Beton-Dolgulu Çelik Tüplü Kompozit Kolonların Nihai Eksenel Yük Taşıma Kapasitesi Tahmininde MARS, RVM ve ANN-Tabanlı Modellenmesinin Karşılaştırılması

Authors : Çigdem Avcıkarataş

Pages : 64-85

Doi:10.35193/bseufbd.1247732

View : 65 | Download : 39

Publication Date : 2024-05-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Beton-dolgulu çelik tüplü kompozit kolonlar (BDÇTKK), özellikle büyük eğilme rijitlikleri, süneklik ve enerji sönümleme kapasitesi bakımından yapı davranışını iyileştirici/geliştirici bir tercih haline gelmiştir. Çok değişkenli adaptif regresyon eğrileri (MARS), ilgililik vektör makinesi (RVM), ve yapay sinir ağları (ANN)-tabanlı modellere dayalı pratik tasarım metodolojisi yaklaşımları arasındaki karşılaştırmalar Avcı Karataş tarafından önceki çalışmalarında sunulmuştur. Bu araştırma makalesinde, literatürde geliştirilmiş üç boyutlu (3D) doğrusal olmayan sonlu elemanlar yöntemi (FEM) (3D-FEM) ve basitleştirilmiş sayısal/numerik modelleme (NM) sonuçları, dairesel ve kısa/stub BDÇTKK’ın nihai yük taşıma kapasitesinin tahmin edilmesine yönelik yazarın söz konusu bu çalışmalarında sunulan hesaplama yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Modellemede daha doğru bir tahmin sağlamak için dairesel BDÇTKK\'ın geometrik ve mekanik özelliklerinden kapsamlı bir deneysel veri seti/kümesi sunulmuştur. Kompozit kolon yükseklik, kesit çapı, çelik tüp et kalınlığı, çelik akma ve kuşatılmamış beton basınç dayanımları, çelik ve beton elastisite modülü parametreleri, deneysel veri setinin geometrik ve malzeme karakteristikleridir. Dairesel kısa BDÇTKK’ın, 3D-FEM, NM ile MARS, RVM ve ANN-tabanlı modellemeye dayalı tahmin edilen nihai eksenel basınç yükü kapasitesinin, deneysel olarak ölçülen değerlerle karşılaştırılabilir olduğu, bu özgün çalışma kapsamında detaylı olarak incelenmiştir. Tahmin edilen ile deneysel nihai eksenel yük oranlarının minimum ve maksimum değerleri, MARS-tabanlı modelde, ((P_u^MARS)⁄(P_u^E )), 0.87 ile 1.10 aralığında, RVM-tabanlı modelde, (P_u^RVM/P_u^E), 0.90 ile 1.06 arasında, ANN-tabanlı modelde, ((P_u^ANN)⁄(P_u^E )), 0.92 ile 1.04 arasında değiştiği bulunmuştur. MARS ve RVM-tabanlı modeller kadar güçlü istatistiksel modelleme araçlarından biri olan ANN-tabanlı modellemeden, bu makale kapsamında incelenen deneysel veri sonuçlarıyla en uyumlu ve yakın performans sonuçları elde edilmiştir.
Keywords : Çok değişkenli adaptif regresyon eğrileri MARS, İlgililik vektör makinesi RVM, Yapay sinir ağı ANN, Doğrusal olmayan sonlu elemanlar modeli FEM, Beton dolgulu çelik tüplü kompozit kolonlar

ORIGINAL ARTICLE URL