Üç boyutlu yazıcı yardımıyla basılarak inşa edilen yapılar için eksenel kuvvetler kullanılarak optimize kesit geometrilerinin geliştirilmesi

Bu tez, üç boyutlu baskılı beton (3DPC) duvarların sonlu elemanlar (FE) yöntemiyle modellemesinin ayrıntılarını, 3DPC duvarlarının parametrik FE analizini ve 3DPC duvarlarının nihai eksenel yükünü (fmax) ve nihai eksenel yüküne karşılık gelen yer değiştirme (u-fmax) değerini tahmin etmek için çeşitli makine öğrenimi (ML) modellerini sunmaktadır. Altı farklı ML algoritması, yani Rastgele Orman Regresyon Modeli (RFR), Ekstra Ağaçlar Regresyon Modeli (ETR), Gradyan Artırma Regresyon Modeli (GBR), Geçmiş Eğim Artırma Regresyon Modeli (HGB), Hafif Eğim Artırma Makinesi Regresyon Modeli (LightGBM) ve Aşırı Eğim Artırma Regresyon Modeli (XGBoost) kullanılmıştır. Bundan sonra, tahmin edilen çıktıların aritmetik ortalamasının doğruluk oranını elde etmek için ortalama tahmin (AvPred) değeri kullanılmıştır. Ayrıca literatürden bir dizi fiziksel ve mekanik özellik seçilerek kapsamlı bir 3DPC duvar veri tabanı derlenmiştir. Daha sonra bu testlerin sonuçları kullanılarak FE modelleri oluşturulmuş ve ABAQUS' de açık dinamik analiz kullanılarak bu duvarlar için fmax ve u-fmax değerleri bulunmuştur. Böylece FE modelleri deneysel testlerin sonuçları kullanılarak doğrulanmıştır ve çeşitli geometrilere ve beş farklı kesite sahip 61800 adet 3DPC duvar değerlendirilmiştir. Bu işlemden sonra elde edilen veriler eğitilerek kullanıcılara faydalı olması amacıyla duvarın beton sınıfı, boyutları ve kesit alanı modellerine göre fmax ve u-fmax değerlerini otomatik olarak hesaplayan bir ML aracı oluşturulmuştur. Ayrıca bu beş farklı duvar modeli dikkate alınarak iki farklı 3DPC bina tasarlanmış ve fmax ve u-fmax değerleri önerilen ML aracı ile hesaplanmıştır. Son olarak, 3DPC binaların çevresel, yapısal ve ekonomik etkileri incelenmiştir. Geliştirilen duvar modelleri arasında yüksek duvar kalınlıkları için en uygun modelin mimari plana göre değişiklik gösterdiği ancak düşük duvar kalınlıkları için en uygun modelin oyulmuş model olduğu belirtilmiştir.