Akademik Veri Yönetim Sistemi
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt.8, ss.979-991, 2019 (Hakemli Dergi)
Bu çalışmada yatay kuvvetler altında
betonarme kirişsiz plak döşemeli yapılardan elde edilen döşeme eğilme
momentlerinin çok katmanlı yapay sinir ağları ile analizi yapılmıştır. Analiz
sonucunda kirişsiz plak döşemelerin tasarımına esas olan döşeme momentlerinin
bulunması hedeflenmiştir. Yapay sinir ağları (YSA) ile analiz yönteminde,
yapıyla ilgili seçilen giriş verilerindeki değişkenler, kat yükseklikleri,
döşeme kalınlıkları, deprem kuvvetleri, aks aralıkları ve kolon boyutlarıdır.
Çıkış verisi olarak ise döşeme sonuç tasarım momentleri kullanılmıştır. Bu
verileri üretmek için sonlu elemanlar yöntemini kullanan SAP2000 yazılımında
dört katlı on adet yapı analiz edilmiştir. Bu verileri işlemek için ise MATLAB
yazılımındaki Levenberg-Marquardt algoritmasından yararlanılmıştır. Buna göre
%98,2’lik bir yakınlık elde edilerek YSA analiz sonuçlarının gerçek tasarım
momentleri ile arasında büyük bir farklılığın oluşmadığı görülmüştür. Sonuç
olarak betonarme kirişsiz plak döşemelerin tasarım momentlerinin bulunmasında
YSA ’dan faydalanılması hızlı ve güvenilir sonuçlar elde edebilmek için avantaj
sağlamaktadır.
In this study, the bending moments obtained from reinforced concrete flat slab structures under the influence of horizontal forces were analysed by multi-layer artificial neural networks (ANN). In the analysis method with ANN, the variables in the input data related to the structure are storey heights, slab thickness, earthquake forces, axles spacing and column dimensions. As the output data, the resultant bending moments of the slabs were used. In SAP2000 generate this data, ten structures with four storeys were analysed. The Levenberg-Marquardt algorithm in MATLAB software was used to process this data. Accordingly, a proximity of 98.2% was obtained and it was observed that there was no significant difference between ANN analysis results and actual design bending moments. As a result, the use of ANN in the detection of design moments of reinforced concrete flat slabs can be evaluated as advantageous in terms of obtaining fast and reliable results.