Araştırma Makalesi

Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler

Sayı: 28 30 Kasım 2021
PDF İndir
EN TR

Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler

Öz

Zemin özelliklerinin belirlenmesi ve zemin davranışının açıklanması geoteknik mühendisliğinin temellerini oluşturmaktadır. Zemin davranışına ilişkin teoriler 1900’lü yıllarda geliştirilmeye başlanmış, günümüzde ise yeni nesil yöntemler ile yeni bir aşamaya geçilmiştir. Yeni nesil nümerik metotlar ile en karmaşık koşullar altında zemin davranışı modellenebilmektedir. Zemin özelliklerinin belirlenmesi ve zemin davranışının açıklanması genel olarak deneysel çalışmalar ile bu çalışmalardan elde edilen verilen ampirik teorilerde kullanılması olarak yürümekteyken, günümüzde yapay sinir ağları, bulanık mantık gibi uzman sistemler ile mevcut deneysel ekipmanların modifikasyonu ve geleneksel deney metodolojilerinin geliştirilmesi sıkça kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada geoteknik mühendisliğinde zemin özelliklerinin belirlenmesi ve zemin davranışının açıklanmasına yönelik yeni nesil yöntemlerin tanıtılması amaçlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Venkatramaiah, C. (1995). Geotechnical engineering. New Age International.
  2. Erol, A. O., & Çekinmez, Z. (2014). Geoteknik mühendisliğinde saha deneyleri. Yüksel Proje Yayınları.
  3. Isik, F., & Ozden, G. (2013). Estimating compaction parameters of fine-and coarse-grained soils by means of artificial neural networks. Environmental earth sciences, 69(7), 2287-2297.
  4. Momeni, E., Nazir, R., Armaghani, D. J., & Maizir, H. (2014). Prediction of pile bearing capacity using a hybrid genetic algorithm-based ANN. Measurement, 57, 122-131.
  5. Díaz, E., Brotons, V., & Tomás, R. (2018). Use of artificial neural networks to predict 3-D elastic settlement of foundations on soils with inclined bedrock. Soils and Foundations, 58(6), 1414-1422.
  6. Tran, T. T., Han, S. R., & Kim, D. (2018). Effect of probabilistic variation in soil properties and profile of site response. Soils and Foundations, 58(6), 1339-1349.
  7. Oztoprak, S., Sargin, S., Uyar, H. K., & Bozbey, I. (2018). Modeling of pressuremeter tests to characterize the sands. Geomechanics and Engineering, 14(6), 509-517.
  8. Pham, B. T., Hoang, T. A., Nguyen, D. M., & Bui, D. T. (2018). Prediction of shear strength of soft soil using machine learning methods. Catena, 166, 181-191.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Kasım 2021

Gönderilme Tarihi

20 Ekim 2021

Kabul Tarihi

20 Ekim 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Sayı: 28

Kaynak Göster

APA
Karslıoğlu, A., Mert, A. A., & Onur, M. İ. (2021). Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 28, 998-1007. https://doi.org/10.31590/ejosat.1012397
AMA
1.Karslıoğlu A, Mert AA, Onur Mİ. Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler. EJOSAT. 2021;(28):998-1007. doi:10.31590/ejosat.1012397
Chicago
Karslıoğlu, Asena, Ahmet Ali Mert, ve Mehmet İnanç Onur. 2021. “Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 28: 998-1007. https://doi.org/10.31590/ejosat.1012397.
EndNote
Karslıoğlu A, Mert AA, Onur Mİ (01 Kasım 2021) Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi 28 998–1007.
IEEE
[1]A. Karslıoğlu, A. A. Mert, ve M. İ. Onur, “Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler”, EJOSAT, sy 28, ss. 998–1007, Kas. 2021, doi: 10.31590/ejosat.1012397.
ISNAD
Karslıoğlu, Asena - Mert, Ahmet Ali - Onur, Mehmet İnanç. “Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 28 (01 Kasım 2021): 998-1007. https://doi.org/10.31590/ejosat.1012397.
JAMA
1.Karslıoğlu A, Mert AA, Onur Mİ. Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler. EJOSAT. 2021;:998–1007.
MLA
Karslıoğlu, Asena, vd. “Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 28, Kasım 2021, ss. 998-1007, doi:10.31590/ejosat.1012397.
Vancouver
1.Asena Karslıoğlu, Ahmet Ali Mert, Mehmet İnanç Onur. Zemin Özelliklerinin Belirlenmesinde Yeni Trendler. EJOSAT. 01 Kasım 2021;(28):998-1007. doi:10.31590/ejosat.1012397