Yapısal hasar tespitinde elektrikli yılan balığı optimizasyon algoritmasının uygulanması

Bu tez çalışmasında, yapıların titreşim tabanlı dinamik davranışları kullanılarak hasar tespiti yapılmasını sağlayan bir optimizasyon yaklaşımı geliştirilmiştir. Çalışmanın temel amacı, yapısal hasar tespitine yönelik meta-sezgisel yöntemlerden biri olan ve doğadan esinlenen Elektrikli Yılan Balığı Avlanma Optimizasyonu (EEFO) algoritmasının etkinliğini araştırmak ve bu algoritmayı yaygın kullanılan Harmony Search (HS) ve Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritmalarıyla karşılaştırmaktır. Hasar tespiti problemi, ölçülen ve model verileri arasındaki farkı minimize eden bir optimizasyon problemi olarak formüle edilmiştir. Bu amaçla, yapıların doğal frekansları ve mod şekillerine dayalı bir amaç fonksiyonu tanımlanmış, çözüm arayışı EEFO algoritmasıyla yürütülmüştür. Geliştirilen yöntem, MATLAB ortamında programlanmış ve analizler hem 10 elemanlı düzlemsel kafes hem de 72 elemanlı uzaysal kafes yapılar üzerinde gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, farklı popülasyon büyüklüklerinde (20, 50, 75 ve 100) algoritmalar test edilerek performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçların güvenilirliğini sağlamak amacıyla SAP2000 yazılımıyla doğrulamalar yapılmıştır. Sonuçlar, EEFO algoritmasının yalnızca daha büyük popülasyon boyutlarında değil, aynı zamanda daha küçük popülasyonlarda da diğer algoritmalara kıyasla daha yüksek doğruluk ve sağlamlık sağladığını göstermektedir; burada hasar lokalizasyonu ve tahmin doğruluğu açısından HS ve ABC'yi hala geride bırakmıştır. EEFO, çözüm alanının daha dengeli bir keşfini gösterir, daha düşük hata oranları ve sınırlı popülasyon koşullarında bile daha tutarlı tahminler üretir. Bu bağlamda, EEFO yapısal hasar tespit sorunları için umut verici ve etkili bir alternatif olarak ortaya çıkmaktadır.