DoctorateOpen Access

Kısmen öngerilmeli beton kirişlerin yapay arı koloni algoritması ve genetik algoritmayla optimum tasarımı

2016
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Hasan Tahsin Öztürk ; Prof. Dr. Ahmet Durmuş

Abstract (TR)

Kısmen öngerilmeli beton yapı tekniğinin, tam öngerilmeli beton tekniğine göre genelde daha ekonomik olduğu bilinmektedir. Bununla beraber, Türkiye'de bu konuyla ilgili çalışma ve uygulamalar yok denecek kadar azdır. Optimum tasarım çalışmalarına ise rastlanılmamıştır. Bu çalışmanın temel amacı, kısmen öngerilmeli beton kirişlerin maliyet bakımından optimum tasarımlarını Yapay Arı Koloni ve Genetik Algoritmalarla gerçekleştirmektir. Bu çalışma, dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm genel bilgiler bölümü olup, burada köprüler, kısmen öngerilmeli betonla ilgili teknik literatür ve yapı optimizasyon teknikleri üzerinde durulmaktadır. İkinci bölümde, yapı optimizasyon tekniklerinden Yapay Arı Algoritması ve Genetik Algoritma özetlenmekte, bu algoritmalarla, örnek olarak seçilen üç probleme ilişkin amaç fonksiyonu, tasarım değişkenleri ve sınırlayıcılar belirlenerek, maliyet yönünden optimum tasarımları yapılmakta ve elde edilen bulgular, geleneksel yöntemlerle elde edilenlerle karşılaştırılmaktadır. Üçüncü bölüm çalışmanın bütününden çıkarılabilen sonuç ve önerilere ayrılmıştır. Bu son bölümü kaynaklar listesi ve yazarın özgeçmişi izlemektedir. Elde edilen bulguların irdelenmesi, kısmen öngerilmeli beton I ve T enkesitli kirişlerin maliyet açısından, Yapay Arı Koloni Algoritması ya da Genetik Algoritmayla gerçekleştirilen tasarımlarının, emniyetten ödün vermeden geleneksel yöntemle yapılan tasarıma göre çok daha ekonomik olduğunu göstermektedir.

Author

Erdem Türkeli

How to Cite

Erdem Türkeli (Doktora Tezi). Kısmen öngerilmeli beton kirişlerin yapay arı koloni algoritması ve genetik algoritmayla optimum tasarımı, 2016, Karadeniz Technical University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Karadeniz Technical University