Açıkel Altunkara, Hüsna

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.13091/12026
Name Variants
A. A., Husna
A. A., Hüsna
A. Altunkara, Husna
A. Altunkara, Hüsna
Acıkel A., Husna
Açıkel A., Hüsna
Acıkel Altunkara, H.
Açıkel Altunkara, H.
Acıkel Altunkara, Husna
Job Title
Email Address
haaltunkara@ktun.edu.tr
Main Affiliation
07. 07. Department of Construction Technology
Status
Current Staff
Website
https://www.ktun.edu.tr/tr/Universite/PersonelBilgi/?prsnl=YU/OspnrJ+kQe7YK6LVz8pr75KDla9SJbAuVNog5nVI=
ORCID ID
0000-0002-6895-6821
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

SDG data is not available
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

1

Articles

0

Views / Downloads

0/0

Supervised MSc Theses

0

Supervised PhD Theses

1

WoS Citation Count

0

Scopus Citation Count

0

WoS h-index

0

Scopus h-index

0

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.00

Scopus Citations per Publication

0.00

Open Access Source

1

Supervised Theses

1

Google Analytics Visitor Traffic

Journals data is not available

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20241
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Lifli Polimer ile Güçlendirilmiş Betonarme Elemanların Kapasite Tahminine Yönelik Akıllı Sistem Uygulaması
    (Konya Teknik Üniversitesi, 2024) Açıkel Altunkara, Hüsna; Arslan, Musa Hakan
    Bir asırdır beton ve betonarme donatısının bir arada kullanılmasıyla kompozit bir malzeme olarak kullanılan betonarme, üstün özellikleri ile günümüzde çağdaş inşaat mühendisliği yaklaşımlarında da vazgeçilmez bir yapı malzemesi türüdür. Taşıyıcı sistem elemanlarında iç ve dış yükler etkisi altında zaman bağlı nedenlerin de etkisiyle ortaya çıkan tüm kesit zorları ve deformasyon talepleri için betonarmenin yeterli dayanım, süneklik ve rijitlikte olması bir yapı tasarımının olmazsa olmazıdır. Özellikle Türkiye gibi aktif deprem kuşağında bulunan bir ülke için bu zorunluluk yapı mühendisleri için daha da önemli bir hale gelmektedir. Günümüzde üretilen betonarme yapılarda; mimari kaygılardan, hesaplarda yapılan hatalardan, uygulama sırasında ortaya çıkan hatalardan, standarda aykırı malzemelerden, kullanıcı hatalarından ve zamana bağlı deformasyonlardan dolayı, taşıdığı yükler altında ve deprem durumunda ortaya çıkan kesit tesirleri altında (kesme, eğilme, burulma ve bunların kombinasyonları) hasar görmekte ya da toptan göçmektedirler. Bu gibi yapılar incelemeye alındığında çoğunlukla elemanların kesme açısından kritik bölgelerinde (kolon-kiriş bağlantı noktalarına yakın bölgelerde) kapasite açısından büyük sorun olduğu görülmektedir. Bu noktalardaki tam olarak alınamamış mühendislik hizmetlerinden ortaya çıkan yetersiz kesitler nedeniyle, deprem ve benzeri yükler altında hasarlar yapının bütününü olumsuz etkilemekte ve çoğunlukla böylesi yapıların güçlendirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Günümüzde betonarme yapıların ve bileşenleri olan betonarme taşıyıcı elemanların yetersiz kapasiteleri için pek çok güçlendirme metodundan, son dönemlerde yaygın olarak teknik elemanlar tarafından tercih edilen "Lifli Polimerlerle Güçlendirme" metodudur. Zaten karmaşık bir yapıda olan beton ve betonarme davranışı ile ilgili birçok kabuller yapılmakta iken betonarmenin üzerine genellikle epoksi ile yapıştırılarak ve bazı durumlarda mekanik ankrajlarla sabitlenen lifli polimerlerin kesit kapasitesine yapacağı katkı günümüzde bilinmezliğini korumaktadır. Bu motivasyondan hareketle bu çalışmada, lifli polimerlerle güçlendirilmiş her türlü betonarme elemanın kapasite değerlerini büyük oranda tahmin edebilen akıllı sistem tabanlı bir yazılım uygulaması için son yirmi yılda yapılmış güncel tüm makaleler taranarak bir veri havuzu oluşturulmuştur. Bu bağlamda literatürdeki değişik amaçlar için yapılmış çok sayıda deney verisi derlenmiş ve gruplara ayrılmış, her bir veri için farklı algoritmalar ile eleman kapasitelerinin tahminiyle ilgili fikir sahibi olunmuştur. Bu veri havuzunda; kesme, eğilme, burulma etkisi altındaki kirişlerin; kolon moment ve eksenel yük etkisi altındaki kolonların; eğilme ve zımbalama etkisi altındaki döşemelerin, eksenel yük etkisi altındaki perdelerin taşıma kapasiteleri ÇLR, Karar Ağacı, BaggingDt., Rassal Orman, SVR, XGBoost, AdaBoost, GradientBoost makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Kiriş kesme, döşeme eğilme, döşeme zımbalama mukavemeti çalışmasında en iyi tahmin sonucunu XG-Boost algoritması vermiştir. Kiriş burulma mukavemeti, kolon moment taşıma gücü, kolon yük taşıma gücü çalışmasında en iyi tahmin sonucunu Bagging-DT algoritması verirken, perde yük taşıma gücünde AdaBoost algoritması, kiriş eğilme kapasitesinin tahmininde ise DVR algoritması diğerlerine göre daha başarılı olmuştur. Elde edilen sonuçlar çalışılan elemanın tipi ve elde edilmek istenen dayanım özelliğine göre algoritmaların başarılarında değişkenlik olduğunu, incelenen çıkış verisine, veri grubunda ele alınan parametrelere, verilerin sayısına ve veri aralığına bağlı algoritma performansının değiştiğini de göstermektedir.