Türkiye Prefabrik Birliği

MAKALE

BETON PREFABRİKASYON

KASIM 2016

◆

SAYI : 120

ise test olarak kullanılmıştır. YSA özel-

likleri Tablo 6’da verilmiştir.

Performans değerlendirmesinde, de-

neysel olarak kolonların yatay yük-

yer değiştirme eğrilerinden bulunacak

hasar bölgeleri ile analitik çalışmadan

(görüntü işleme ve YSA) YSA çıkış

verisi olarak elde edilen kolon hasar

bölgeleri karşılaştırılarak, çalışmanın

başarısı sınanmıştır. Performans de-

ğerlendirmesi için gizli düğümlerin

değişimine göre R ve R

değerleri elde

edilmişti (Şekil 14a ve Şekil 14b).

6. SONUÇLAR

Çalışmanın ana bulguları şu şekilde

özetlenebilir;

1. Deprem sonrasında gerek prefab-

rike betonarme gerekse betonar-

me yapıların hasar seviyelerinin

belirlenmesi önemli bir konudur.

Bu konu kapsamında ülkemiz be-

tonarme yapı stokunun bir kısmını

temsil eden TDY-2007 normlarına

uygun olan üç adet kare kesitli

betonarme kolon deprem yükünü

temsil eden yatay yük ile yüklen-

miştir. Üç özdeş kolonda genel

olarak benzer hasarlar oluşsa da

hasar mekanizmasında bazı fark-

lılıklar da gözlemlenmiştir. Bu du-

rum betonarme davranışının ve

malzemenin homojen olmaması ile

de ilgilidir.

2. Betonarme kolonlar üzerinde olu-

şan hasarlar TDY-2007’de verilen

hasar seviyelerine göre gruplan-

dırılmıştır. Deneylerde ileri hasar

bölgesi için kısmen daha az görün-

tü elde edilmiştir. Bunun nedeni,

TDY-2007’de belirgin hasar ile ileri

hasar arasındaki geçiş bandının

diğer hasar bölgelerine göre daha

dar olmasıdır.

3. Minimum hasar seviyesine kadar

kolonda önemli bir hasar gözlem-

lenmemiştir (tepe yer değiştirmesi

/ kolon yüksekliği oranı

/h=0.01).

Kolon bu hasar seviyesinden son-

ra akmaya başlamış ve hasar

mekanizması gelişmiştir. Belirgin

hasar bölgesinde ise kolon diple-

rinde eğilme çatlakları oluşmuştur

(0.01<

/h < 0.03) . Özellikle ile-

ri hasar ve göçme bölgesinde ise

beklendiği üzere hasar yayılmış ve

çatlaklar derinleşmiştir.

4. Elde edilen deneysel veriler neti-

cesinde özellikle sünek davranış

gösteren yönetmelik normlarına

uygun olarak imal edilmiş kolon-

larda, TDY-2007’de verilen yer

değiştirme oranlarına bağlı olarak

ifade edilen hasar seviyelerinin çok

gerçekçi olduğu görülmüştür. Hâl-

buki taslak olarak tartışılmakta olan

TDY-2016’da birim deformasyon-

lara bağlı hasar değerlendirme

kriteri benimsenmektedir. TDY-

2016’da yapılan köklü revizyon-

larda, yer değiştirmeye bağlı kesit

hasarı belirleme yönteminin daha

kolay ve pratik bir yöntem olduğu

için alternatif olarak yer almaması

yazarlar tarafından bir eksiklik ola-

rak görülmektedir.

5. Bu çalışmada test edilen kolonla-

rın özellikle prefabrike betonarme

sanayi yapılarında tercih edilen

kolon türlerine benzemesi, elde

edilen verilerin bu yapılarda dep-

rem sonrası oluşabilecek hasarın

belirlenmesi için kullanılabileceğini

göstermiştir.

6. Hasar değerlendirmesinde yeni

nesil yöntemler olarak söylenebile-

cek olan görüntü işleme ve yapay

sinir ağlarının birlikte kullanımı ile

betonarme kolonların deprem son-

rasında hasar değerlendirmesi ko-

nusunda yeni bir öneri getirilmiştir.

Söz konusu yöntemin başarısı

algoritmanın kendine has paramet-

relerine bağlı olarak değişmekle

beraber üç adet kolon deneyinden

elde edilen 96 adet farklı görüntü

kullanılarak R=0.80 ve R

=%70

olarak bulunmuştur [17]. Beto-

narme kolon sayısının dolayısıyla

görsellerin sayısının artırılmasının

çalışmanın başarısını da artıracağı

açıktır.

7. Bu çalışmada değerlendirilen TDY-

2007 normlarına uygun üretilmiş

üç kolonu da kapsayan proje kap-

samında 12 farklı betonarme kolon

deneyi gerçekleştirilmiştir [18].

Kolonların bir kısmı TDY-2007 kri-

terlerini sağlamayan kolonlardır.

Yazarlar, bu çalışmada tanıtılan

yöntemi geliştirebilmek için daha

fazla kolon sayı ve hasar türünü

kullanarak çalışmalarına devam

etmektedirler.

BİLGİLENDİRME

Bu çalışmada 15101017 No’lu BAP

projesi desteği ile devam eden Gamze

DOĞAN’nın doktora tez çalışmasının

bir bölümü kullanılmıştır. Yazarlar, be-

tonarme kolonların üretiminin gerçek-

leşmesinde desteklerinden dolayı Yüz-

başıgil Prefabrike A.Ş.’ye de teşekkür

ederler.

KAYNAKLAR

1 Doğan, G., Arslan, M., H., Cey-

lan, M., 2015, “Statistical feature

extraction based on an ANN ap-

proach for estimating the com-

pressive strength of concrete”,

Neural Network World volüme 25,

3/15, 301-318, DOI:10.14311/

NNW.2015.25.016

(http://nnw.cz/

doi/2015/2015_25_016.pdf)

2 Çankaya, G., Arslan, M., H., Cey-

lan, M., 2013, “Görüntü işleme

ve yapay sinir ağları yöntemi ile

betonun basınç dayanımının be-