Taş dolgu dalgakıranların yapay sinir ağları ile ön tasarımı

Abstract

Yapay sinir ağları, karmaşık sistemlerin modellenmesinde son yıllarda yaygın olarak kullanılan bir yapay zeka tekniğidir ve insan beynindeki biyolojik sinir hücrelerinin basitleştirilmiş olarak modellenmesine dayanmaktadır. Taş dolgu dalgakıranların tasarımında yaygın olarak kullanılan Van der Meer denklemleri hidrolik model deneylerinin sonuçlarından elde edilmiş ve deney verilerini ortalama olarak ifade edebilen denklemlerdir ve bu nedenle tasarım aşamasında önemli bir değişkenlik ve belirisizlik kaynağı olarak yapının güvenirliğini etkilemektedirler. Taş dolgu kıyı yapılarının ön tasarımı için Van der Meer deney verilerini içeren bir "tasarım yapay sinir ağı" geliştirilmiş ve Mersin Yat Limanı ön tasarımı için uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, ileri beslemeli denetimli sinir ağlarının Van der Meer denklemlerine kıyasla daha yüksek bir modelleme yeteneği gösterebileceğini ortaya koymuştur. Deterministik yöntemler yerine doğrusal olmayan yapay zeka tekniklerinin uygulanması ve bu sayede belirsizliklerin azaltılması ya da işlenebilmesi, taş dolgu dalgakıranların karmaşık modellere gereksinim duyulmadan tasarlanmasını sağlamıştır.

A neural network is an artificial intelligence technique used in complex systems. It is based on the simplified simulation of biological neurons in human brain. Van der Meer equations are utilized for the design of rubble mound breakwaters. Van der Meer equations are the most commonly utilized emprical equations for the preliminary design of rubble mound breakwaters. However, since these equations only represent the mean value of hydraulic model tests, there exists significant uncertainties and variations in the design. In order to pre-design of rubble mound breakwaters, "artificial neural networks for design" were established and applied preliminary design of Mersin Yacht Harbour. The results showed that neural networks have a better performance in the ability of modelling than Van der Meer equations. Artificial neural networks can handle more accurately the uncertainties /inherent in the design of rubble mound breakwaters than deterministic design; hence the need of complex models generally used for the design has been significantly decreased.