Metasezgisel algoritmalarla optimum ayarlı kütle sönümleyicisi tasarımı ve yapay zekâ tabanlı tahmin modeli
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Melda Yücel
Danışman: Gebrail Bekdaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışma, özellikle yüksek yapılı binalarda deprem, rüzgâr, hidrolik kuvvetler vb. gibi dış dinamik etkenlerden dolayı oluşan ve yapı ile canlılara zarar verebilecek titreşim ve yer değiştirme (deplasman) gibi yapı tepkilerinin azaltılması ve nihayetinde tamamen sönümlenmesi amacıyla kullanılan ayarlı kütle sönümleyicilerine (TMD) yöneliktir. Bu amaçla yapılarda kontrol sistemlerinden biri olan TMD' lerin kullanılmasıyla bu etkiler en aza indirilebilmektedir. Hedeflenen amaç doğrultusunda TMD' lerin optimum ayarlanması ile en doğru davranışı sergileyen sönümleyici yapısının elde edilmesi olası yapı hasarlarının minimum değerlerde oluşması açısından da fayda sağlamaktadır. Bu nedenle optimizasyon sürecinde güncel metasezgisel algoritmalardan biri olan çiçek tozlaşması algoritması (FPA) kullanılarak optimizasyonun amacı olan transfer fonksiyonunun en büyük genlik değerinin minimizasyonunu sağlayacak optimum ayarlı kütle sönümleyicisi parametreleri elde edilmiştir. Ardından gerçekleştirilen tahmin sürecinde ise elde edilen optimum tasarım parametrelerinin (optimum sönüm oranı ve periyot) yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak oluşturulan yapay zekâ tabanlı bir sistemde eğitilmesi ile hedeflenen sistem öğrenmesinin sağlanması ve bu sayede yeni tasarım modelleri için TMD parametrelerinin optimum değerlerinin tahmin edilmesi mümkün olmuştur. Ayrıca tahmin edilen optimum parametreler ile transfer fonksiyonun minimum amaç fonksiyonu değeri de doğrudan hesaplanabilmiştir. Böylece geliştirilen öğrenme ve tahmin sistemi ile yinelemeli optimizasyon işlemlerinin gerektirdiği sürenin en aza indirilmesi mümkün olmakta ve istenilen sonuçlara daha hızlı ve daha az çaba ile ulaşılabilmektedir. Diğer yandan eğitim verisinin artırılmasıyla daha doğru tahmin sonuçları üretilebilmesi ve çok sayıda yeni TMD tasarımı için aynı anda tahmin yapabilmeyi mümkün kılan bir sistem olması da bu yapay zekâ modelinin daha esnek ve kolay müdahale edilebilir olmasını sağlamaktadır. Bu sayede en doğru ve sağlıklı TMD tasarımlarının elde edilmesi ile depremlerin yapılara vermiş olduğu zararların azaltılması mümkün olmaktadır.