Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
- Tuncer, Metin(5)
- Tuncer, Gülsüm Zekiye(3)
- Öztekin, Ertekin(3)
- Abdel-Fattah, Abdul-Rahman(1)
- Akdeniz, Canberk(1)
- Al-Taib, Asmaa Abduh(1)
- Altas, Ismail Hakki(1)
- Arslan, Adem(1)
- Aslan, Muhammed Emin(1)
- Avci, Ibrahim(1)
- Bayrakdaroglu, Serdar(1)
- Belhaouari, Samir Brahim(1)
- Ceylan, Halil Ibrahim(1)
- Cin, Aynur(1)
- Coşar, Dilan Aktepe(1)
- Demirağ, Hatice(1)
- Dergaa, Ismail(1)
- Dhahbi, Wissem(1)
- Duman, Zekiye Çetinkaya(1)
- Erdugan, Fuat(1)
- Erol, Ismail(1)
- Gezgin, Deniz Mertkan(1)
- Gül, Fatih(1)
- Gül, Uğur(1)
- Kadir Yalçın(1)
- Karakaya Suzan, Ozge(1)
- Kedersiz, Sena(1)
- Kirmizibiber, Ahmet(1)
- Kocan, Mahmut(1)
- Kordestani, Arash(1)
- Koyuncu, Oğuz(1)
- Kulakaç, Nurşen(1)
- Medeni, Ihsan Tolga(1)
- Muntean, Raul Ioan(1)
- Nurcan Şimşek(1)
- Nurlu, Onur(1)
- Oghazi, Pejvak(1)
- Omri, Abdelfatteh El(1)
- Onur, İzmir(1)
- Ozyildirim, BM(1)
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2023Shear strength estimations and shear designs on RC beams with limited ductility by FL and FIL methods; [BM ve BTM yöntemleri ile sınırlı sünekliğe sahip betonarme kirişlerde kesme dayanımı tahmini ve kesme tasarımı]
Öztekin, Ertekin
In this study, a fuzzy logic model was constituted by using the Fuzzy Logic (FL) method, which is one of the traditional artificial intelligence (AI) methods, in order to estimate the shear strength of reinforced concrete (RC) beams with limited ductility. In this model, beam width(bw), beam height(h), characteristic concrete compressive strength(fck), transverse reinforcement diameter(ØT), the number of arms bearing the shear force of the transverse reinforcement(n) and transverse reinforcement spacing(s) were taken into account as variable parameters. The model developed by using the problem data containing the solutions of shear force strength of 2640 beams with different cross-section properties were tested with 480 beam solutions different from these data. In the tests of the developed FL model, maximum percentage error, minimum percentage error, average percentage error and correlation coefficient values were obtained as 3.604,-0.091, 1.514 and R2=0.999678. By applying the fuzzy inverse logic method (FIL), which was recently developed by the author of this study, on the FL model, which is seen to have been developed quite sensitively from the test results, a total of 521 designs were obtained for 15 different RC beams with limited ductility subjected to shear. In order to check the accuracy of these designs, after shear strengths were obtained by conventional computations for these designs, % error and correlation coefficients were computed between the obtained strength values and the shear force values taken into account for the design. The promising results show that the FIL method can be used in the design of RC beams under shear force and even in other scientific studies such as design, optimization and control.
AtıfScopus1OpenAlex2
İncele - Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2022Karadeniz Bölgesi'ndeki kuraklık koşullarının SPI ve yapay zeka tabanlı incelenmesi
Yasemin Deniz Öztürk
Türkiye'de 1940'lı yıllardan beri birçok kuraklık analiz çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalarda Türkiye'de en az incelenen bölgelerden bir tanesi Karadeniz Bölgesi'dir. Karadeniz Bölgesi Türkiye'nin en fazla yağış alan bölgesi olmakla birlikte yağış değerlerinde hem yıllara göre salınımlar yaşanmakta hem de kıyı alanlar ile iç kesimde yer alan alanlar arasında ciddi yağış farklılıkları oluşmaktadır. Bu çalışmada Karadeniz bölgesinde yer alan 26 meteoroloji istasyonu verilerine göre 1960-2020 arasında gerçekleşen kurak dönemler SPI ve yapay zeka yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. SPI değerlerinin değişimi dikkate alındığında, bölge genelinde daha nemli koşullara doğru bir geçiş yaşanmaktadır. Bu durum hem istasyon bazlı hesaplanan SPI ısı haritalarında hem de tüm bölge için hesaplanan ortalama SPI değerlerinde görülmektedir. Bölge genelinde nemliliğe doğru bir eğilim olmakla birlikte tüm bölge için oluşturulan yıllık SPI değerlerine göre son 60 yıl içerisinde 1972-1987 döneminin en kurak dönem, 1996, 1969, 1974, 1984, 1986, 1993 ve 2020 yıllarının orta ve şiddetli kurak şeklinde geçtiği görülmektedir. Türkiye'de oldukça kurak geçen 2020 yılında özellikle Karadeniz'in iç kesimlerinde kuraklık daha belirgin yaşanmıştır. 6 farklı değişken kullanarak yapılan 14 farklı yapay zeka tahminlerine göre Karadeniz bölgesinde en iyi kuraklık tahminlerini Random Forest, IBK ve Kstar modelleri vermiştir. En düşük doğruluk oranı ise Naive Bayes yöntemine aittir.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2021Deprem sonrası hasarlı yolların yapay zekâ ile tespit edilerek en kısa yol güzergâhlarının anlık optimizasyonu
Nurcan Şimşek
Doğa kaynaklı afetlerden biri olan depremlerden sonra hasarlı yolların belirlenmesi ve hasar görmemiş uygun yolların bulunması, kurtarma işlemlerinin yürütülmesinde, insanların etkilenen bölgeden en kısa sürede tahliyesinde ya da insani yardım malzemelerinin bölgeye sevk edilmesinde hayati önem taşımaktadır. Günümüzde kullanılan geleneksel insan gözlemi ve uydu görüntüleri ile yapılan yol hasarı değerlendirmeleri zaman alıcı ve maliyetli olmalarının yanı sıra sadece yollarda bulunan hasarları inceleyerek afet bölgelerine ulaşabilmek için trafik geçişi hakkında herhangi bir bilgi içermemektedirler. Bu çalışmada; depremlerden sonra meydana gelen yol hasarlarının otomatik belirlenip afet bölgelerine yakın başka bir güzergâhın belirlenmesi için evrişimli sinir ağı ve klasik en kısa yol algoritmasının birbirine entegrasyonu ile hızlı ve verimli bir hibrit taşıma sistemi oluşturulmuştur. CNN algoritması hasarlı ve hasarsız olmak üzere toplamda 552 yol görüntülerinden oluşan veri setinde eğitilerek VGG-16 mimarisi ile gerçekleştirilen test sonrasında %97 oranında doğruluk elde etmeyi başarmıştır. CNN algoritmasının açık yol ve kapalı yol olarak yapmış olduğu tahminler ile klasik en kısa yol algoritması üzerinden hasar gören yollar, kullanılan ceza terimi ile çıkartılıp tüm kullanılabilir güzergâhlar arasından en kısa mesafeli olan güzergâh belirlenmiştir. Bu iki algoritmanın birbirine entegrasyonu ile hızlı ve verimli bir hibrit taşıma sistemi oluşturularak başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2021Görüntü segmentasyonu ile entegre edilmiş evrişimli sinir ağları ile deprem sonrası hasarlı binaların otomatik olarak tespiti
Recep Kiriş
Doğal afet türlerinden biri olan depremlerin meydana gelmesinden sonra birçok afetzedenin hayatını kurtarabilmek ve kriz yönetimini daha mükemmel sonuçlandırabilmek için afet bölgesinde bulunan hasarlı binaları mümkün olduğunca en kısa sürede tespit etmek ve tespit edilen hasarlı binalara müdahalelerde bulunmak son derece önemlidir. Günümüzde, deprem sonrasında hasarlı binaların tespiti afet bölgesinde görev alan yetkililer tarafından gözlemlenerek, uydu görüntülerinden veya helikopter gibi hava araçlarından alınan görüntülerden faydalanılarak yapılmaktadır. Yetkililerin gözlemleriyle hasarlı binaların tespiti zaman açısından ciddi kayıplar doğururken, tespitlerin doğruluğu bakımından da güvenilirliği tartışılır düzeydedir. Bu çalışmada, deprem ve sel gibi beklenmedik afetlerden sonra hasarlı veya tahrip olmuş binaların otomatik olarak tespit edilebilmesi için yapay zeka tabanlı sistemler test edilmiştir. Çalışma sırasında görüntü sınıflandırma literatüründe sıklıkla kullanılan VGG-16, VGG-19 ve NASNet evrişimli sinir ağı modelleri kullanılmıştır. Bu modelleri etkili bir şekilde uygulayabilmek için, önce çalışmada kullanılan tüm görüntüler K-Means kümeleme algoritması ile segmentlere ayrılmıştır. Sonrasında, çalışmanın ilk aşaması için, "hasarlı binalar" ve "normal binalar" olarak etiketlenen resimler sınıflandırılmıştır. VGG-19 modeli test setinde %90 doğruluk oranı elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında "hasarlı binalar", "daha az hasarlı binalar" ve "normal binalar" olarak etiketlenen resimler için çok sınıflı bir sınıflandırma algoritması oluşturulmuştur. Bu aşamada VGG-19, VGG-16 ve NASNet test setinde sırasıyla yaklaşık %69, %66 ve %62.5 doğruluk oranı elde edilmiştir.
- MakaleAçık Erişim2021Fuzzy inverse logic: part-2. validation and evaluation of the method; [Bulanık ters mantık: kısım-2. yöntemin doğrulanması ve değerlendirilmesi]
Öztekin, Ertekin
In the first part of this study, which consists of two parts, the introduction of the fuzzy inverse logic method, its foundations, computation and process flow and details were given. In this second part, the method was applied on a very simple mathematical problem and on a simple civil engineering design problem in order to investigate and evaluate the validity of the method easily. Fuzzy inverse logic computations have been carried out on these two simple problems for different dimension, sensitivity and acceptable error values. By comparing the obtained results with the desired outputs and mathematical results, the effective computation ability of the method was tried to be revealed. As a result, it is understood that the method developed in this study has many promising aspects in terms of theoretical computations and practical applications and can be used effectively in many scientific fields.
AtıfScopus2OpenAlex3TR Dizin1İncele - MakaleAçık Erişim2021Fuzzy inverse logic: part-1. introduction and bases; [Bulanık ters mantık: kısım-1. giriş ve temeller]
Öztekin, Ertekin
In almost all deterministic and artificial intelligence techniques, for the solution of the scientific problems such as design and control problems, the output estimations are performed depending on manuplations on the values of input variables. With the other words, lots of different values derived from input parameters are tried in order to obtain desired output(s). Contrary to these conventional estimation methods, this study consists of two parts in which a new artificial intelligence method called fuzzy inverse logic(FIL) is developed to determine or estimate the value of the input parameters that give the targeted problem output. In the first part of this study, after providing a brief overview about the method of classical fuzzy logic(FL), the solution approaches and calculation details about FIL are given. In the second part of the study, fuzzy inverse logic method was used to solve one simple mathematical problem and one simple civil engineering problem. After the validity of the developed method was demonstrated by graphics and tables. some evaluations were made about the method.
AtıfScopus2OpenAlex3TR Dizin1İncele - BildiriYalnız künye2018Hourly Solar Irradiation Prediction by Artificial Neural Network Based on Similarity Analysis of Time Series
Ulutas, Ahsen; Çakmak, Recep; Altas, Ismail Hakki; Ozyildirim, BM; Yildirim, T
Solar energy is a renewable energy source which has intermittent and variable characteristic. Solar irradiation must be predicted in advance in an electrical grid which has solar energy based electrical power generation systems in order to operate the electrical grid stable and efficient. In this study, a multi-layered, feed forward artificial neural network (ANN) has been designed to predict the hourly solar irradiation of next day. The designed ANN has been trained by data which has been obtained via similarity analysis. Total solar irradiation on horizontal plane, relative humidity and temperature data of Trabzon province for 2015-2017 have been used as the training data set. Hourly solar irradiation prediction has been performed by utilizing the designed ANN and test data set. The prediction results have been evaluated as to root mean square (RMS), mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE) performance criteria. The obtained performance criteria results show that the proposed ANN could make prediction with acceptable error.
AtıfWoS2
İncele
