gummfd Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 1300-1884 1304-4915 Gazi Üniversitesi 10.17341/gazimmfd.1071722 Engineering Mühendislik Betonarme binalarda düzensiz çerçeveleşmenin yanal ötelemeye etkilerini bulmak için yeni bir yaklaşım https://orcid.org/0000-0003-3291-5822 Karaca Hakan NİĞDE ÖMER HALİSDEMİR ÜNİVERSİTESİ https://orcid.org/0000-0002-9609-7278 Aydın Ersin NİĞDE ÖMER HALİSDEMİR ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ https://orcid.org/0000-0001-7320-8409 Severcan Metin Hakan NİĞDE ÖMER HALİSDEMİR ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ 04 12 2023 38 4 2291 2300 02 11 2022 11 05 2022 Copyright © 1986, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 1986 Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

Yapıların yanal performanslarının analitik çözümlere gerek duyulmadan doğru öngörülebilmesi yapısal tasarımcı ve de mimar için çok fazla deneyim gerektiren uzmanlık işidir. Bilgi ve deneyime dayalı bu öngörünün daha doğru ve kesine yakın olacak şekilde güçlendirilmesi için yeni bir tahmin algoritmasına gerek vardır. Bu bağlamda, çalışmada, betonarme yapılarda kolonların yerleşim düzensizliğinin sayısallaştırılması için kolon yoğunluğu haritası kavramı geliştirilmiş, düzensizliğin sayısallaştırılması sayesinde de kolon yerleşim düzensizliği ile maksimum çatı katı ötelemesi arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Kolonların plandaki yerleşim düzensizliğinin ötelemelerde artışa neden olacağı bilinmekle birlikte düzensizlik oranı ile öteleme arasındaki ilişkiyi ortaya koymak için seçilen bir tam düzenli model üzerinde farklı kolon düzensizlikleri olan 16 adet model geliştirilmiştir. Doğrusal tepki-spektrum çözümlemeleriyle ile doğrusal olmayan itme analizleri yapılarak bütün modeller için kat ötelemeleri, taban kesme kuvvetleri hesaplanmış, ayrıca doğrusal yöntemle, dışmerkezlik, kütle katılım oranları ve ana salınım periyotları gözlemlenmiştir. Kısaca, düzensizliğin sayısallaştırılması hem mimari hem de yapısal açıdan tasarımcıların elini daha çok güçlendirebilecek yeni bir yaklaşım olmakla birlikte, deneyime dayalı öngörünün bir ileri aşaması olarak geliştirilen bu algoritma, tasarımcılar için bir değerlendirme aracı olarak kullanılabilecektir.

 Çatı katı ötelemesi yanal performans planda düzensizlik benzeşim katsayısı kolon yoğunluğu haritası Sözen M., Lateral Drift of Reinforced Concrete Structures Subjected to Strong Ground Motion, Bulletin of the New Zealand National Society for Earthquake Engineering, 16(2), 107-122, 1983 Brun J., Kostem C., Lateral deflection prediction of concrete frame-shear wall system, Technical Report No: 433-6 Fritz Engineering Laboratory, Lehigh Univ.,1986, USA, http://digital.lib.lehigh.edu/fritz/pdf/433_6.pdf Wu X., Ghaboussi J., Garrett Jr, J.H., Use of neural networks in detection of structural damage. Computers and Structures, 42(4), 649–659, 1992 Hassan A.F., Sozen, M.A., Seismic vulnerability assessment of low rise buildings in regions with infrequent earthquakes. ACI Structural Journal, 94, 31-39, 1997 Pay A.C., A new methodology for the seismic vulnerability assessment of existing buildings in Turkey. Dissertation, METU, Turkey, 2001 Yucemen M.S., Ozcebe G., Pay A.C., Prediction of potential damage due to severe earthquakes, Structural Safety, 26(3), 349–366, 2004 Yakut A., Ozcebe G., Yucemen M.S., Seismic Vulnerability assessment using regional empirical data Earthquake Engineering and Structural Dynamics 35, 1187–1202, 2006 Ozcebe, G., Yucemen, M.S., Aydogan, V., Yakut A., Preliminary seismic vulnerability assessment of existing reinforced concrete buildings in turkey- part i: statistical model based on structural characteristics, In: Wasti S.T., Ozcebe G. (ed) Seismic assessment and rehabilitation of existing buildings Kluwer Academic Publishers-KAP, Doortrecht, 29–42, 2003 Karaca H., Development of a Lateral Performance Prediction Equation (LPPE), Periodica Polytechica Civil Engineering, 62(2), 429–443, 2018 Xie Y., Majid E.S., Padgett J.E., Reginald D., The promise of implementing machine learning in earthquake engineering: A state-of-the-art review, Earthquake Spectra, 36(8): 875529302091941, 2020 Stefanini L., Badini L., Mochi G vd, Neural networks for the rapid seismic assessment of existing moment-frame RC buildings, International Journal of Disaster and Risk Reduction, 67, 102677, 2022 [Kagan Y., Knopoff L., Earthquake Risk Prediction as a Stochastic Process, Physics of the Earth and Planetary Interiors, 14, 97-108, 1977 Strader A., Schneider M., Schorlemmer D., Prospective and Retrospective Evaluation of Five-Year Earthquake Forecast Models for California, Geophysical Journal International, 211(1), 239-251,2017 Sap2000 Version 22, Computers and Structures, Inc, Structural Analysis Program, Berkeley, California, USA, 2020 Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği, Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı, Ankara, 2018 ASCE 41-06, Seismic Rehabilitation of Existing Buildings ASCE/SEI 41-06, American Society of Civil Engineers, Washington DC, USA, 2007 MATLAB version R2018a, The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, USA, 2018