DEPREM ETKİSİ ALTINDA ÇELİK YAPILARIN DEPLASMANLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İNCELENMESİ - AKSU, NİYAZİ SAFA (Fırat Üniveristesi, 2025)
Bir yapının tasarım boyutlandırılması, zemin analizi, taşıyıcı sistem seçimi, malzeme tayini, üç boyutlu modelleme ve analiz, gerekli durumlarda revizyon ve tadilatların yapılması gibi zaman alan bir süreci kapsamaktadır. Yapay zekâ kullanımı ise bu sürecin hızlanmasını sağlayıp zaman kayıplarını minimize edebilecek bir teknolojidir. Bu çalışmanın amacı bu teknolojinin bu alandaki kullanımını sorgulamaktır. Bu nedenle çalışmada öncelikle örnek çelik yapılarımız moment aktaran çelik yapılar olarak belirlendi. Örnekler, dört farklı taban alanı, iki farklı kat yüksekliği ve sekiz farklı kat sayısı kombinasyonu kullanılarak toplam 64 adet olacak şekilde oluşturuldu. Örnek yapılar, SAP 2000 programı yardımıyla modellenerek deprem etkisi atında doğrusal statik analizi yapıldı. SAP 2000 ile analizi yapılan örnek yapıların, maksimum deplasman değerleri oluşturulan yapay sinir ağının (YSA) çıktı seti olarak belirlendi. Maksimum deplasmanı etkileyecek bazı parametreler olarak; kat sayısı, kat yüksekliği, yapı toplam yüksekliği, yapı taban alanı ve yapı ağırlığı değerleri ise girdi seti olarak belirlendi. Girdi ve çıktı veri kümesi belirlenen YSA modeli Matlab programı yardımıyla oluşturuldu. Çalışma sonucunda oluşturulan YSA modeli ile tahmin edilen değerler ile SAP 2000 ile bulunan değerler arasında kıyaslama ve regresyon analizi yapılmıştır. Yapılan kıyaslama ve regresyon analizinde, YSA ile tahmin edilen değerlerin sıfır hata çizgisine oldukça yakın dağılım gösterdiği, bağıl hata oranlarının düşük ve regresyon katsayılarının 1'e oldukça yakın olduğu görülmüştür. Yapay zekanın sadece bir alt dalı ile yapılan bu çalışma ile alınan olumlu sonuç diğer alt dallarında da olumlu sonuçlar verme umudunu göstermekte hatta birden fazla alt dalının birlikte kullanılmasıyla gelecekte inşaat mühendisliğinin proje aşamasında farklı ve yenilikçi senaryoların ortaya çıkabileceği öngörülmektedir.

The design of a building includes a time-consuming process such as dimensioning, soil analysis, structural system selection, material determination, three-dimensional modelling and analysis, revisions and modifications when necessary. The use of artificial intelligence is a technology that can minimise time losses by accelerating this process. The purpose of this research is to investigate the use of this technology in this field. For this reason, firstly, our sample steel structures were determined as steel moment resisting frames. A total of 64 examples were created by using four different floor areas, two different storey heights and eight different number of storey combinations The sample structures were modelled with the SAP 2000 program and linear static analysis was performed under earthquake effect. The maximum displacement values of the sample structures analysed with SAP 2000 were determined as the output set of the artificial neural network (ANN). The number of storeys, storey height, total height of the structure, floor area and weight of the structure were determined as input set as some parameters that will affect the maximum displacement. The ANN model with input and output data set was created with the Matlab program. As a result of the research,comparison and regression analysis were conducted between the predicted values obtained from the ANN model and the values calculated using SAP 2000. In the comparison and regression analyses, it was observed that the values predicted by the ANN were very close to the zero error line, the relative error rates were low and the regression coefficients were very close to 1. The positive results obtained in this research with only one sub-branch of artificial intelligence show the hope of positive results in other sub-branches, and it is predicted that different and innovative scenarios may emerge in the project phase of civil engineering in the future by using more than one sub-branch together.
Evaluation of displacements of steel structures under earthquake effects by artificial neural networks
Keywords: İnşaat Mühendisliği