Konya Teknik Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Abstract
Liquefaction is one of the major natural hazards caused by earthquakes and it can be defined as an increase of pore pressure and lost of bearing capacity of the soils because of a dynamic impact (earthquake). In order to estimate liquefaction potential, Liquefaction Potential Index (LPI) is calculated. LPI has been developed for evaluating the surface impacts of the liquefaction. Artificial Neural Networks (ANN) developed biological human brain system has been recently used for modeling of complex and nonlinear engineering problems. In this study LPI of the Gümüşler Municipality settlement area has been calculated and factor of safety (FS) against liquefaction has been estimated by using ANN. Feed forward type of ANN is employed. The input parameters are cyclic resistance ratio for Mw=7.5 earthquakes (CRR7.5), cyclic stress ratio (CSR), depth of ground water level, depth and N values of standard penetration test. 194 borehole values have been used in training process while 123 data have been used in test procedure. Satisfactory results have been obtained.Depremlerin neden olduğu önemli zemin davranışlarından biri de sıvılaşmadır. Sıvılaşma, suya tamamen doygun kohezyonsuz zeminlerin deprem etkisi ile zeminin içindeki boşluk suyu basıncının artması ve zeminin taşıyıcı özelliğini kaybetmesi sonucu meydana gelir. Sıvılaşma Potansiyeli İndeksi (SPI), sıvılaşmanın yüzeydeki şiddetini göreceli olarak değerlendirmek amacıyla geliştirilmiştir. Sıvılaşma riskinin belirlenmesi için SPI’nin doğru bir şekilde hesaplanması gerekir. Yapay Sinir Ağları (YSA), insan sinir sisteminden esinlenerek geliştirilmiş bir yöntem olup, son yıllarda doğrusal olmayan ve karmaşık mühendislik problemlerinde oldukça başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Denizli ili Gümüşler Belediyesi mücavir alanındaki zeminlerin, sıvılaşma potansiyeli değerlendirilmiş ve YSA yardımı ile sıvılaşmaya karşı Güvenlik Katsayısı (GK) tahmin edilmiştir. GK’nın tahmini için ileri beslemeli sinir ağları kullanılmıştır. Bu amaçla, 7.5 büyüklüğündeki bir deprem için zeminin tekrarlı direnç oranı (CRR7.5), depremin oluşturduğu tekrarlı gerilim oranı (CSR), yeraltı suyu seviyesi, Standart Penetrasyon Deneyi (SPT) derinliği ile darbe sayısı girdi parametreleri olarak seçilmiştir. 21 adet sondaj kuyusuna ait 317 adet verinin 194’ü YSA’nın eğitimi için, 123’ü ise test işlemleri için kullanılmıştır. Test sonuçları ile hesaplanan değerler karşılaştırıldığında, YSA ile elde edilen sonuçların hesaplanan değerlere oldukça yakın çıktığı görülmüştür
