Artificial Neural Networks Approach for Fast Earthquake Damage Determination

Abstract

In the present study, damage status of a RC structure after earthquake is estimated by using the backpropagation based multi layered artificial neural networks. A sufficient datum is used for training of the network via the information on damaged structures after earthquake. The method is suitable for the fast damage assessment of any existing structures.

In the present study, damage status of a RC structure after earthquake is estimated by using the backpropagation based multi layered artificial neural networks. A sufficient datum is used for training of the network via the information on damaged structures after earthquake. The method is suitable for the fast damage assessment of any existing structures.

DEPREM HASARLARININ HIZLI TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI

Abstract

Çalışmada, hatanın geriye yayılım algoritmasına dayalı çok katmanlı yapay sinir ağı kullanılarak deprem geçirmiş bir betonarme yapının hasar durumu tahmin edilmistir. Ağın eğitimi, depremde hasar görmüş yeterli sayıda binaya ait veri kullanılarak yapılmıstır. Yöntem, mevcut bir yapının hasar miktarını hızlı tespit acısından uygundur. Anahtar Kelimeler− Yapay sinir ağları, deprem hasarları, betonarme yapılar. Yapay zekânın pek çok farklı açıdan tanımını yapmak mümkündür. Yapay zeka bir bilgisayarın genellikle insana özgü nitelikler olduğu varsayılan akıl yürütme, karar verme, anlam çıkartma, genelleme yapma ve geçmiş deneyimlerden yararlanarak öğrenme gibi yüksek zihinsel süreçlere ilişkin görevleri yerine getirme yeteneği olarak
tanımlansa bile yapay zeka kavramı, üzerinde çok tartışılan bir konudur.

Keywords

• − Yapay sinir ağları
• deprem hasarları
• betonarme yapılar