Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Betonarme Kirişlerin Burulma Momenti Tahmini

Gamze DOGAN

Makale detayları

Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Betonarme Kirişlerin Burulma Momenti Tahmini

Yazarlar:

Gamze DOGAN

Yayıncı:

Tayfun UYGUNOĞLU

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

El-Cezeri 2022 Vol.9 Issue 2, pp.912-924

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000404453

eISSN:

2148-3736

pISSN:

2148-3736

Özet:

 

In this study, it is aimed to estimate the torsional strength values obtained from reinforced concrete beam tests with artificial intelligence algorithms without the need for experimental work. In this context, a data pool was created with the beam test data and machine learning regression algorithms were developed with these data. The beam dimensions, concrete compressive strength, stirrup strength, distance and spacing between stirrup arms, yield strength of stirrups and longitudinal torsion reinforcement, ratio of stirrups and longitudinal reinforcement, and longitudinal torsion reinforcement area data included in the experimental studies are input parameters for the algorithms, and the torsional strength value is output (target) selected as the parameter. Multiple Linear Regression, Support Vector Regression, Decision Trees and Random Forest algorithm models were chosen as regression algorithms. As a result, the Support Vector Regression model gave the best result with a prediction success rate of 97.59 % for the estimation of the torsional strength by knowing the material and section properties of reinforced concrete beams.

 

Bu çalışmada betonarme kiriş deneylerinden elde edilen burulma dayanımı değerlerinin, deneysel çalışmaya gerek duyulmadan yapay zekâ algoritmaları ile tahmini amaçlanmıştır. Bu kapsamda yapılan kiriş deney verileri ile bir veri havuzu oluşturulmuş ve bu veriler ile makine öğrenmesi regresyon algoritmaları geliştirilmiştir. Deneysel çalışmalarda yer alan kiriş boyutları, beton dayanımı, etriye dayanımı, etriye kolları arası mesafe ve aralığı, etriye ve boyuna burulma donatısı akma dayanımı,  etriye ve boyuna donatı oranı ile boyuna burulma donatısı alanı verileri algoritmalar için giriş parametreleri olarak, burulma dayanımı değeri ise çıkış (hedef) parametresi olarak seçilmiştir. Regresyon algoritması olarak Çoklu Lineer Regresyon, Destek Vektör Regresyon, Karar Ağaçları ve Rassal Orman algoritma modelleri seçilmiştir. Sonuç olarak ise betonarme kirişlerde malzeme ve kesit özelliklerinin bilinmesi ile burulma dayanımının tahmini için en iyi sonucu % 97,59 tahmin başarı oranı ile Destek Vektör Regresyon modeli vermiştir.

Makale detayları

Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Betonarme Kirişlerin Burulma Momenti Tahmini

Yazarlar: Gamze DOGAN

Yayıncı: Tayfun UYGUNOĞLU

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: El-Cezeri 2022 Vol.9 Issue 2, pp.912-924

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 5/2022

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000404453

eISSN: 2148-3736

pISSN: 2148-3736

Sayı

Yazarlar:

Gamze DOGAN

Yayıncı:

Tayfun UYGUNOĞLU

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

El-Cezeri 2022 Vol.9 Issue 2, pp.912-924

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000404453

eISSN:

2148-3736

pISSN:

2148-3736