Zaman-tanım alanında optimum ayarlı kütle sönümleyicisi tasarımına yönelik makine öğrenmesi tabanlı tahmin yöntemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Melda Yücel
Danışman: Gebrail Bekdaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnşaat ve bilhassa yapı mühendisliğinde var olan en temel mühendislik problemlerinden biri herhangi bir yapısal tasarımın (televizyon kuleleri, iş merkezleri, okul ve hastane binaları, alışveriş merkezleri vb.) özellikle deprem, kuvvetli su dalgaları ve rüzgâr, araç trafiği, yüksek ses vb. gibi çeşitli dinamik kuvvetlerin etkisiyle hasar almasına ve bu doğrultuda oluşabilecek çökme, göçme gibi nedenlerden kaynaklı olarak içerisinde bulunan canlı varlıkların zarar görmesine neden olabilecek salınım/titreşim hareketlerinin ve bu faktörler sebebiyle meydana gelecek yapısal tepkilerin (yer değiştirme, ivme, hız vb.) azaltılarak dengelenmesi ve hatta tamamen sönümlenmesidir. Bu bağlamda mevcut tez çalışmasında, yapılara etkiyen titreşim kuvvetlerinin sönümlenmesi amacıyla yararlanılan pasif kontrol sistemlerinden biri olan ayarlı kütle sönümleyicilerinin (TMD) söz konusu hedeflere yönelik olarak en doğru ve uygun diğer bir deyişle optimum tasarımının elde edilebilmesi için özellikle günümüzde çok sık bir şekilde ve birçok bilimsel alanda tercih edilen optimizasyon yöntemlerinden olan; canlıların bazı genetik özelliklerinin yanısıra doğal yaşamda hayatlarını sürdürmelerini sağlayan avlanma, beslenme, türdeşleriyle haberleşme vb. gibi faaliyetler, çeşitli kimyasal ve fiziksel süreçlerin oluşum mekanizmaları veya hafızaya dayalı yeteneklerden yola çıkılarak tasarlanmış olan metasezgisel algoritmalardan yararlanılmıştır. Bu sayede istenen titreşim ve salınım sönümleme etkisi elde edilerek bu gibi dinamik etkilere maruz kalan mevcut yapıların görebileceği hasarın en aza indirilmesiyle içerisinde yaşayan canlıların da can güvenliği sağlanabilmektedir. Bununla birlikte tasarımın istenilen optimallik koşullarını sağlaması amacıyla yararlanılan söz konusu metasezgisel algoritmalar, en uygun ve güvenli tasarımın ortaya çıkarılması sürecinde yinelemeli ve genellikle uzun süreler gerektiren analiz safhalarına ihtiyaç duymaktadır. Bu olumsuzluğun giderilmesi içinse gelişmiş ve son derece hızlı işlemler yapabilen tekniklere sahip olan teknolojilerden biri olan yapay zekâ ve makine öğrenmesi alanından faydalanılmıştır. Bu doğrultuda çok sayıda ve çeşitli tasarıma yönelik olarak birden çok aşama gerektirmesinin yanı sıra zaman ve dolayısıyla maliyet kaybına neden olabilecek optimizasyon süreçlerine destek olabilecek daha hızlı ve performansı ölçülebilir, ve aynı zamanda kontrol edilebilir olması nedeni ile de doğru sonuçlar verebilmesinden dolayı makine öğrenmesi teknikleri faydalı olmaktadır. Mevcut tez çalışmasında gerçekleştirilecek uygulamaların temel amacı ise zaman-tanım alanında çeşitli yapı modellerine yönelik olarak hem optimum ayarlı kütle sönümleyicisi tasarımlarının elde edilmesi hem de bu tasarımlar yoluyla öğrenme sürecinin gerçekleştirilerek farklı yapı tasarımları için gerekli sönümleyici parametrelerinin belirlenmesinde direkt olarak kullanılabilecek bir yapay zeka ve makine öğrenmesi tabanlı tahmin modelinin oluşturulması olarak belirlenmiştir. Bu bağlamda sözkonusu yapısal tasarım problemine yönelik olarak geliştirilen bu gibi son derece gelişmiş, akıllı ve esnek/uyarlanabilir karar verme modeli sayesinde gerekli optimizasyon süreçleriyle koordine bir şekilde çalışabilme, hedef alınan farklı tasarım modelleri için ihtiyaç olan çabanın, tasarım safhalarının ve dolayısıyla da maliyetin en aza indirilmesini sağlayabilme, ayrıca son derece doğru ölçümleme ve tahminleme yapabilme ve gerektiğinde müdahale edilebilme gibi amaçların gerçekleştirilmesi mümkün hale gelmiştir.