Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightOluşturulan 3B verinin ileriki çalışmalarda şekilsel kusur çıkarımı için kullanılacak detay ve çözünürlükte olması hedeflenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Hafif çelik yapılarla ilgili yürütülen araştırmalardaki son gelişmeler ve güncellenen tasarım yönergeleri sayesinde hafif çelik elemanların inşaat süreçlerinde kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Değişken kesit özelliklerine sahip hafif çelik elemanlar ince çelik sacların soğuk şekillendirme aracılıyla bükülmesiyle elde edilmektedir. Bu elemanların yapılarda kullanılmasıyla ekonomik, hafif, verimli ve esnek yapılar tasarlanabilmektedir. Fakat, yapısı gereği hafif çelik elemanları oluşturan ince çelik saclarda nakliye, kurulum ve hatta üretim nedeniyle şekilsel kusurlar oluşabilmektedir. Bu şekilsel kusurlar hafif çelik elemanların fiziksel davranışlarını etkileyebilmektedir. Bu nedenle, hafif çelik bir elemanın fiziksel davranışını doğru bir şekilde değerlendirebilmek için mevcut şekilsel kusurları belirlemek ve bu şekilsel kusurların hafif çelik eleman davranışı üzerindeki etkisini araştırmak gerekir. Ancak, hafif çelik elemanların kapsamlı şekilsel kusur dağılımlarını çıkarabilmek için detaylı yüzey verisine ihtiyaç vardır. Son yıllarda yürütülen çalışmalarda yüzey verisi üç boyutlu (3B) tarayıcı sistemler kullanılarak elde edilmektedir. Fakat, 3B veri toplama işlemi kullanılan özel ekipmanlar sebebiyle maliyetli bir işlemdir. Bu çalışmada, incelenen hafif çelik elemanların yüzeyinden standart bir kamera ile toplanan iki boyutlu (2B) görüntülerden kapsamlı 3B yüzey verilerinin çıkarılması için düşük maliyetli bir metodoloji önerilmiştir. Oluşturulan 3B verinin ileriki çalışmalarda şekilsel kusur çıkarımı için kullanılacak detay ve çözünürlükte olması hedeflenmiştir.
Abstract
The use of cold-formed steel (CFS) in construction processes has increased significantly, thanks to the latest research on CFS structures and updated design guidelines. CFS members are obtained by forming thin steel sheets into different cross-section geometries. Using these elements in buildings, economic, light, efficient, and flexible structures could be designed. However, due to its nature, thin steel sheets that make up CFS members may have geometric imperfections resulting from transportation, installation, and production. These geometric imperfections could affect the physical behavior of CFS members. Therefore, to accurately evaluate a CFS member's physical behavior, it is necessary to identify the existing geometric imperfections and investigate their effect on the CFS member's behavior. However, detailed surface data is needed to extract comprehensive geometric imperfection distributions of CFS members. In studies carried out in recent years, surface data is obtained by using three-dimensional scanning systems. However, three-dimensional data collection is costly due to the special equipment used. In this study, a low-cost methodology is proposed to extract comprehensive three-dimensional (3D) surface data from two-dimensional (2D) images collected with a standard camera from the surface of the investigated CFS members. It is aimed that the created 3D representation will be in detail and resolution to be used for geometric imperfection extraction in future studies.