Zeminlerin sıvılaşmasının tahmini için istatistik ve yapay zeka'ya dayalı modeller oluşturma


Creative Commons License

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği , Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Tülay Hakan

Danışman: Mehmet Cemal Acar

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Kohezyonsuz ve suya doygun kumlu, siltli zeminlerde deprem gibi dinamik yükler altında meydana gelen zemin sıvılaşması sonucu yapısal hasarlardan oluşur. Bu çalışmada Erzincan ili çevresi ve Kayseri ili Mobilyacılar Sitesi Bölgesinin sıvılaşma potansiyeli değerlendirilmiştir. Sıvılaşma potansiyelinin araştırılmasında arazide yapılan standart penetrasyon deneyi (SPT) verileri kullanılmıştır. İlk aşamada Erzincan ili ve çevresinde açılan 63 adet sondaj, Kayseri ili Mobilyacılar Sitesinde açılan 69 adet sondaj kuyusundan elde edilen örselenmiş ve örselenmemiş numuneler üzerinde zemin özelliklerinin belirlenmesi amacıyla deneyler yapılmış ve toplamda 837 veri elde edilmiştir. Bu verilerin %70'i eğitme (586) %30'u test verileri olarak rastgele seçilmiştir. Bu verileri kullanılarak Basitleştirilmiş Sıvılaşma Analizi [1] yapılmıştır. Elde edilen zemin parametreleri üzerinde VIF (Varyans etki analizi) yapılmıştır. Bu analizler sonucunda N60 (Düzeltilmiş zemin penetrasyon direnci), İDO (İnce dane oranı), BHA (Birim hacim ağırlık), d (Derinlik), D50 (Ortalama dane çapı) bağımsız parametreler, CRR (Devirsel direnç oranı) değerinin de bağımlı parametre olarak kullanılmasına karar verilerek modeller oluşturulmuştur. İstatistiksel yöntem olarak SPSS programında Kuadratik fonksiyonuyla denklem elde edilmiştir. Daha sonra MATLAB programındaki ANFIS ve YSA yöntemleriyle modeller oluşturulmuştur. Bu yöntemlerde bağımsız parametreler girdi parametreleri, bağımlı parametre de çıktı değeri olarak kullanılmıştır. Eğitim verileri ile yapılan bu modeller test verileriyle karşılaştırılarak determinasyon katsayıları hesaplanmıştır. Çeşitli hata hesaplama değerlerine bakılarak da en uygun modelin YSA modeli olduğuna karar verilmiştir.