Alt Uzay Esaslı Dinamik Sistem Tanıma Yöntemlerinin Değerlendirilmesi

Abstract

Son yıllarda sensor teknolojisi alanında yaşanan gelişmelere paralel olarak, sistem tanıma, inşaat mühendisliğinde yaygın biçimde kullanılan bir araç haline gelmiştir. Meydana gelen yıkıcı depremler bu konunun önemli hale gelmesini sağlayan diğer etken olarak karşımıza çıkar. Depremlerden sonra yapı elemanlarında meydana gelen hasarların yeri ve şiddetinin belirlenmesi önem arz eder. Depremlerin veya diğer doğal afetlerin yapılar üzerindeki etkisi, yapıların dinamik karakteristiklerindeki değişimle tespit edilmektedir. Dolayısıyla bu yapıların dinamik karakteristiklerinin belirlenmesi zorunlu hale gelmektedir. Sistem tanıma, deneysel verileri kullanarak dinamik sisteme ait modeli yani sistemin dinamik parametrelerini belirlemeye yarayan önemli bir araçtır. Bu tez kapsamında bahsedilen Alt uzay esaslı sistem tanıma teknikleri, günümüzde kullanılan en ileri sistem tanıma teknikleridir. Bu tez kapsamında, deterministik, birleştirilmiş deterministik stokastik ve stokastik sistem tanıma teknikleri, bilgisayar ortamında sayısal olarak modellenen bir çerçeve üzerine uygulanarak, birbirleriyle karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar, birleştirilmiş deterministik stokastik sistem tanıma tekniğinin, daha iyi sonuç verdiğini göstermiştir.Parallel to the developments experienced in the field of sensor technology, the system identification has become a widely used tool in civil engineering. Determining the structural damage location and severity is a very important issue after the earthquakes. The changes in the dynamic characteristics of the structures are one of the most important parameters that help to determine the effects of earthquakes or other natural disasters on the structures. Therefore, identification of dynamic characteristics of these structures becomes necessary. System identification is an important tool, which allows an expert engineer to determine dynamic model or dynamic parameters of the systems by using experimental data. In this thesis, subspace based system identification techniques are examined. The success of the subspace based system identification techniques are tested on a 2D frame of a typical building from Turkey. In this thesis, deterministic combined deterministic stochastic and stochastic system identification methods was compared by applying these tecniques on a 2D frame structure. Results show that, combined deterministic stochastic system identification method had better results for this frame structure.