Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/1500
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorErdal Akyol-
dc.contributor.authorŞen, Gulmustafa-
dc.date.accessioned2017-03-07T07:36:05Z
dc.date.available2017-03-07T07:36:05Z
dc.date.issued2010-07-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11499/1500-
dc.description.abstractZemin sıvılaşması, deprem hasarlarının en önemli nedenlerinden birisi olup binalar, yollar, köprüler, barajlar ve önemli candamarı (lifeline) sistemleri (doğalgaz, su, elektrik vb.) üzerinde yıkıcı etkilere yol açabilmektedir. Son 40 yılda meydana gelen gelişmeler ışığında sıvılaşma zararlarının daha net ortaya çıkması sonucu, sıvılaşma potansiyelinin daha etkili ve güvenli bir şekilde ortaya konulması gerekmektedir. Sıvılaşma riskinin belirlenmesinde arazi ve laboratuvar verileri kullanılmaktadır. Arazi verilerinin kullanılması doğal zemin koşullarının yerinde değerlendirilmesine de olanak sağladığı için çalışmalar bu konu üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada sıvılaşma potansiyelinin belirlenmesinde en yaygın kullanılan in-situ deneylerden Konik Penetrasyon Testi (CPT) ve Standart Penetrasyon Testi (SPT) verilerinden faydalanılmıştır. Bu veriler geçmiş depremlerin oluştuğu bölgelerdeki sıvılaşmış ya da sıvılaşmamış gerçek arazi verilerinden oluşmaktadır. Dünyanın değişik bölgelerinden derlenen bu veri seti ile mühendislik uygulamalarında etkin bir şekilde kullanılan Genetik Algoritma (GA) yöntemine uygun bir veri tabanı oluşturulmuştur. GA en yaygın optimizasyon algoritmalarından biridir. Bu çalışmayla GA yöntemi kullanılarak, sıvılaşma potansiyelinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu yöntemle CPT ve SPT verilerini kullanan yeni bir Sıvılaşma Indeksi (SI) önerilmiştir. GA yöntemi kullanılarak GALIQ isimli bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılımın tezin konusunu oluşturan sıvılaşma potansiyelinin tahminine yönelik olarak kullanılabilmesi için sıvılaşma potansiyeline etki eden parametrelerin yer aldığı veri tabanından çok değişkenli fonksiyonlar GA yaklaşımı ile üretilerek optimum çözümler değerlendirilmiştir. Yazılımın önemli avantajlarından birisi de tahmin fonksiyonunun yazılım tarafından üretilmesidir. GALIQ yazılımı, fonksiyonun tüm bileşenlerini verilen bir şablonu esas alarak kendisi oluşturmaktadır. Yani, SI tahmin fonksiyonu terimlerinin katsayı ve üslerinin yanında bu terimde yer alacak fonksiyonların tiplerini de yazılım belirlemektedir. Bu yönüyle de GA tekniğine önemli bir katkı sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, Robertson ve Wride (1998) ve Youd vd (2001) önerdiği yöntemle karşılaştırılmıştır. CPT verilerine dayalı önerilen yöntem %7,5 hata oranına sahipken literatürdeki yöntem (Robertson ve Wride 1998) %39,0 hatalı sonuçlar vermiştir. Aynı şekilde SPT verilerine dayalı önerilen yöntem ise %15,0 hata oranına sahipken literatürdeki yöntem (Youd vd 2001) % 25,8 hatalıdır. Böylece sıvılaşma potansiyelinin değerlendirilmesinde önemli ölçüde daha iyi sonuçların elde edildiği görülmüştür.en_US
dc.description.abstractLiquefaction is one of the main causes of seismic hazard and may have detrimental effects on buildings, roads, bridges, dams and important lifeline systems during earthquakes. Considering the events in the last forty years that reveals the harmful consequences of the liquefaction in a more remarkable manner, the need for more efficient and reliable assessment of the liquefaction potential has been arised. Field and laboratory data were used for determination of liquefaction risk. The studies were more focused on use of field data as it enables the evaluation of the natural soil conditions in place. In this study, the data of the most widely used in-situ tests for determination of liquefaction potential: Cone Penetration Test (CPT) and Standard Penetration Test (SPT) were used. These data were composed of information about the regions that had been reported as liquefied or non-liqufied during past earthquakes. A database, containing information from different regions of the world, is established for the Genetic Algorithms (GA) method. GA is the one of the most common optimization algorithms, which is efficiently used for many engineering applications. The aim of this study was the determination of liquefaction potential by using GA method. A new Liquefaction Index (LI) has been suggested. A software called as GALIQ has been developed for the calculation of the LI by GA method. Using the database that included the variables affecting liquefaction potential, functions with multiple parameters were produced by GA approach and evaluated for optimum solution. One of the significant advantages of the software is the establishment of the objective function by itself based on a given template. Besides the product and power coefficients of the variables of the objective function, software decides which of the earthquake/soil parameters should be used and if necessary as part of an inner function. In this sense, it is a major contribution to use of GA method. The obtained results were compared to widely used methods of Robertson and Wride (1998) and Youd et al. (2001). The developed method based on the CPT values has a misestimation ratio of 7.5% while Robertson-Wride?s method (1998) has 39%. The same figures are 15% for recommended SPT method and 25.8% for Youd et al. (2001). It was observed that suggested formulation gave considerably better estimations based on SPT and CPT data.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherPamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSıvılaşmaen_US
dc.subjectSıvılaşma İndeksien_US
dc.subjectGenetik Algoritmaen_US
dc.subjectStandart Penetrasyon Testien_US
dc.subjectKoni Penetrasyon Testien_US
dc.subjectDepremen_US
dc.subjectLiquefactionen_US
dc.subjectLiquefaction Indexen_US
dc.subjectGenetic Algorithmen_US
dc.subjectStandard Penetration Testen_US
dc.subjectCone Penetration Testen_US
dc.subjectEarthquakeen_US
dc.titleSıvılaşma riskinin belirlenmesinde genetik algoritma yaklaşımıen_US
dc.title.alternativeEstimation of liquefaction potential using genetic algorithm approachen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.yoktezid269963en_US
dc.ownerPamukkale University-
item.openairetypeDoctoral Thesis-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.languageiso639-1tr-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
crisitem.author.dept10.08. Geological Engineering-
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Gulmustafa Şen.pdf11.83 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

74
checked on Aug 24, 2024

Download(s)

370
checked on Aug 24, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.