Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/49151
Title: Doğrusal ve kıvrımlı akarsulara yerleştirilen köprü ayakları etrafında meydana gelen oyulma derinliğinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Other Titles: Determination of scouring depth around bridge foundations located on straigth and curled streams with artificial neural networks
Authors: Fırat, Mahmut
Advisors: Güngör, Mahmud
Keywords: İnşaat Mühendisliği
Civil Engineering
Köprü ayakları
Bridge pier
Oyulma
Scour
Yapay sinir ağları
Artificial neural networks
İleri beslemeli sistemler
Feed forward systems
Oyulma Derinliği
Köprü Ayağı
Yapay Sinir Ağları
İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağlan
Hatayı Geriye Yayma
Scouring Depth
Bridge Foot
Artificial Neural Networks
Feed Forward Neural Networks
Error Back Propagation
Publisher: Pamukkale Üniversitesi
Abstract: V Akarsular üzerine inşa edilen köprülerin yıkılma sebepleri, ayakları etrafında meydana gelen yerel oyulmalar sonucu stabilitelerini kaybetmeleridir. Bu nedenle yerel oyulmaların hesabı, köprülerin projelendirilmesinde oldukça önem taşımaktadır. Bu durumda oyulmaya etkili parametreler belirlenerek yapay sinir ağları ile oyulma derinliği kolaylıkla hesaplanabilmektedir. Literatürde bir çok yapay sinir ağ yapılarından bahsedilmektedir. Tezde, tahmine yönelik çalışmalarda en iyi sonucu veren ve en çok kullanılan ileri beslemeli sinir ağları kullanılmıştır, bu tür ağda, sinir ağı en az üç tabakadan oluşur. Bunlar giriş, gizli ve çıkış tabakasıdır. Giriş ve çıkış tabaka sayısı probleme göre giriş ve çıkış verilerine göre değişmektedir. Gizli tabaka sayısı ise deneme yanılma yoluyla bulunmaktadır. Öğrenme algoritması olarak hatayı geriye yayma algoritması kullanılmıştır. Oyulma derinliği, (Güngör, 1997) tarafından yapılan deneysel çalışma sonucunda elde edilen maksimum denge oyulma derinliği değerleri kullanılarak yapay sinir ağları ile tespit edilmiştir. Bunun için veri gruplarının bir kısmı eğitim işlemi için kalan diğer kısmı ise test işleminde kullanılmıştır. Test işleminde elde edilen sonuçlar ile deney sonuçlarının karşılaştırılması bölüm IV 'de verilmiştir. Anahtar Kelimeler: Oyulma Derinliği, Köprü Ayağı, Yapay Sinir Ağları, İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağlan, Hatayı Geriye Yayma. Mahmut FIRAT
VI ABSRACT The main reason of the fall down of bridges which are built over the river is related to the lose of their balances caused by scouring that occurs around the bridge piers. Hence, determination of the local scouring is quite important in projecting of the bridges. In this situation, after determination of the scouring influenced parameters, scouring depth is easily calculated by Artificial Neural Networks. In the literature, is discussed from a lot of artificial neural network structures. In this thesis, used the best result the approximation study and mostly used the feed forward neural networks. In this type network, neural network is taked from at least three layers. These are input, output and hidden layers. Input and output layers are changed according to input and output datum. Hidden layer number is determined per trial. The back propagation algorithms is used as learning algorithms Scouring depth is determinated with artificial neural networks by using the maximum balance scouring depth values which were got from experimental studies result by (Güngör, 1997). For this aim, one part of the data group were used for training and the other part remaining were used for the test. Comparison of the result of which is getting from the test were and the result of experiment were given at section IV. Key Words: Scouring Depth, Bridge Foot, Artificial Neural Networks, Feed Forward Neural Networks, Error Back Propagation. Mahmut FIRAT
Description: Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
URI: https://hdl.handle.net/11499/49151
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu

Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

108
checked on Aug 24, 2024

Google ScholarTM

Check





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