Normal I profilleri NPI ile teşkil edilmiş basit kirişleri yanal burkulma etkisine maruz kalmadan taşıyabilecekleri maksimum üniform yayılı yükün tahminine yönelik bir yapay sinir ağı uygulaması bu çalışmada gerçekleştirilmiştir. Yapay sinir ağı çalışmalarında kullanılan eğitim setlerini oluşturmak için 50 adet, test setlerini oluşturmak için 12 adet farklı yanal burkulma örneği çözülmüştür. Kiriş açıklığı, başlık kalınlığı, başlık genişliği, gövde genişliği, gövde kalınlığı ve gövde yüksekliği yapay sinir ağının girdi parametreleri, taşınabilecek maksimum üniform yayılı yük değeri ise yapay sinir ağının çıktı parametresi olarak kullanılmıştır. Geliştirilen yapay sinir ağının kullanılabilir olduğu ağın test ve değerlendirilmesi sonucunda ispatlanmış ve yanal burkulma problemlerinin çözümünde ümit verici olarak görülmüştür
Artificial neural networks ANN application was performed in this study in order to predict the uniform load capacity of simple supported NPI beams under lateral torsional buckling effect. 50 and 12 different lateral buckling examples were solved numerically in order to constitute of training and testing sets respectively for ANN studies. Beam span, web thickness of NPI, web wideness of NPI, flange thickness of NPI and web highness of NPI were used as input parameters and only maximum uniform load value was used as output parameter in ANN studies. Validation of developed ANN model for this current study was done and ANNs were found very promising for the lateral torsional buckling problems
Artificial neural network ANN buckling lateral torsional buckling NPI uniform load capacity
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | August 1, 2011 |
Published in Issue | Year 2011 Volume: 1 Issue: 2 |