Akademik Veri Yönetim Sistemi
Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, cilt.35, sa.3, ss.609-622, 2020 (TRDizin)
Yapay zekâ konusunda kaydedilen ilerlemeler günümüzde her alanda çok önemli dönüşümlere neden
olmaktadır. İnşaat mühendisliği alanında da yapay zekâ, makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları
uygulamaları ve kullanımı her geçen gün artmakta ve çeşitlenmektedir. Bu gelişmelere paralel olarak, bu
çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak köprü tasarımında kullanılan hareketli yüklerin köprü kirişlerine
dağılımı için kapalı formüller elde edilmiştir. Bu formüllerde, farklı yapısal köprü parametrelerinin yanı
sıra, AASHTO LRFD’de verilen denklemlerde dahil edilmemiş olan kiriş sayısı parametresi de
eklenmiştir. Bu amaçla, birçok verevsiz basit mesnetli köprü modeli hazırlanarak olası tüm kamyon
yükleri altında sonlu elemanlar analizleri yapılmış ve hareketli yük dağılım katsayıları elde edilmiştir.
Yapay sinir ağları ile elde edilen hareketli yük dağılım faktörleri, sonlu elemanlar analiz sonuçları ile ve
AASHTO LRFD’de verilmiş olan hareketli yük dağılım katsayıları ile karşılaştırılmıştır. Bu
karşılaştırmalar göstermektedir ki, sinir ağları ile elde edilen formüller dağılım faktörlerini oldukça iyi
tahmin edebilmektedir.