As in all kinds of materials, displacement in reinforced concrete is inevitable. Displacement occurs in the
direction of the applied load or if there is a resultant load it occurs in the direction of resultant load. In the
effects of earthquake and wind, the structure shows displacement in the vertical direction as it shows
displacements in the horizontal direction. The expected displacements must be taken into consideration in the
project phase and for the reliability of the structures, these displacements must be in constant boundaries.
In this study, it is struggled to estimate the horizontal displacement values depend on various parameters
by artificial neural networks. Thus, the feed forward artificial neural network which gives the best results in the
studies of estimation was used. While establishing the model; height of structure, height of floor, slab thickness
and weight of structures were used as input parameters and the displacement occurs in structure was used as
output parameter. While solving by artificial neural networks the data used in training and test procedure were
taken from the solutions made by finite elements methods (SAP 2000) under different conditions. Maximum
difference in the lateral displacement values obtained from Artificial Neural Network and from SAP2000
program is 0,465 mm. As a result of this study, it is shown that lateral displacements can be predicted by using
Artificial Neural Networks.
Her malzemede olduğu gibi betonarmede de yük altında ötelenme kaçınılmaz bir olgudur. Betonarme bir
yapının elemanlarında oluşan ötelenmeler, etkiyen yükün doğrultusunda ya da birden fazla yükün etkimesi
durumunda bileşke yük doğrultusunda oluşur. Yapıda elemanlar birbirlerine yük aktarımını sağlayacak şekilde
bağlantılı olduğu için bir elemana etkiyen yük diğer elemanlarda da ötelenmelerin oluşmasına sebep olur.
Deprem ve rüzgar yüklerinin etkidiği durumlarda, yapı düşey yükler altında yapmış olduğu ötelenmeler yanında
yatay yönde de ötelenmeye zorlanmış olur. Bir yapı projelendirilirken oluşması beklenen ötelenmeler dikkate
alınmalı ve yapının güvenliği açısından bu ötelenmeler belirli sınırlar içinde tutulmalıdır.
Bu çalışmada, kirişsiz döşemeli betonarme bir binada çeşitli parametrelere bağlı olarak meydana gelen
yatay ötelenme değerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesine çalışılmıştır. Bunun için, tahmine yönelik
çalışmalarda en iyi sonucu veren ve en çok kullanılan ileri beslemeli sinir ağları kullanılmıştır. Model kurulurken
giriş parametreleri olarak; yapı yüksekliği, kat yüksekliği, döşeme kalınlığı, kolon boyutları ve yapı ağırlığı,
çıkış parametresi olarak da yapıda meydana gelen deplasmanlar kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ile çözüm
yapılırken eğitim ve test işlemlerinde kullanılan veriler, oluşturulan modellerin SAP2000 programı ile yapılan
analizlerinden alınmıştır. Yapay sinir ağları ile yapılan yatay deplasman tahminleri, SAP2000 programının yatay
deplasman verileri ile karşılaştırıldığında, elde edilen en büyük fark 0,465 mm olarak ortaya çıkmıştır. Bu
çalışma sayesinde yatay deplasmanların yapay sinir ağları ile başarılı bir şekilde tahmin edilebileceği
gösterilmiştir.
Other ID | JA59CZ84RR |
---|---|
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | January 1, 2004 |
Published in Issue | Year 2004 Volume: 6 Issue: 1 |
Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı Tınaztepe Yerleşkesi, Adatepe Mah. Doğuş Cad. No: 207-I / 35390 Buca-İZMİR.