YAPILARDA HAREKETLİ YÜK KOMBİNEZONLARININ GENETİK ALGORİTMALAR İLE BELİRLENMESİ

Abstract

Yüksek Lisans Tezi YAPILARDA HAREKETLİ YÜK KOMBİNEZONLARININ GENETİK ALGORİTMA İLE BELİRLENMESİ Paki TURGUT Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilimdalı 1995, Sayfa:56 Genetik Algoritma, Yapay Zeka'nm bir alt dalıdır. Yapay Zeka 'nm diğer dalları olan Uzman Sistemler ile ilgili inşaat mühendisliği uygulamaları yeterli sayılabilecek seviyededir. Ancak Genetik Algoritma konusundaki uygulamalar oldukça sınırlı sayıdadır. Genetik Algoritma, bilgisayar üzerinde oluşturulan bir evrim seklidir. Genetik Algoritma ile oluşturulan seleksiyon, doğal topluluklara benzer şekilde, bilgisayar hafızasına depo edilmiş kromozomlar üzerinde icra edilmektedir. Sunulan bu çalışmada, Genetik Algoritma tekniği kullanılarak, yapı sistemlerinin yük kombinezonlarının belirlenmesi incelenmiştir. Bulunan sonuçlar, tesir çizgileri ile karşılaştırılarak daha hassas sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Ayrıca ölü/toplam yük oranının yük kombinezonuna etkisi incelenmiştir. Genetik Algoritma tekniği ile bulunan sonuçlar şu ana kadar en geçerli metcd olan tesir çizgileri metodunun verdiği sonuçlardan daha hassas olmaktadır. ANAHTAR KELİMELER: Yapay Zeka, Genetik Algoritma, Tesir Çizgileri, Yük Kombinezonları

II SUMMARY Masters Thesis DETERMINATION OF LIVE LOAD COMBINATIONS IN STRUCTURES BY GENETIC ALGORITHMS Pakı TURGUT Fi rat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Civil Engineering 1995, Page: 56 A Genetic Algorithm is a subscience branch of Artificial Intelligence that are expert systems are sufficient in the applications related to civil engineering. However, the applications are limited in Genetic Algorithm. There is a form of evolution, called a Genetic Algorithm, that takes place in a computer. In Genetic Algorithms, selection operates on strings of binary digits stored in the computer's memory, the functionality of these string evolves in much the same way that natural populations of individuals evolve. In this presented study, load combinations of structural systems were intended to determine by using Genetic Algorithm. Determined results were compared with the results obtained from influence lines. In that comparison, it has been seen that solutions with Genetic Algorithm are more sensitive. Moreover, the effect of load combination on the ratio of death load /total was studied. KEYWORDS: Artificial Intelligent, Genetic Algorithm, Influence Lines, Load Combinations