Beton ağırlık barajların statistik ve dinamik karakteristiklerinin yapay sinir ağlarıyla belirlenmesi

Determination of the static and the dynamic characteristics of concrete gravity dams by neural networks

Özet

Geçen bir kaç yıl içerisinde, inşaat mühendisliğindeki bilgisayarlı hesaplamalarda Yapay Zeka uygulamaları ilk sırayı almıştır. Bu uygulamalar genellikle uzman sistemleri içermektedir. Bu makalede değişik bir yapay zeka yaklaşımı olan sinir ağlarına değinilmiş ve bir uygulama takdim edilmiştir. Beton ağırlık barajların statik ve deprem yükü etkisi altında tasarımı için kişisel bilgisayarda bir geriye yayılma yapay sinir ağı programı geliştirilmiştir. Problemin eğitim seti konvansiyonel bir sonlu elemanlar metodu programı yardımı ile elde edilmiştir. Problemin değişkenleri ağa, normalizasyon tekniği ile tanıtılmıştır. Yapay sinir ağı ile elde edilen çözümler sonlu eleman çözümleri ile karşılaştırılmış ve her iki çözümün birbiriyle uygunluk arz ettiği görülmüştür. Ağırlık baraj problemi, inşaat mühendîsliğindeki tipik tasarımların yapay sinir ağlan ile yapılabileceğini göstermektedir. Yapay sinir ağı hesaplamalarının inşaat mühendisliğinde karar verme ve tasanm için alternatif bir çözüm olduğu gösterilmiştir.

Abstract

Computation on civil engineering has concentrated primarily on artificial intelligence (AI) applications in the past few years. These applications generally involve expert systems. This article deals with a different AI approach involving neural networks and an application were presented. The backpropagation neural network program is implemented on a personal computer for design of concrete gravity dams under static loading and earthquake loading. The training sets for the problem were generated through a conventional finite element program. Variables of the problem were presented to the network by normalization technique. The solutions obtained by neural networks were compared with the results of the finite element method, and it has been seen that both solutions are convenient to each other. The design ©f gravity dam problem indicates that typical design problems io civil engineering can be performed by neural networks. It has been shown that the neural network computation is an alternative solution for decision and design in civil engineering.