Kıyıya dik katı madde hareketi sonucu oluşan ber parametrelerinin belirlenmesi

Abstract

Kıyı bölgesindeki katı madde hareketinin belirlenmesi, bu bölgenin anlaşılması ve düzenlenmesi için oldukça önemlidir. Dalgalar, topografik yapı ve malzeme özellikleri son derece hareketli olan bu bölgedeki katı madde hareketine önemli etkilerde bulunmakta ve oluşan profillerin durumunu (erozyon-yığılma) belirlemektedir. Bu çalışmada, kıyıya dik katı madde hareketi, dalga yüksekliği ve periyodu, taban eğimi ve tabandaki malzeme çapı dikkate alınarak fiziksel bir modelle incelenmiş ve elde edilen erozyon profili verileriyle bar parametreleri belirlenmeye çalışılmıştır. Fiziksel model verileri kullanılarak yapılan boyutlu ve boyutsuz regresyon analizleriyle bar parametreleri için boyutlu ve boyutsuz denklemler kurulmuştur. Elde edilen boyutlu ve boyutsuz denklemlerin yanı sıra, fiziksel model verileri, yapay sinir ağı (YSA) modeliyle de irdelenmiş ve ilgili parametreler belirlenmiştir. Çalışma yedi bölüm ve eklerden oluşmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde dalga mekaniği, kıyılarda katı madde hareketi, YSA hakkında genel bilgiler ve literatür çalışmaları verilmiştir, ikinci bölümde yapılan çalışmalar hakkında bilgiler anlatılmıştır. Üçüncü bölümde, bar parametreleri için fiziksel model çalışmalarından ve bu çalışmaların verileri kullanılarak kurulan boyutlu ve boyutsuz denklemlerden ve YSA modelinden elde edilen bulgular verilmiştir. Dördüncü bölümde, bar parametreleri için kurulan boyutlu, boyutsuz ve literatürdeki denklemler ve YSA model sonuçlan karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Beşinci ve altıncı bölümlerde sırasıyla çalışmadan elde edilen sonuçlar ve öneriler verilmiştir. Yedinci bölümde kaynaklar, eklerde ise barın başlangıç noktasının orijinal kıyı çizgisine yatay uzaklığı için regresyon analiz sonuçlan ile tüm parametreler için deney, boyutlu, boyutsuz ve literatürdeki denklem sonuçlan sunulmuştur. Çalışmada; bar parametreleri için kurulan boyutlu ve boyutsuz denklemlerin ve YSA modelinin, literatürdeki denklemlerden çok daha iyi sonuç verdiği, ve YSA modelinin, kurulan denklemlerden daha başardı olduğu sonucuna varılmıştır.

Determination of Bar Parameters Caused by Cross-Shore Sediment Movement In order to understand the features of coastal zone and to utilize the costal areas, it is necessary to determine the sediment movement and the resulting transport. Waves, topographic features and matemi parameters are the most important fectors to affect the sediment movement and coastal profiles. In this study, by taking in the consideration of wave height and period, bed slope and sediment diameter, cross-shore sediment movement was studied in a physical model and various bar parameters of the resultant erosion type profile were determined. Various kinds of dimensional and non-dimensional equations were obtained by regression analyses in which the experimental results were used. The experimental results were also evaluated by using neural networks and the related bar parameters were determined. The study comprises seven chapters and appendices. In the first chapter, general knowledge about wave mechanics, sediment transport and neural networks as well as a general literature review are presented. In the second chapter, the performed studies are given. In the third chapter, the experimental results and dimensional, non-dimensional equations and neural networks, which were obtained from resulting data of physical model studies, are presented. In the fourth chapter, the dimensional, non-dimensional and literature equations as well as neural networks results are evaluated. In the fifth and sixth chapter, the conclusions and recommendations of the study are given, respectively. In the seventh chapter, references are given. In the appendices, the results of regression analysis of the distance between coastline and equilibrium point as well as the experimental results and dimensional, non-dimensional and literature equation results of all parameters are presented. It was concluded that the results of the dimensional, non-dimensional equations and neural networks were better than those of cited in equations literature. It was also concluded that the results of neural networks were better than those of dimensional and non-dimensional equations.