TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.14365/4

Browse

Filters

2018 - 201912020 - 20251

Settings

Language: search.filters.language.trPublisher: search.filters.publisher.Pamukkale Univ

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Article
    Kısmi Gözlemlenebilir Çok Bileşenli Sistemler için Bakım Politikalarının Pekiştirmeli Derin Öğrenme Yöntemleri ile Belirlenmesi
    (Pamukkale Univ, 2025) Karabağ, Oktay
    Bu çalışmada, kısmi gözlemlenebilir çok bileşenli sistemler için bakım/onarım kararları incelenmiştir. Bu tip sistemler genellikle servis sağlayıcının uzakta olduğu koşullarda işletilmekte ve bileşenlerin aşınma seviyeleri genellikle sensörler yardımı ile tam olarak izlenememektedir. Rüzgâr türbinleri, bu tarz sistemlere birebir uyan bir örnek oluşturmaktadır. İlgili sistemlerde, servis sağlayıcı ne zaman bakım/onarım yapacağına, bakım kararı ile birlikte hangi parçaları bakım noktasına sevk edeceğine ve bakım noktasındaki incelemesinin ardından hangi sistem bileşenlerinin değiştirilmesi gerektiğine karar vermektedir. Çalışmamızda, bahsi geçen bu komplike karar problemi kısmi gözlemlenebilir Markov karar süreci olarak modellenmiş ve ilgili nümerik çözümler aktör kritik pekiştirmeli öğrenme yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Yaptığımız nümerik çalışmalar, pekiştirmeli öğrenme algoritması ile elde edilen çözümlerin pratikte ve literatürde yaygın olarak kullanılan sezgisel bakım/onarım politikalarına kıyasla daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Bazı durumlarda, bu çözümlerin ortalamada %10-%15 düzeyinde bir iyileştirme sağladığı gözlemlenmiştir. Ayrıca, düzeltici bakım maliyeti, acil sipariş maliyeti ve fazla yedek parçayı geri döndürme maliyeti arttıkça, pekiştirmeli öğrenme algoritması ile elde edilen çözümlerin diğer sezgisel politikalara kıyasla daha fazla avantaj sağladığı da belirlenmiştir.
  • Article
    System Identification Work on 199+325 Steel Railroad Bridge and Development of Its Calibrated Finite Element Model
    (Pamukkale Univ, 2018) Ozcelik, Ozgur; Girgin, Ozgur; Amaddeo, Carmen
    Railroad bridges maintained and operated by the State Raid Road Agency (TCDD) constitute the main passage ways and junction points of the railroad network of the country. Most of these bridges have been under service for more than 100 years. These bridges are exposed to larger service loads as compared to the highway bridges, and are open to external actions leading to changes in their dynamic parameters. Due to these reasons, the railroad bridges must routinely be checked and serviced. The routine checks done by TCDD are based on visual inspection, and highly subjective and dependent on the technician's experience. This increases the chance of making mistakes and missing hidden structural damages. Vibration-based structural health monitoring offers a more objective framework which has the potential to reduce operator dependent nature of the routine checks. This study presents modal parameter estimation studies by in-situ experiments and a developed reference numerical model of the 199+325 steel railway bridge located in Usak. The dynamic response of the bridge was measured in four different test setups and in two different temperature states, and under ambient vibration conditions. Modal parameters of the bridge are estimated using two different output-only system identification methods, namely, Enhanced Frequency Domain Decomposition and Data-driven Stochastic Subspace Identification methods. The identification results obtained under different temperature conditions are compared in assessing the effects of temperature change in identification results. Three dimensional finite element model of the bridge is created using FEDEASLab software. Trial-and-error type model updating study is conducted. Therefore a reference numerical model of the bridge representing its current condition is obtained. This model will be facilitated in the future for damage identification purpose using the sensitivity based finite element modeling updating method.