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.
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.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Engineering |
| Journal Section | İnşaat Mühendisliği |
| Authors | |
| Publication Date | March 16, 2010 |
| Submission Date | February 25, 2010 |
| Published in Issue | Year 2010 Volume: 1 Issue: 1 |