In this study, an Artificial Neural Network and Multi Regression Analysis have been
used to evaluate the strengthening cost and total cost of reinforced concrete
buildings. To obtain strengthening cost, 377 reinforced concrete buildings which
have been designed according to the 1975, 1997 and 2007 Turkish Earthquake Codes
have been checked and strengthened according to the new code (2018 Turkish
Earthquake Code). After that, to obtain the total cost of the buildings according to
the new code, 84 different reinforced concrete buildings have been designed
according to the 2018 Turkish Earthquake Code. 4 different places at 4 different
earthquake zones in İstanbul have been chosen to make the study. The professional
program Sta4CAD has been used to model, analyze and strengthening those
reinforced concrete buildings. The parameters which affect the cost of the buildings
will represent the input and the strengthening cost and total cost of the buildings will
represent the output.
When the old buildings will be checked according to the new code, they may not
satisfy the conditions of the code. Since the new code has more general rules.
According to that, those old buildings will need strengthening. Section enlargement
method, addition of shear wall and other methods described in chapter 4 will be used
so that the old buildings will satisfy the new code.
For strengthening cost of Reinforced Concrete buildings, 13 parameters have been
chosen accordingly. These parameters are: Number of Storey (N), Concrete Class
(C), Steel Class (S), Plan Area (A), Shear Wall Ratio (SWR), Column Ratio (CR),
Earthquake Code (EQ), Stirrup Spacing, Soil Type (ST), Earthquake Zone (EZ)
Torsional Irregularity, Weak Column-Strong Beam and Soft Storey. The output
parameter for the study is the strengthening cost, which are in Turkish Lira according
to the unit prices of materials in Turkey. For total cost according to TEC 2018 8
parameters have been used. Those parameters are: Plan Area (A), Number of Storey
(N), Concrete Class (C), Steel Class (S), Shear Wall Ratio (SWR), and Column
Ratio (CR). Finally the input parameters of the strengthening cost will be sorted
accordingly to the importance.
According to the study, the prediction accuracy of the Artificial Neural Network that
has been trained, found 94% accuracy for the strengthening cost calculations of
buildings. However for the Multi Regression Analysis Method, 71% accuracy has
been found for strengthening cost. For total cost, Artificial Neural Network gave
97% accuracy and for Multi Regression Analysis Method 95% accuracy has been
found.
ÖZ:
Bu çalışmada, betonarme binaların güçlendirme maliyetini ve toplam maliyetini
değerlendirmek için Yapay Sinir Ağı ve Çoklu Regresyon Analizi kullanılmıştır.
Güçlendirme maliyetini elde etmek için 1975, 1997 ve 2007 Türk Deprem
Yönetmeliğine göre projelendirilen 377 betonarme bina yeni yönetmelik 2018
Türkiye Deprem Yönetmeliğine göre kontrol edilerek güçlendirildi. Daha sonra
binaların yeni yönetmeliğe göre kaba inşaat maliyetini elde etmek için 2018 Türk
Deprem Yönetmeliği'ne göre 84 farklı betonarme bina tasarlanmıştır. Çalışmayı
yapmak için İstanbul'da 4 farklı deprem bölgesinde 4 farklı yer seçilmiştir. Bu
betonarme binaları modellemek, analiz etmek ve güçlendirmek için profesyonel
program Sta4CAD kullanılmıştır. Binaların maliyetini etkileyen parametreler girdiyi,
binaların güçlendirme maliyeti ise çıktıyı temsil edecektir.
Eski binalar yeni yönetmeliğe göre kontrol edileceği zaman, yönetmeliğin şartlarını
karşılamayabilir. Yeni kodun daha genel kuralları olduğundan dolayı
karşılamayabilir. Buna göre eski binaların güçlendirilmesi gerekecek. Eski binaların
yeni yönetmeliği karşılaması için kesit büyütme yöntemi, perde duvar ekleme ve 4.
bölümde açıklanan diğer yöntemler kullanılacaktır.
Betonarme binaların güçlendirme maliyeti için 13 parametre seçilmiştir. Bu
parametreler: Kat Sayısı (N), Beton Sınıfı (C), Çelik Sınıfı (S), Plan Alanı (A), Perde
Duvar Oranı (SWR), Kolon Oranı (CR), Deprem Kodu (EQ), Etriye Aralığı , Zemin
Tipi (ST), Deprem Bölgesi (EZ) Burulma Düzensizliği, Zayıf Kolon-Kuvvetli Kiriş
ve Yumuşak Kat. Çalışmanın çıktı parametresi, Türkiye'deki malzeme birim
fiyatlarına göre Türk Lirası cinsinden olan güçlendirme maliyetidir. TEC 2018'e göre
kaba inşaat maliyeti için 8 parametre kullanılmıştır. Bu parametreler şunlardır: Plan
Alanı (A), Kat Sayısı (N), Beton Sınıfı (C), Çelik Sınıfı (S), Perde Duvar Oranı
(SWR) ve Kolon Oranı (CR). Son olarak güçlendirme maliyetinin girdi parametreleri
önem sırasına göre sıralanacaktır.
Çalışmaya göre, eğitilen Yapay Sinir Ağının tahmin doğruluğu, binaların
güçlendirme maliyeti hesaplamalarında %94 doğruluk buldu. Ancak Regresyon
Analizi yöntemi için %71 doğruluk bulunmuştur. Kaba inşaat maliyeti için Yapay
Sinir Ağı %97, Regresyon Analizi yöntemi için %95 doğruluk bulunmuştur.
