Dalgakıranlar Üzerindeki Maksimum Tırmanmanın Belirlenmesi

dc.contributor.advisor Savcı, M. Emin tr_TR
dc.contributor.author Erdik, Tarkan tr_TR
dc.contributor.department Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Coastal Engineering en_US
dc.date 2009 tr_TR
dc.date.accessioned 2009-09-12 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-08-26T10:49:54Z
dc.date.available 2015-08-26T10:49:54Z
dc.date.issued 2009-09-16 tr_TR
dc.description Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009 tr_TR
dc.description Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2009 en_US
dc.description.abstract Günümüzde, dökmetaş korumalı kıyı yapılarının kret seviyesinin belirlenmesinde dalga parametresinin (dalgaların, dalgakıran üzerinde %2’sinin aştığı düşey mesafe) doğru tahmin edilmesi zorunludur. Aksi takdirde, koruma yapıları gereksiz veya yetersiz tasarlanmış olurlar. Bu durum, fazla maliyet veya riskli tasarım anlamına gelmektedir. Pratikte, Van der Meer ve Stam (1992) yaklaşımı kıyı mühendisleri ve araştırmacıları tarafından çokça kullanılmaktadır. Üstelik, bu yöntem konu ile ilgili şartnameler ve proje kriterleri tarafından da önerilmektedir. Fakat, bu çalışmada gösterilmiştir ki Van der Meer ve Stam (1992) yaklaşımı içerisinde belirsizlikler barındırmaktadır. Bu çalışmada, TS bulanık mantık ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri kurulmak suretiyle parametresi tahmin edilmiştir. Gerek önerilen TS bulanık mantık gerekse de Yapay Sinir Ağları modelinin regresyon analizlerinin aksine hiçbir ön kabulü gerçekleştirmesi gerekmemektedir. Oysa, Van der Meer ve Stam (1992) modeli regresyon analizlerinin ön kabullerini sağlayamadığından taraflı ve hatalı sonuçlar vermektedir. Her iki yapay zeka modelinde, Van der Meer ve Stam (1992) modelinin aksine kıyı benzerlik parametresine bağlı bir geçiş bölgesi bulunmamaktadır. Grafik gösterimler ve nümerik hata kriterleri neticesinde, her iki yapay zeka modelinin Van der Meer ve Stam (1992) yaklaşımına göre daha gerçekçi sonuç verdiği görülmüştür. TS bulanık mantık modeli iki girdi ile maksimum tırmanmayı hesaplarken, Yapay Sinir Ağları modeli 4 girdi ile sonuç vermektedir. Bu çalışmada ayrıca, kırılmamış ve kırılmış soliter dalgaların tırmanması hususunda fiziksel model deneyleri yapılmıştır. Küp bloklar konulmak suretiyle dalgakıran yüzeyi pürüzlü hale getirilmiştir. Bu durum, literatürde ilk olma özelliği taşımaktadır. Ayrıca, 1:20 batimetri kullanılarak dalgaların kararlı bir şekilde kırılması sağlanmıştır. Küp bloklar tek katman ve çift katman olarak döşenmiştir. Porozitenin ve küp blokların yoğunluğunun tırmanmaya etkisi ayrıca incelenmiştir. Tahmin yeteneği yüksek iki formül, kırılan ve kırılmayan soliter dalga tırmanması için önerilmiştir. tr_TR
dc.description.abstract Runup level exceeded by 2% of the incident waves, , is a key parameter in rough rock armored slopes design. Since the relationships between wave runup and wave heigt are complex, vague and uncertain in nature, it is quite difficult to adequately examine wave runup by conventional regressional approaches. In practice, traditional regression-based empirical model, recommended by the ‘‘Coastal Engineering Manual”, “PWDM”, “British Standarts” as well as the ‘‘Manual on the use of rock in hydraulic engineering”, is widely used. However, use of this approach brings additional restrictive assumptions such as linearity, normality (Gaussian distributed variables), variance constancy (homoscedasticity) etc. It is showed in this research that Surf Similarity Parameter data of Van der Meer and Stam do not fit the normal probability plot. Hence, regression-based approach of them cannot be used in prediction. Here, an attempt is made to construct various TS fuzzy and Artificial Neural Network models for predicting the 2% wave runup on rock armored slopes. The developed TS fuzzy model with two inputs namely Structure Permeability and Surf Similarity Parameter yielded the best result out of all constructed models and is proposed in this study. The Artificial Neural Network model with four inputs, five hidden units in hidden layer and one output yields the best result out of all constructed Artificial Neural Network models for testing case. Numerical examples and graphical comparisons demonstrate the capacity of the proposed TS fuzzy and Artificial Neural Network models, which provide coastal engineers with another effective tool. In addition, proposed TS fuzzy and Artificial Neural Network models neither contain any transition region, as in the empirical model depending on Surf Similarity Parameter, nor any mathematical relationship. In addition, a series of physical model experiments are conducted under pre-breaking and post-breaking solitary wave conditions in order to determine maximum wave runup on rough (cube-armored) slopes with a 1:20 foreshore. Cube units are placed in an unconventional single top-layer or double top-layer. The influence of porosity of structure and density of cubes are also studied. A new formula with a high accuracy is suggested by fitting power function to measurement data both for pre-breaking and post-breaking tsunami-type solitary wave regimes. en_US
dc.description.degree Doktora tr_TR
dc.description.degree PhD en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/8732
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject tsunami tr_TR
dc.subject dalgakıran tr_TR
dc.subject tırmanma tr_TR
dc.subject tsunami en_US
dc.subject breakwater en_US
dc.subject runup en_US
dc.title Dalgakıranlar Üzerindeki Maksimum Tırmanmanın Belirlenmesi tr_TR
dc.title.alternative Maximum Wave Runup Prediction On Breakwaters en_US
dc.type doctoralThesis en_US
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
9863.pdf
Boyut:
2.93 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.14 KB
Format:
Plain Text
Açıklama