Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, --, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AGHAMEHDI DADASHOV
Danışman: Volkan Kahya
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Genetik Algoritma (GA) optimizasyon tekniklerinin titreşim verilerine dayalı hasar tespiti uygulamalarındaki etkinliği ve potansiyeli kiriş yapıları özelinde değerlendirilmiştir. Kirişte hasar, ilgili elemanlarda rijitliğin (elastisite modülünün) azaltılması ile tanımlanmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde hasar tespitinde YSA'nın etkinliğini değerlendirmek üzere ANSYS Workbench yardımıyla bir konsol kiriş modeli oluşturulmuş; Design Experiments aracı yardımıyla rastgele 1000 hasar durumu simüle edilmiştir. Elde edilen bu veri, YSA eğitiminde kullanılmıştır. Eğitilen ağ kullanılarak 10 farklı hasar senaryosu üzerinde performans değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde GA optimizasyonu ile hasar tespiti yapılmıştır. Bunun için yapının iki durumuna ait frekans ve mod şekli değişimlerini göz önüne alan bir amaç fonksiyonunu minimum yapan rijitlik kaybı seti araştırılmıştır. Eldeki sınırlı veriyi sonlu eleman modelinden elde edilenle karşılaştırabilmek amacıyla sayısal modele Guyan yöntemiyle model indirgeme işlemi uygulanmıştır. YSA ve GA'nın performansı değerlendirilmiş ve ayrıca birbirleriyle karşılaştırma yapılmıştır.