Yapı fiziği sorunlarının evrişimsel sinir ağları ile tespit edilmesi

Binalar uzun yıllar kullanılmak üzere ihtiyaç duyulan fonksiyonları sağlıklı bir şekilde yerine getirebilmek için üretilirler. Zaman içerisinde farklı sebeplerden dolayı bünyelerinde meydana gelen yapı fiziği hasarlarının çözüme kavuşturulması, yapıların sağlıklı bir şekilde işlevini yerine getirebilmesi ve sürdürülebilirlik açısından büyük önem arz etmektedir. Hasarların zamanında ve doğru tespit edilmesi ise, sorunların çözüme ulaştırılabilmesi adına en önemli aşamadır. Bu durum ileri aşamalarda yapılacak olan onarım çalışmalarının düzgün bir şekilde ilerleyebilmesine ve onarımın maliyetlerine doğrudan etki etmektedir. Yapı fiziği sorunlarının tespiti için farklı yaklaşımlar bulunmakta bunlardan çıplak gözle tespit etmeye çalışmak öznel yargılar içermekte, tahribatlı yöntemler ise yapıya zarar vermektedir. Bu tez çalışmasında yapay zeka uygulamalarından olan dijital görüntü işleme yöntemi kullanılarak yapı fiziği hasarlarından bozulmaların, çatlakların ve nem hasarlarının nesnel ve tahribatsız bir şekilde tespit edilmesi amaçlanmıştır. Farklı yapı örneklerine ait yüzeylerden alınmış 5400 adedi hasarlı durumlara ve 1800 adedi ise hasarsız durumlara ait toplam 7200 adet görüntü verisi, Evrişimsel Yapay Sinir ağı kullanılarak makine öğrenmesine tabi tutulmuş ve test verileri sınıflandırılarak uygulama sonuçları elde edilmiştir. Parametre değerleri değiştirilerek uygulama çalışmaları genişletilmiştir. Belirlenen en uygun değerler ile Evrişimsel Sinir Ağlarının kullanımı ile yapı fiziği hasarlarının % 95,21 doğruluk oranıyla tespit edilebildiği görülmüştür. Sonuç olarak görüntü işleme uygulamalarının yapı fiziği hasarlarının tespitinde kullanılabileceği ve farklı sorunlar için yüksek doğruluk oranı ile başarım sağladığı gözlenmiştir. Bu tez çalışması günümüzde çeşitli alanlarda kullanılmakta olan yapay zeka uygulamalarının yapı fiziği sorunlarının tespit edilmesinde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.