DSpace@İHÜ

Yapay sinir ağları yöntemi ile heyelanlarda stabilite analizi

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Kaya, Türkan
dc.date.accessioned 2022-07-27T12:32:32Z
dc.date.available 2022-07-27T12:32:32Z
dc.date.issued 2013-06
dc.identifier.uri http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4435
dc.description.abstract Bu tez çalışmasında, Yapay sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılarak heyelanlarda yamaç/şev güvenliği hesaplanabilirliği araştırıldı. İlk olarak kullanılan YSA programı için 100 adet yapay heyelan verisi oluşturuldu ve bu heyelanların güvenlik faktörleri (GF) GeoStudio programı ile hesaplandı. Bu şekilde oluşturulan veri tabanının 80 adedi YSA?nın eğitimi, 20 adedi ise testi için kullanıldı. YSA yöntemi ile giriş parametresi olarak heyelan yüksekliği, yeraltı su tablasının derinliği, heyelan açısı, birim hacim ağırlığı, kohezyon ve içsel sürtünme açısı, çıkış parametresi olarak ise GF kullanılarak heyelanların GF?leri hesaplandı. Klasik yöntemle ve YSA ile hesaplanan GF?leri arasında iyi bir uyum elde edildi. Daha sonra zemin parametreleri dikkate alınarak NEHRP Zemin Sınıflamasına göre her bir heyelana sismik hız bilgileri eklendi. Bu durum için de YSA yöntemi ile GF?leri tekrar hesaplandı. Giresun Organize Sanayi heyelanlarında sismik kırılma ve sismik yüzey dalgası yöntemleri kullanılarak boyuna ve enine dalga hızları hesaplandı. Araklı-Yiğitözü heyelanında ise araziden numune alınarak zemin parametreleri belirlendi. Bu veriler kullanılarak üç heyelanın GeoStudio programında GF?leri hesaplandı. Heyelanların birim hacim ağırlığı, kohezyon, içsel sürtünme açılarına sismik hızlarına göre aralık değer verilerek GF?leri YSA ile hesaplandı. Sonuçlar incelendiğinde kohezyonun GF üzerinde en etkili parametre olduğu tespit edildi. Son olarak incelenen heyelanların YSA yöntemi ile GF?leri değerlendirildi. Sonuç olarak, heyelanlarda YSA yöntemi ile güvenlik faktörünün hızlı ve kolay bir şekilde hesaplanabileceği, heyelanlar için belli olmayan bazı zemin parametreleri yerine sismik hızlar kullanılarak stabilite hesaplamaları yapılabileceği ortaya konulmuştur. tr_TR
dc.language.iso tr tr_TR
dc.publisher Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.subject Yapay Sinir Ağı, Heyelan, Güvenlik Faktörü, Sismik Hızlar tr_TR
dc.subject Artificial Neural Network, Landslide, Safety Factor, Seismic Velocity tr_TR
dc.title Yapay sinir ağları yöntemi ile heyelanlarda stabilite analizi tr_TR
dc.title.alternative Landslide stability analysis with artificial neural network tr_TR
dc.type Thesis tr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster