Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi

Taşkın, Gülşen; DEGER, ZEYNEP; Sutcu, Fatih

doi:10.17341/gazimmfd.1117820

Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi

Zeynep TUNA DEĞER, (İstanbul Teknik Üniversitesi, Deprem Mühendisliği ve Afet Yönetimi Enstitüsü, 34467, Sarıyer, İstanbul, Türkiye)

Gülşen TAŞKIN KAYA, (İstanbul Teknik Üniversitesi, Deprem Mühendisliği ve Afet Yönetimi Enstitüsü, 34467, Sarıyer, İstanbul, Türkiye)

Fatih SÜTCÜ (İstanbul Teknik Üniversitesi, İnşaat Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, 34467, Sarıyer, İstanbul, Türkiye)

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

11 2

Yıl: 2023 Cilt: 38 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 2311 - 2323 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.1117820 İndeks Tarihi: 29-09-2023

Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi

Öz:

Son yıllarda çok sayıda araştırmaya konu olan depreme dayanıklı yapı tasarımı yöntemlerinden biri enerji esaslı yapı tasarımı yöntemidir. Bu yöntem, deprem sebebiyle binaya etki eden enerji talebinin yapıdaki çeşitli dinamik mekanizmalar tarafından sönümlenmesi esasına dayanır. Depremin enerji talebinin bilinmesi halinde, yapısal elemanların ayrı ayrı ve toplam enerji sönümleme davranışlarının isabetli bir şekilde elde edilmesi doğru bir tasarım yapılması için esastır. Depreme dayanıklı yapı tasarımında yüksek rijitlik ve dayanım sağladıkları için yaygın olarak kullanılan betonarme perde duvarlarının, deprem etkisi altında doğrusal olmayan davranışı, yüksek deformasyon seviyelerinde rijitliğin azalması ve enerji sönümleme kapasitesinin artması şeklindedir. Perdelerin doğrusal olmayan davranışı, enerji yönünden düşünüldüğünde çevrimsel enerji sönümleme kapasitesi ile ele alınabilir. Literatürde betonarme perdeler için enerji karakteristiklerini belirlemeye yönelik çalışmalar sınırlı olup, mevcut deprem yönetmeliklerinde enerji esaslı tasarıma henüz yer verilmemektedir. Bu çalışmada, dünya çapında yapılmış çevrimsel yüklemeli perde duvar deneylerini içeren geniş kapsamlı bir veri tabanı oluşturulmuş ve çeşitli perde parametrelerinin (geometri, donatı oranları, eksenel yük, yükleme şekli vb.) enerji sönümleme davranışı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Ayrıca, meta-modelleme yöntemleri kullanılarak enerji sönümleme davranışının kestirilmesine yönelik bağıntılar geliştirilmiş; meta-modelleme tekniği olarak oldukça başarılı bir yöntem olan ve analitik bir fonksiyon üretebilen Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi (YBMG) yöntemi kullanılmıştır. Önerilen YBMG tabanlı tahmin modeli, aynı anda hem yüksek doğruluklu (R2 = 0.93, tahmini/gerçek değer oranı = 0.99) hem de transparan (kapalı kutu olmayan) bir model olması yönleriyle ön plana çıkmaktadır. Tasarım açısından bakıldığında, enerji sönümleme kapasitesi gerçeğe yakın bir şekilde kestirildiğinde, perde tasarımı sırasında farklı detaylandırma seçeneklerinin sönümlenen enerji açısından değerlendirilmesi anlamında değerli olacaktır. Mevcut binaların değerlendirilmesi ve hasar analizi açısından ise, çalışma sonuçları sönümlenen enerjiyle yakından ilişkili olan yapısal hasar konusunda bilgi verecektir.

Anahtar Kelime: betonarme perde duvar yapısal enerji sönümleme Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi YBMG.

Investigation of the energy dissipation capacity of RC shear walls using meta-modeling methods

Öz:

A new generation earthquake-resistant structural design method under intensive research is the energy-based design method, which requires to know the energy dissipation behavior of structural members to accomplish effective designs once energy demands are known. Nonlinear behavior of RC shear walls, commonly used in seismic regions, can be investigated in terms of hysteretic energy dissipation capacity (EDC) from the energy point of view. Relevant research studies have been limited, whereas current seismic codes do not include the energy-based design. In this study, a comprehensive wall test database is assembled and used to assess the influence of wall design parameters (e.g. geometry, reinforcement) on EDC. Empirical equations are developed to estimate the EDC based on High Dimensional Model Representation (HDMR), a successful method that can generate analytical functions. The proposed predictive model stands out with its simultaneously accurate (R2 = 0.93, estimated/actual ratio = 0.99) and transparent structure. From the design point of view, accurate prediction of the EDC would be valuable in that different detailing alternatives in shear wall design can be compared based on their dissipated energy. From the damage point of view, the findings of this study will be indicators of structural damage and provide information regarding energy-based damage assessment of existing buildings.

Anahtar Kelime: Reinforced concrete shear walls structural energy dissipation High Dimensional Model Representation HDMR

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Bertero VV, Uang CM., Issues and future directions in the use of an energy approach for seismic resistant design of structures, Nonlinear seismic analysis and design of reinforced concrete buildings. 20, 3-22, 1992.
2. Housner G.W., Limit design of structures to resist earthquakes, Proceedings of the 1st World Conference on Earthquake Engineering, Berkeley, California, 113, 1956.
3. McKevitt W.E., Anderson D.L., Cherry S., Hysteretic energy spectra in seismic design, 2nd World Conference on Earthquake Engineering, Tokyo, Japan, 7, 487-494, 1980.
4. Akiyama H., Earthquake resistant limit state design for buildings. University of Tokyo Press, 1985.
5. Zhang S. ve Wang G., Effects of near-fault and far-fault ground motions on nonlinear dynamic response and seismic damage of concrete gravity dams, Soil Dyn and Earthquake Eng, 53, 217–229, 2013.
6. Barnard P.R. ve Schwaighofer J., The interaction of shear walls connected solely through slabs, Tall Buildings, 157-180, Southampton, England, 1966.
7. Hube, M. A., Marihuén, A., de la Llera, J. C., & Stojadinovic, B. (2014). “Seismic behavior of slender reinforced concrete walls” Engineering Structures, 80, 377–388.
8. Liu, H., Effect of concrete strength on the response of ductile shear walls. (Doktora tezi). McGill University, Montréal, Canada, 2004.
9. Zhang, Y., & Wang, Z., Seismic behavior of reinforced concrete shear walls subjected to high axial loading, ACI Structural Journal, 97 (5), 739-750, 2000..
10. Yun, H.-D., Choi, C.-S., & Lee, L.-H., Behaviour of high-strength concrete flexural walls, Proceedings of the Institution of Civil Engineers: Structures and Buildings, 157 (2), 137-148, 2004.
11. Su, R. K., & Wong, S. M. Seismic behaviour of slender reinforced concrete shear walls under high axial load ratio, Engineering Structures, 29, 1957–1965, 2007.
12. Dazio, A., Beyer, K., & Bachmann, H., Quasi-static cyclic tests and plastic hinge analysis of RC structural walls, Engineering Structures, 31, 1556-1571, 2009.
13. Li, B., Pan, Z. F., & Xiang, W. Z., Experimental evaluation of seismic performance of squat RC structural walls with limited ductility reinforcing details, Journal of Earthquake Engineering, 19 (2), 313-331, 2015.
14. Sittipunt C. ve Wood S.L., Influence of web reinforcement on the cyclic response of structural walls, ACI Structural Journal, 92 (6), 745-756, 1995.
15. Hidalgo P.A., Ledezma C.A., Jordan R.M., Seismic behavior of squat reinforced concrete shear walls, Earthquake Spectra 2, 287–308, 2002.
16. Reich Y., Machine Learning Techniques for Civil Engineering Problems, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 12 (4), 295-310, 1996.
17. Huang Y., Li J., Fu J., Review on application of artificial intelligence in civil engineering, Computer Modeling in Engineering Sciences, 121 (3), 845-875, 2019.
18. Jeon J.-S., Shafieezadeh A., DesRoches R., Statistical models for shear strength of RC beam-column joints using machine-learning techniques, Earthquake Engıneering Structural Dynamics, 43, 2075–2095, 2014.
19. Cascardi A., Micelli F., Aiello M., Analytical model based on artificial neural network for masonry shear, Composites Part B, 95, 252-263, 2016.
20. Cascardi A., Micelli F., Aiello M., An Artificial Neural Networks model for the prediction of the compressive strength of FRP-confined concrete circular columns, Eng Str, 140, 199–208, 2017.
21. Vu D.-T. ve Hoang N.-D., Punching shear capacity estimation of FRP- reinforced concrete slabs using a hybrid machine learning approach, Structure and Infrastructure Engineering, 12 (9), 1153–1161, 2016.
22. Song I., Cho I.H., Wong R.K., An Advanced Statistical Approach to Data-Driven Earthquake Engineering, Journal of Earthquake Engineering, 24 (8), 1245-1269, 2020.
23. Deger Z.T. ve Basdogan C, Empirical Equations for Shear Strength of Conventional Reinforced Concrete Shear Walls, ACI Structural Journal, 118 (2), 61-71, 2021.
24. Zhang Y., Burton H.V., Sun H., Shokrabadi M., A machine learning framework for assessing post-earthquake structural safety, Structural Safety, 72, 1–16, 2018.
25. Sadat Z., Arslan A., Genetic Algorithm approach in the prevention of torsional irregularity in reinforced concrete structures. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 37 (3), 1469-1482, 2022.
26. Mangalathu S. ve Jeon J.S., Classification of failure mode and prediction of shear strength for reinforced concrete beam-column joints using machine learning techniques, Engineering Structures, 160, 85–94, 2018.
27. Huang, H., Burton, H. V., Classification of in-plane failure modes for reinforced concrete frames with infills using machine learning, Journal of Building Engineering, 25, 100767, 2019.
28. Siam A., Ezzeldin M., El-Dakhakhni W., Machine learning algorithms for structural performance classifications and predictions: Application to reinforced masonry shear walls, Structures, 22, 252–265, 2019.
29. Mangalathu S., Jang H., Hwang S.-H., Jeon J.-S., Data-driven machine- learning-based seismic failure mode identification of reinforced concrete shear walls, Engineering Structures, 208, 2020.
30. Deger Z.T. ve Taskin Kaya, G., Glass-box model representation of seismic failure mode prediction for conventional reinforced concrete shear walls. Neural Computing and Applications, 1-13, 2022.
31. Usta, M., Shear strength of structural walls subjected to load cycles., PhD diss., Purdue University, 2017.
32. SERIES Data Access Portal, http://www.dap.series.upatras.gr/. Erişim tarihi: 17.05.2022.
33. Ali A., Wight J. K., RC structural walls with staggered door openings, J Str Eng, 117, 1514-1531, 1991.
34. Sobol' I.Y.M., On sensitivity estimation for nonlinear mathematical models. Matematicheskoe modelirovanie, 2 (1), 112-118, 1990.
35. Rabitz H ve Aliş Ö.F., General foundations of high dimensional model representations, Journal of Mathematical Chemistry, 25 (2), 197-233, 1999.
36. Taşkın G. ve Crawford M. M., An Out-of-Sample Extension to Manifold Learning via Meta-Modeling, IEEE Trans. Image Process. 28, 5227–5237, 2019.
37. Taşkın G. Extension to manifold learning methods via advanced regression methods, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi Universit, 37 (1), 485-496, 2021.
38. Saltelli A., Ratto M., Andres T., Campolongo F., Cariboni J., Gatelli D., Saisana M., Tarantola S., Global sensitivity analysis: the primer, John Wiley & Sons, 2008.
39. Jiang Y, Cukic B, Menzies T., Can data transformation help in the detection of fault-prone modules?, Proceedings of the 2008 workshop on defects in large software systems, DEFECTS ’08, 16–20, 2008.
40. Box G. ve Cox D., An Analysis of Transformations, Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), 26, 211-252, 1964.
41. Williams, C.K. and Rasmussen, C.E.. Gaussian processes for regression, 1996.
42. Freitas AA. Comprehensible classification models: a position paper. ACM SIGKDD explorations newsletter, 2014.
43. Sagi O, Rokach L. Approximating XGBoost with an interpretable decision tree. Information Sciences, 2021.

APA	DEGER Z, Taşkın G, Sutcu F (2023). Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. , 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
Chicago	DEGER ZEYNEP,Taşkın Gülşen,Sutcu Fatih Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. (2023): 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
MLA	DEGER ZEYNEP,Taşkın Gülşen,Sutcu Fatih Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. , 2023, ss.2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
AMA	DEGER Z,Taşkın G,Sutcu F Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. . 2023; 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
Vancouver	DEGER Z,Taşkın G,Sutcu F Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. . 2023; 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
IEEE	DEGER Z,Taşkın G,Sutcu F "Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi." , ss.2311 - 2323, 2023. 10.17341/gazimmfd.1117820
ISNAD	DEGER, ZEYNEP vd. "Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi". (2023), 2311-2323. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1117820

APA	DEGER Z, Taşkın G, Sutcu F (2023). Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 38(4), 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
Chicago	DEGER ZEYNEP,Taşkın Gülşen,Sutcu Fatih Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 38, no.4 (2023): 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
MLA	DEGER ZEYNEP,Taşkın Gülşen,Sutcu Fatih Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.38, no.4, 2023, ss.2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
AMA	DEGER Z,Taşkın G,Sutcu F Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2023; 38(4): 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
Vancouver	DEGER Z,Taşkın G,Sutcu F Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2023; 38(4): 2311 - 2323. 10.17341/gazimmfd.1117820
IEEE	DEGER Z,Taşkın G,Sutcu F "Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 38, ss.2311 - 2323, 2023. 10.17341/gazimmfd.1117820
ISNAD	DEGER, ZEYNEP vd. "Betonarme perdelerde enerji sönümleme kapasitesinin meta-modelleme yöntemleriyle incelenmesi". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 38/4 (2023), 2311-2323. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1117820