+90(533) 652 66 86
nwsa.akademi@hotmail.com
Fırat Akademi Samsun-Türkiye
| Cover Download | Context Page Download |
Murat Ceylan 1 , Musa Hakan ARSLAN 2 , Tayfun KOYUNCU 3
Bu çalışmada mevcut betonarme (BA) yapıların performanslarının değerlendirilmesi için yapay zekâ tabanlı analitik bir yöntem geliştirilmiştir. Çalışmada BA bina performansını etkilediği düşünülen içerisinde binanın beton basınç dayanımı da olan 23 parametreye göre kat sayıları 4 ile 10 arasında değişen 66 BA binanın performans analizi yapılarak ilgili binaların olası deprem durumunda TDY-2007’de belirtilen 4 kademeli performans seviyeleri bulunmuştur. Geliştirilen yapay zekâ tabanlı söz konusu hızlı değerlendirme algoritması sayesinde ülkemizdeki 4 ve 10 katlı mevcut BA binaların, çok kısa bir sürede ve ekonomik bir şekilde değerlendirilmesi yaklaşık %80 doğruluk oranında yapılmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında ise yapay zeka tabanlı algoritma verilerine beton parametresi dahil edilmemiş algoritma bu şekilde eğitilip test edilmiştir. Beton parametresi olmaksızın elde edilen doğruluk oranı yaklaşık %74 oranında bulunmuştur.
Keywords
Betonarme Bina,
Performans Analizi,
Deprem,
Yapay Sinir Ağları,
Beton Parametresi,
Murat Ceylan 1 , Musa Hakan ARSLAN 1 , Tayfun KOYUNCU 1
In this study, an artificial intelligence-based (ANN based) analytical method has been developed for analyzing earthquake performances of the reinforced concrete (RC) buildings. In the scope of the present study, 66 real RC buildings with four to ten storeys were subjected to performance analysis according to 23 parameters including concrete compressive strength thought to be effective on the performance of RC buildings. In addition, level of performance possible to be shown by these buildings in case of an earthquake was determined on the basis of the 4-grade performance levels specified in Turkish Earthquake Code-2007 (TEC-2007). Thus, an output performance data group was created for the analyzed buildings, in accordance with the input data. Thanks to the ANN-based fast evaluation algorithm mentioned above and developed within the scope of the proposed project study, it will be possible to make an economic and rapid evaluation of four to ten-storey RC buildings in Turkey with great a
Keywords
Reinforced Concrete Building,
Performance Evaluation,
Earthquake,
Artificial Neural Network,
Concrete Parameter,
|
Authors |
|
|||||||||||
|
|
||||||||||||
|
Supporting Institution |
: | |||||||||||
|
|
||||||||||||
|
Project Number |
: | |||||||||||
|
|
||||||||||||
|
Thanks |
: | |||||||||||
