Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuç olarak, bulanık mantık ve bulanık ters mantık yöntemlerinin birlikte aynı sayısal veriyi kullanarak boru kesitli çelik kafes sistem elemanların kapasitelerinin belirlenmesinde ve aynı zamanda tasarımlarının gerçekleştirilmesinde model hataları da dikkate alınarak güvenle kullanılabilecekleri ortaya konulmuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, yapay zekâ yöntemlerinden biri olan bulanık mantık yöntemi kullanılarak, çelik boru profillerin çekme ve basınç kuvveti etkisindeki kapasitelerini belirleyebilmek için iki adet bulanık model oluşturulmuştur. 2018 Türk Çelik yapılar Yönetmeliğinde belirtilen GKT yöntemine göre oluşturulan her iki bulanık modelde de, çelik sınıfı S355 olarak sabit olarak tutulurken, kesit çapı (D), profil et kalınlığı (t) ve eleman uzunluğu (L) değişken parametreler olarak dikkate alınmıştır. Eksenel çekme kapasitesi (Tn) ve eksenel basınç kapasitesi (Pn) ayrı ayrı olarak bu modellerin çıktı parametrelerini oluşturmuşlardır. Her iki modelin oluşturulmasında aynı girdi değişkenleri değerlerine sahip ancak çıktı parametreleri farklı olan 1400 ‘er adet örnek çözüm kullanılmıştır. Kullanılan bu örnek çözümlerin haricinde 988 ‘şer adet farklı örnek çözüm ile bu modeller test edilerek, sırasıyla maksimum % 2.764 ve maksimum % 4.076 hata ile eksenel çekme ve basınç dayanımlarının tahminde kullanılabilecekleri ortaya konulmuştur. Daha sonra geliştirilen bulanık modellere, bulanık ters mantık yöntemi 3 farklı izostatik düzlem kafes sistem örneği için uygulanarak bu kafes sistemleri oluşturan çubuk elemanların tasarımları gerçekleştirildikten sonra dayanım kontrolleri karşılaştırmalı olarak 2018 Türk Çelik yapılar Yönetmeliğinde belirtilen GKT yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, bulanık mantık ve bulanık ters mantık yöntemlerinin birlikte aynı sayısal veriyi kullanarak boru kesitli çelik kafes sistem elemanların kapasitelerinin belirlenmesinde ve aynı zamanda tasarımlarının gerçekleştirilmesinde model hataları da dikkate alınarak güvenle kullanılabilecekleri ortaya konulmuştur.
Abstract
In this study, by using the fuzzy logic method, one of the artificial intelligence methods, two fuzzy models were constituted to determine the capacities of steel pipe profiles under the effect of tensile and compressive forces. In both fuzzy models created according to the ASD method specified in the 2018 Turkish Steel Structures Regulation, while the steel grade was kept constant as S355, section diameter (D), profile wall thickness (t) and element length (L) were taken into account as variable parameters. Axial tensile capacity (Tn) and axial compressive capacity (Pn) separately constituted the output parameters of these models. In the constitution of both models, 1400 sample solutions with the same input variable values but different output parameters were used. Apart from these sample solutions used, these models were tested with 988 sample solutions, and it was revealed that the models could be used to estimate the axial tensile(Tn) and compressive strengths(Pn) with a maximum error of 2.764% and 4.076%. Then, the fuzzy inverse logic method was applied to the developed fuzzy models for 3 different isostatic plane truss systems, and after the design of the elements that make up these truss systems, the strength controls were carried out comparatively according to the ASD method. At the end of the study, it has been revealed that fuzzy logic and fuzzy inverse logic methods can be used safely both in determining the capacities of the truss system elements and in their designs by using the same numerical data and by taking into account model errors.