Yüksek LisansAçık Erişim

Betonarme yapıların bölgesel risk önceliklerinin hibrit bir yapay zeka modeli ile sınıflandırılması

Bu tez size mi ait?

Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.

2024
0 görüntülenme
0 i̇ndirme

Özet (TR)

Son olarak oluşan 06 Şubat 2023 Kahramanmaraş deprem çiftinin oluşturduğu yapısal kayıplar mevcut yapılar ile ilgili deprem performanslarının önemini bir kez daha ortaya koymuştur. Modern afet öncesi yönetiminin bir parçası da mevcut yapıların olası depremden önce risk önceliklerinin belirlenerek gerekli önlemlerin alınmasını sağlamaktır. Bu tez çalışmasında betonarme binaların risk önceliklerinin yapay zeka metodları ile belirlenmesi adına Van iline bağlı Çaldıran ilçesinde yer alan mevcut betonarme yapı stoku üzerinden örnekleme yapılmıştır. Seçilen betonarme binalar için saha incelemeleri sonucu elde edilen veriler kullanılarak yapısal sistem puanları elde edilmiştir. Bu puanlamalara göre betonarme yapıların risk öncelikleri iki farklı sınıfa ayrılmıştır. Çalışma kapsamında 2019 yılında güncellenen Türk Hızlı Değerlendirme yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen tüm değerler dikkate alınarak çok katmanlı algılayıcı ağlar ve ateşböceği optimizasyon algoritmasının hibritleştirilmesi ile oluşturulan model ile betonarme yapıların bölgesel risk öncelikleri sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Bölgenin yapı stoku hakkında bilgiler verilerek alınabilecek önlemler hakkında öneriler yapılmıştır.

Yazar

Özge Yayla

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Özge Yayla (Yüksek Lisans Tezi). Betonarme yapıların bölgesel risk önceliklerinin hibrit bir yapay zeka modeli ile sınıflandırılması, 2024, Bitlis Eren University.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Bitlis Eren University tezlerinden daha fazlası