Yazar "Sertkaya, Mehmet Said" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Betonarme ve öngerilmeli beton kirişlerin kesme kapasitelerinin tahminine yönelik bir araştırma(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017-10-30) Sertkaya, Mehmet Said; Arslan, Musa HakanBetonarme ve öngerilmeli beton kirişler, genellikle kullanım yükleri altında eğilme etkisindedir. Fakat bazı durumlarda kiriş, eğilme kapasitesine ulaşmadan kesme etkisi altında göçmektedir. Kirişlerin kesme etkisinden zarar görmemesi için kesme kapasitesinin doğru olarak belirlenmesi önem kazanmaktadır. Ayrıca kirişin eğilme momenti kapasitesine tam olarak ulaşabilmesi için kirişin kesme kapasitesinin doğru olarak belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada betonarme ve öngerilmeli beton kirişlerin kesme kapasitelerinin belirlenmesi için akıllı sistem tabanlı analitik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ilk olarak betonarme ve öngerilmeli beton kirişlerin kesme kapasitelerinin teorik hesaplarından bahsedilmiştir daha sonra ise bu konuda yapılan deneysel çalışmalar derlenerek deneyler hakkında açıklamalar ve deneylerin gruplandırmaları yapılmıştır. Mevcut deneysel verilere göre kesme kapasitesinin her bir parametreye göre nasıl değiştiğinin irdelenmesi yapılmıştır. Kesme kapasitesinin belirlenmesinde oldukça fazla parametrenin etkisinin olması bu yorumlamaları zorlaştırmış olsa da çalışmanın bir sonraki ayağı olan akıllı sistem modellemesi ile kesme kapasitesinin belirlenmesi için önemli bir deneysel ve analitik altyapı oluşturulmuştur. Akıllı bir sistem türü olan yapay sinir ağları (YSA) hakkında bilgi verilerek analiz yöntemi tanıtılmış ve derlenen deneysel veri setinde yer alan betonarme ve öngerilmeli beton kirişlerin MATLAB paket programında YSA modellemeleri yapılmıştır. Modellemelerde kullanılan kirişlere ait parametreler doğrultusunda mevcut yönetmeliklere göre kiriş kesme kapasiteleri de ayrıca belirlenmiştir. Oluşturulan YSA modelleri ile mevcut yönetmeliklerin kiriş kesme kapasitesinin belirlenmesindeki performansları karşılaştırılmalı olarak değerlendirilmiştir. Yapılan karşılaştırmalarda YSA'nın her bir durumda yönetmelik yaklaşımlara göre oldukça yüksek bir tahmin oranına sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca öngerilmeli beton kirişlerin tahmininde YSA'nın başarısı yönetmelik normlarına göre daha fazla olmaktadır.Öğe ÖNGERİLMELİ I KESİTLİ SARGILI BETONARME KİRİŞLERİN KESME KAPASİTELERİNİN TAHMİNİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA(Selçuk Üniversitesi, 2017) Arslan, Musa Hakan; Sertkaya, Mehmet SaidBetonarme öngerilmeli beton kirişler, genellikle kullanım yükleri altında eğilme ve kesme kuvveti etkisindedir. Bazı durumlarda kiriş, eğilme kapasitesine ulaşmadan kesme etkisi altında da göçmektedir. Kirişlerin kesme etkisinden zarar görmemesi ve kirişin eğilme kapasitesine tam olarak ulaşabilmesi için kesme kapasitesinin doğru olarak belirlenmesi önemlidir. Bu çalışmada öngerilmeli betonarme kirişlerin kesme kapasitelerinin belirlenmesi için akıllı sistem tabanlı analitik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ilk olarak öngerilmeli betonarme kirişlerin kesme kapasitelerinin teorik hesaplarından bahsedilmiştir. Daha sonra ise bu konuda yapılan deneysel çalışmalar derlenerek deneyler hakkında açıklamalar ve deneylerin gruplandırmaları yapılmıştır. Kesme kapasitesinin belirlenmesinde oldukça fazla parametrenin etkisinin olması bu yorumlamaları zorlaştırmış olsa da çalışmanın bir sonraki ayağı olan akıllı sistem modellemesi ile kesme kapasitesinin belirlenmesi için önemli bir deneysel ve analitik altyapı oluşturulmuştur. Akıllı bir sistem türü olan yapay sinir ağları (YSA) hakkında bilgi verilerek analiz yöntemi tanıtılmış ve derlenen deneysel veri setinde yer alan betonarme ve öngerilmeli beton kirişlerin MATLAB paket programında YSA modellemeleri yapılmıştır. Modellemelerde kullanılan kirişlere ait parametreler doğrultusunda mevcut yönetmeliklere göre kiriş kesme kapasiteleri de ayrıca belirlenmiştir. Oluşturulan YSA modelleri ile mevcut tasarım ve yapım yönetmeliklerinin kiriş kesme kapasitesinin belirlenmesindeki performansları karşılaştırılmalı olarak değerlendirilmiştir. Yapılan karşılaştırmalarda YSA’nın yönetmelik yaklaşımlara göre oldukça yüksek bir tahmin oranına sahip olduğu görülmüştür.Öğe Öngerilmeli I kesitli sargılı betonarme kirişlerin kesme kapasitelerinin tahminine yönelik bir araştırma(Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, 2017) Sertkaya, Mehmet Said; Arslan, Musa HakanBetonarme öngerilmeli beton kirişler, genellikle kullanım yükleri altında eğilme ve kesme kuvveti etkisindedir. Bazı durumlarda kiriş, eğilme kapasitesine ulaşmadan kesme etkisi altında da göçmektedir. Kirişlerin kesme etkisinden zarar görmemesi ve kirişin eğilme kapasitesine tam olarak ulaşabilmesi için kesme kapasitesinin doğru olarak belirlenmesi önemlidir. Bu çalışmada öngerilmeli betonarme kirişlerin kesme kapasitelerinin belirlenmesi için akıllı sistem tabanlı analitik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ilk olarak öngerilmeli betonarme kirişlerin kesme kapasitelerinin teorik hesaplarından bahsedilmiştir. Daha sonra ise bu konuda yapılan deneysel çalışmalar derlenerek deneyler hakkında açıklamalar ve deneylerin gruplandırmaları yapılmıştır. Kesme kapasitesinin belirlenmesinde oldukça fazla parametrenin etkisinin olması bu yorumlamaları zorlaştırmış olsa da çalışmanın bir sonraki ayağı olan akıllı sistem modellemesi ile kesme kapasitesinin belirlenmesi için önemli bir deneysel ve analitik altyapı oluşturulmuştur. Akıllı bir sistem türü olan yapay sinir ağları (YSA) hakkında bilgi verilerek analiz yöntemi tanıtılmış ve derlenen deneysel veri setinde yer alan betonarme ve öngerilmeli beton kirişlerin MATLAB paket programında YSA modellemeleri yapılmıştır. Modellemelerde kullanılan kirişlere ait parametreler doğrultusunda mevcut yönetmeliklere göre kiriş kesme kapasiteleri de ayrıca belirlenmiştir. Oluşturulan YSA modelleri ile mevcut tasarım ve yapım yönetmeliklerinin kiriş kesme kapasitesinin belirlenmesindeki performansları karşılaştırılmalı olarak değerlendirilmiştir. Yapılan karşılaştırmalarda YSA’nın yönetmelik yaklaşımlara göre oldukça yüksek bir tahmin oranına sahip olduğu görülmüştür.
