = {Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi}, key = {cite}, author = {Mazanoğlu, Kemal and Kandemir-Mazanoğlu, Elif Çağda and Kandemir-Mazanoğlu, Elif Çağda} }
APA Mazanoğlu, K , Kandemir-Mazanoğlu, E , Kandemir-Mazanoğlu, E . (2017). Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 17 (3), 1129-1135. Retrieved from http://dergipark.org.tr/akufemubid/issue/43716/536317
MLA Mazanoğlu, K , Kandemir-Mazanoğlu, E , Kandemir-Mazanoğlu, E . "Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi". Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 17 (2017): 1129-1135 <http://dergipark.org.tr/akufemubid/issue/43716/536317>
Chicago Mazanoğlu, K , Kandemir-Mazanoğlu, E , Kandemir-Mazanoğlu, E . "Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi". Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 17 (2017): 1129-1135
RIS TY - JOUR T1 - Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi AU - Kemal Mazanoğlu , Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu , Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu Y1 - 2017 PY - 2017 N1 - DO - T2 - Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 1129 EP - 1135 VL - 17 IS - 3 SN - -2149-3367 M3 - UR - Y2 - 2017 ER -
EndNote %0 Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi %A Kemal Mazanoğlu , Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu , Elif Çağda Kandemir-Mazanoğlu %T Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi %D 2017 %J Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi %P -2149-3367 %V 17 %N 3 %R %U
ISNAD Mazanoğlu, Kemal , Kandemir-Mazanoğlu, Elif Çağda , Kandemir-Mazanoğlu, Elif Çağda . "Çatlaklı Kirişlerin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi". Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 17 / 3 (December 2017): 1129-1135.