Tez No |
İndirme |
Tez Künye |
Durumu |
352378
|
|
A comparative numerical analysis for liquefaction / Karşılaştırmalı sayısal sıvılaşma analizi
Yazar:MERT TOLON
Danışman: PROF. DR. DERİN NUR URAL
Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Deprem Mühendisliği Bilim Dalı
Konu:Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin:Kocaeli depremi = Kocaeli earthquake ; Marmara depremi = Marmara earthquake ; Zemin sıvılaşması = Soil liquefaction
|
Onaylandı
Doktora
İngilizce
2013
240 s.
|
|
Zemin sıvılasması, deprem sebebiyle olusan titresimlerin doymus kohezyonsuz
zeminlerde tasıma gücünün geçici olarak kaybedilmesi seklinde tanımlanmaktadır.
Sıvılasma olgusunun neden olduğu can kayıpları ve altyapı sistemlerinde meydana gelen
hasarlar, bölgelere ait sıvılasma potansiyellerinin önceden belirlenip
değerlendirilmesinde güçlü ve güvenilir metotlara ihtiyaç duyulmasına neden olmustur.
Bu sebeple, standart penetrasyon testi (SPT) ile iliskilendirilen bir parametre olan
deprem esnasında zemine etkiyen sismik kuvvet sıvılasma potansiyelinin geleneksel
yöntemler ile değerlendirilmesinde kullanılmaktadır. Bu çalısmada sıvılasma
potansiyelinin tahmin edilmesinde en iyi modelin gelistirilmesi amacı ile sonlu farklar
metoduna dayalı model ile yapay sinir ağları metoduna dayalı modellerin sonuçları
karsılastırılmıstır. Bu modellerde, eğitme ve test etme asamalarında SPT testlerinden
elde edilmis datalar kullanılmıstır. Çesitli modeller denenmis ve en yüksek basarı
oranının elde edildiği modeller gelistirilmistir. Çalısmanın ana amacı, seçilmis bölgeye
ait üç boyutlu sonlu farklar metoduna bağlı sıvılasma potansiyelinin tahmini için model
gelistirilmesi, yapay sinir ağları yöntemine dayalı model gelistirilmesi, yapay sinir
ağlarına bağlı modelin performansının arttırılması, sonlu farklar yöntemi tabanlı model
sonuçları ve sinir ağı algoritması tabanlı model sonuçları ve basitlestirilmis yöntem
sonuçlarının karsılastırılması, bir boyutlu, iki boyutlu ve üç boyutlu sonlu farklar
metodundaki modellerin sonuçlarının karsılastırılması, ve son olarak sıvılasma
potansiyelinde deprem etkisi parametresinin diğer etkin parametreler ile
karsılastırılması amaçlanmıstır. Özetle, zeminlerin sıvılasma potansiyelinin tahmininde
kullanılan bu farklı metotların karsılastırılması için gelistirilen bu iki model ile
zeminlerde sıvılasma potansiyeli olasılıklarında kullanılabilecek ve uygulamanın baska
arastırmalar ve çalısmalarda tahmin aracı olarak kullanılmasını sağlayan sonuçlara
varılmıstır.
|
|
Soil liquefaction is phenomenon of temporary loss of shear in saturated cohesionless
soils under influence of vibrations caused by earthquakes. Due to complexity of
liquefaction problems, such as nonlinearity of responses, sudden phase transition from
solid to liquid behavior, material instability, interaction and relative movement between
porous soil skeleton and interstitial water, limitations on experimental and numerical
techniques, material model formulation and so on reliable and accurate predictive
methods have to be developed. The extensive loss of lives and civil infrastructure system
caused by liquefaction emphasize the need for strong and reliable methods for
evaluating the liquefaction potential of sites. For this reason, conventional methods for
evaluating liquefaction potential are based on correlating data from soil Standard
Penetration Test (SPT) with a parameter that represents seismic loading on soil during
an earthquake. This study aims to explore the best model by comparing Finite difference
model and neural network model for prediction of liquefaction potential for chosen case
study area. These models use SPT data for training and testing. Various models are
examined and model with highest success rate is presented. Specific objectives of
research are to develop finite difference model in 3D to predict liquefaction potential of
site, to develop neural network model to predict liquefaction potential, to enhance
performance of artificial neural network model of liquefaction analysis, to compare
simplified methods results with finite difference method based model results and neural
network algorithm based model results, to compare 1D, 2D and 3D finite difference
method based model results and to calculate the importance of the earthquake
magnitude by comparing the other parameters that affect liquefaction potential of sites.
As a summary, results obtained by two proposed models demonstrate potential
liquefaction probability and encourage use of this application for forecasting studies. |