BETONUN KIRILMA YÖRÜNGESİNİN TESPİTİNDE GENETİK ALGORİTMA OPTİMİZASYONU

Abstract

Yüksek Lisans Tezi BETONUN KIRILMA YÖRÜNGESİNİN TESBİTİNDE GENETİK ALGORİTMA OPTİMİZASYONU Mehmet DEMIRPOLAT Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı 1997, Sayfa: 95 Bu çalışmada, son yıllarda hızla gelişen yapay zeka konularının ana başlıklarından birini teşkil eden Genetik Algoritmalar ile bilgisayar ortamında iki boyutlu modeli oluşturulan bir beton numunesi üzerinde, kırılma yörüngesinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Önce genetik algoritmalar ve betonun kırılma mekaniği ile ilgili çeşitli yayınlar taranarak genetik algoritmaların yapı mühendisliği problemlerinde kullanımı araştırılmıştır. Bilgisayar ortamında betonun iki boyutlu modellemesi yapılarak çeşitli nümerik beton numuneleri elde edilmiştir. Modellemede, Fuller parabolünün istatistiksel yöntemlerle iki boyuta indirgenmesi esasına dayanan Walraven(1980) formülasyonu kullanılmıştır. Betonun bilgisayar ile nümerik modellemesinde C++ programlama dili ile genel amaçlı bir nümerik beton modelleme programı geliştirilmiştir. Sözkonusu programda, modelleme türü problemlere yatkınlığı açısından, Nesneye Yönelik Programlama teknikleri kullanılmıştır. Elde edilen nümerik beton modelleri üzerinde belirlenen kritik noktalardan geçecek en uygun kırılma yörüngesi Genetik Algoritma optimizasyonu ile belirlenmiştir. Genetik algoritmalar, klasik optimizasyon algoritmalarının yetersiz kaldığı birçok problemde sonuca ulaşabilmek için kullanılabilecek en iyi araçlardan birisidir. Betonun heterojen yapısından dolayı ortaya çıkan ve klasik optimizasyon yöntemleriyle çözümün yetersiz kaldığı bu tür problemlerde genetik algoritmaların ne kadar etkin olduğu gösterilmiştir. Genetik algoritma ile optimizasyon için genel amaçlı bir bilgisayar programı C++ programlama diliyle ve nesneye yönelik programlama teknikleriyle geliştirilmiş ve kırılma yörüngesinin optimizasyonunda bu program kullanılmıştır. ANAHTAR KELİMELER : Kırılma Mekaniği, Beton. Nümerik Modelleme, Yapay Zeka, Genetik Algoritmalar