İnşaat projeleri için dijital ikiz uygulama modeli oluşturulması

Tez çalışması, inşaat projeleri için bir dijital ikiz modeli oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmanın ilk aşamasında, dijital ikiz modelleri projenin yaşam döngüsü sırasında oluşturulmuş ve daha sonra bir anket kullanılarak validasyonu yapılmıştır. Ardından, çalışma laboratuvar deneyi için tasarlanmış betonarme bir kirişe uygulanmıştır. Ayrıca, uygulanan yük, sıcaklık ve bağıl nem nedeniyle betonarme kirişte meydana gelen gerilme gerçek zamanlı olarak sensörler kullanılarak toplanmıştır. Model, matematiksel kavramlar ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak oluşturulmuştur. Sinir ağı, NARX, NARNN ve regresyon modelleri bu çalışmada dijital ikiz modelini kurmak için kullanılan modellerdir. Ayrıca, çalışmada iki aşamalı bir analiz yöntemi kullanılmıştır. İlk aşamanın amacı modellerin etkinliğini değerlendirmektir. Bu aşamada veri kümesinin yüzde altmışı eğitim kümesi ve yüzde otuzu test kümesi olarak ayrılmıştır. Analiz, altı haftalık basamaklı aşamada her hafta ayrı ayrı ve ardından altı hafta boyunca yapılmıştır. Ayrıca, analiz basamaksız aşamanın bir hafta, 15 gün, bir ay, iki ay, üç ay ve altı ayı üzerinden yapılmıştır. İkinci aşama analizinde, modeller bir haftalık, altı haftalık ve üç aylık bir kümeyi eğiterek bir sonraki hafta boyunca gerilme değerlerini tahmin etmek için uygulanmıştır. Bir haftalık veri setinin eğitim sonuçları, GPR'nin 0,67508 R2 ile en iyi model olduğunu göstermektedir. NARX, 0,816135 R2 ile altı haftalık bir veri setinin eğitimi sırasında en iyi sonuçları temsil etmektedir. Üç aylık bir veri kümesi eğitilirken, sinir ağı ve NARNN sırasıyla 0,879067 ve 0,880006 R2 ile en iyi sonuçları göstermektedir. Sonuçlar, eğitim veri kümesi boyutunun artırılmasının test sonuçlarının doğruluğunda bir artışa yol açtığını göstermektedir. Son olarak, gerilmenin gelecekteki değerini tahmin ederken uygulanan yük, sıcaklık ve bağıl nem yerine diğer faktörleri dikkate almak daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlayabilir.