ÖZET
YÜKSEK LĠSANS TEZĠ
MEVCUT BETONARME BĠNALARIN DEPREM YÜKLERĠ ALTINDA PERFORMANSLARININ HIZLI OLARAK BELĠRLENEBĠLMESĠ ĠÇĠN YENĠ
BĠR DEĞERLENDĠRME YÖNTEMĠ
Tayfun KOYUNCU
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü ĠnĢaat Mühendisliği Anabilim Dalı
DanıĢman: Yrd. Doç. Dr. Musa Hakan ARSLAN 2009, 107 Sayfa
Jüri: Yrd. Doç. Dr. M. Hakan ARSLAN Prof. Dr. M. YaĢar KALTAKCI Yrd. Doç. Dr. Nail KARA
Türkiye'de yapı stokunun önemli bir kısmını betonarme (BA) yapılar oluĢturmaktadır. Mevcut BA yapıların deprem dayanımlarının yetersiz olduğu özellikle son 20 yıl içinde meydana gelen depremlerde görülmüĢtür. OluĢan can ve mal kayıplarının bir sonraki depremlerde azaltılması açısından mevcut BA yapıların performans esaslı ilkelere göre değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu konuda dünyada ATC-40, FEMA-356, FEMA-440 gibi önemli kaynaklardan faydalanılmaktadır. Ülkemizde 2007 yılında yürürlüğe giren Türk Deprem Yönetmeliği (TDY-2007)‟nde
mevcut BA binalarının performanslarının değerlendirilmesi kısmı bu kaynaklara paralel olarak hazırlanmıĢtır.
BA binaların deprem sonrasındaki performansının belirlenebilmesi için özellikle zemin ve malzeme parametrelerinin tayini ve yapı modellemesinin yapılması gerekmektedir. Bu modellemeye göre lineer ya da nonlineer (statik-itme analizi gibi) yöntemlerle yapısal performans tespit edilebilmektedir. Ancak her binanın böylesi bir ayrıntılı inceleme ile analiz edilmesi finansman ve zaman açısından imkânsızdır.
Bu çalıĢmada mevcut BA yapıların performanslarının değerlendirilmesi için yapay zekâ tabanlı analitik bir yöntem geliĢtirilmiĢtir. ÇalıĢmada BA bina performansını etkilediği düĢünülen 23 parametreye göre kat sayıları 4 ile 10 arasında değiĢen 66 BA binanın performans analizi yapılarak ilgili binaların olası deprem durumunda TDY-2007‟de belirtilen 4 kademeli performans seviyeleri bulunmuĢtur. Böylece çözümü yapılan binalar için girdi verilerine bağlı bir çıktı performans veri grubu oluĢturulacaktır. Bu tez çalıĢması ile geliĢtirilen yapay zekâ tabanlı söz konusu hızlı değerlendirme algoritması sayesinde ülkemizdeki 4 ve 10 katlı mevcut BA binaların, çok kısa bir sürede ve ekonomik bir Ģekilde değerlendirilmesi büyük doğruluk oranlarında (yaklaĢık %80) yapılabilmektedir.
Bu çalıĢma ile Türk yapı mühendislerinin betonarme binaların deprem performanslarının belirlenmesinde kolaylık sağlayacak bazı önemli sonuçlara varılmıĢtır.
Anahtar Kelimeler: Betonarme Bina, Performans Analizi, Lineer Analiz, Deprem, Yapay Sinir Ağları
ASBSTACT PhD Thesis
A NEW METHOD FOR RAPID ASSESMENT OF PERFORMANCES
OF EXISTING RC BUILDINGS UNDER EARTHQUAKE LOADING
Tayfun KOYUNCU Selçuk University
Graduate School of Natural and Applied Sciences Civil Engineering Brabch
Advisor: Assoc. Prof. Dr. Musa Hakan ARSLAN 2009, 107 Page
Jury: Assoc. Prof. Dr. M. Hakan ARSLAN Prof. Dr. M. YaĢar KALTAKCI
Assoc. Prof. Dr. Nail KARA
An important part of the building stocks in Turkey is composed of reinforced concrete (RC) buildings. Earthquakes which have happened particularly in the last two decades have shown that existing RC buildings have insufficient earthquake resistance. Existing RC buildings should be analyzed on the basis of performance-based principles and the buildings with the potential of collapse in an earthquake should be detected so as to decrease possible life and property losses in future earthquakes. Sources such as ATC-40, FEMA-356 and FEMA-440 are taken as basis for the analysis related with
earthquake performance. The chapter on the “Analysis of The Performance of Existing RC Buildings” of the Turkish Earthquake Regulation (TEC-2007), which entered into force in Turkey in 2007, was prepared in line with these sources as well.
To detect the post-earthquake performances of RC buildings, particularly ground and material parameters should be determined and building modeling should be made. According to this modeling, building performance can be detected via linear analysis and nonlinear pushover analyses. However, it is impossible to make such a detailed analysis of each building due to financial and time constraints.
This study aimed at developing an artificial intelligence-based (ANN based) analytical method to analyze the performances of the RC buildings. In the scope of the present study, 66 RC buildings with four to eight storeys were subjected to performance analysis according to 23 parameters thought to be effective on the performance of RC buildings. In addition, their possible performance levels in case of an earthquake were determined on the basis of the 4-grade performance levels specified in TEC-2007. Thus, an output performance data group was crated for the analyzed buildings in accordance with the input data. Thanks to the ANN-based fast evaluation algorithm mentioned above and developed within the scope of the proposed project study, RC buildings having four to ten storey in Turkey can be evaluated with great accuracy (about 80%) in an economic way and a short time.
With this study, to detect the post-earthquake performances of RC buildings, going to ensure easiness, be reached some important results for Building Engineers of Turkey.
Keywords: Reinforced Concrete Building, Performance Analysis, Linear Analysis, Earthquake, Artificial Neural Network.
ÖNSÖZ
Yüksek lisans eğitimim ve seminer çalıĢmamda bana danıĢmanım olarak yol gösteren, bilgi birikimi ve tecrübelerini benimle paylaĢan kıymetli hocam Yrd. Doç. Dr. Hicran AÇIKEL‟e,
Bu tez konusunu seçmeye yönlendiren, çalıĢmayı yöneten, beni çalıĢmaya sevk eden, bana değerli zamanını ayıran, çalıĢmalarım esnasında değerli bilgi ve yardımları ile bana destek olan danıĢman hocam Yrd. Doç. Dr. Musa Hakan ARSLAN‟a,
Tez çalıĢmamın önemli bir bölümü olan “Yapay Sinir Ağları” konusunda uzmanlaĢmıĢ, bilgilerini benimle paylaĢan, verilerin analizi sırasında sabırla kıymetli zamanını ayıran Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümündeki hocam Dr. Murat CEYLAN‟a,
Bilgisayar ortamında bina verileri için bana arĢivini açan ĠnĢaat Mühendisi Süleyman BEKDĠK‟e,
Yine verilerimin büyük bir çoğunluğunu aldığım ve çalıĢtığım yer SeydiĢehir Belediyesi Ġmar Müdürlüğü‟ne,
Bu günlere ulaĢmamı sağlayan, benden desteklerini hiç esirgemeyen babam YaĢar KOYUNCU‟ya, annem Selma KOYUNCU‟ya ve kardeĢim Derya KOYUNCU‟ya,
Sabırlarından dolayı eĢim Meryem ERDEN KOYUNCU‟ya sonsuz teĢekkür ederim.
ĠÇĠNDEKĠLER ÖZET i ABSTRACT iii ÖNSÖZ v ĠÇĠNDEKĠLER vi ġEKĠL LĠSTESĠ x
SEMBOL LĠSTESĠ xii
ÇĠZELGE LĠSTESĠ xvii
EKLER xix 1. GĠRĠġ 1.1. Amaç 1 1.2. Konu ve Kapsam 2 1.3. Yöntem 3 2. KAYNAK ARAġTIRMASI 10 3. MEVCUT BĠNALARIN DEĞERLENDĠRĠLMESĠ 3.1. Neden Değerlendirme Yapılır? 18
3.2. Değerlendirme Nasıl Yapılır? 19
3.2.1. Binalardan toplanacak bilginin kapsamı 21
3.2.2. Bilgi düzeyleri 21 3.2.2.1. Betonarme binalarda sınırlı bilgi düzeyi 22
3.2.2.2. Betonarme binalarda orta bilgi düzeyi 23 3.2.2.3. Betonarme binalarda kapsamlı bilgi düzeyi 24 3.2.3. Yapı elemanlarında hasar sınırları ve hasar bölgeleri 25
3.2.3.1. Kesit hasar sınırları 25
3.2.3.2. Kesit hasar bölgeleri 25
3.2.3.3. Kesit hasar tanımları 26
3.2.4. Depremde bina performansının belirlenmesi 26
3.2.4.1. Genel ilke ve kurallar 27
3.2.4.2. Doğrusal elastik hesap yöntemi 28
3.2.4.3. Elemanların hasar sınırlarının belirlenmesi 29 3.2.5. Bina deprem performans seviyeleri 32 3.2.5.1. Hemen kullanım performans düzeyi (HK) 33 3.2.5.2. Can güvenliği performans düzeyi (CG) 33
3.2.5.3. Göçme öncesi performans düzeyi (GÖ) 34
3.2.5.4. Göçme durumu (GÇ) 34
3.2.6. Binalar için hedeflenen performans düzeyleri 34 3.3. Değerlendirme Problemleri Nelerdir? 36
3.3.1. Problem 1 36
3.3.2. Problem 2 38
4. YAPAY SĠNĠR AĞLARI ĠLE SINIFLANDIRMA
4.1. Yapay Sinir Ağları 39
4.1.1. YSA‟nın yapısı 40
4.1.1.1. Biyolojik sinir ağları ve nöronun biyolojik yapısı 40
4.1.1.2. Nöron modeli 42
4.1.3. Yapay sinir ağı modelleri 45
4.1.3.1. Ġleri beslemeli yapay sinir ağları 45
4.1.3.1.1. Tek katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağları 46 4.1.3.1.2. Çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağları 47
4.1.3.2. Geri beslemeli yapay sinir ağları 49
4.1.4. Öğrenme 50
4.1.4.1. Eğiticili öğrenme 50
4.1.4.2. Eğiticisiz öğrenme 51
4.1.4.3. Öğrenme Ģekilleri 52
4.1.4.3.1. YaklaĢım öğrenme Ģekli 52
4.1.4.3.2. Desen sınıflandırmalı öğrenme Ģekli 53
4.1.4.3.3. Tahmin öğrenme Ģekli 53
4.1.4.3.4. Kontrol öğrenme Ģekli 53
4.1.5. Bağlantı ağırlık katsayılarının güncellenmesi 54 4.1.5.1. Tek katmanlı bir ĠBYSA‟ nın ağırlık katsayılarının güncellenmesi 55 4.1.5.2. Ġki katmanlı bir ĠBYSA‟ nın ağırlık katsayılarının güncellenmesi 56
4.1.6. Öğrenme faktörleri 58
4.1.6.1. Ġlk ağırlıklar 59
4.1.6.2. Öğrenme oranı 59
4.1.6.3. Yakınsama 59
5. SAYISAL UYGULAMA
5.1. Veri setinin hazırlanması 61
5.2. Veri setinin YSA kullanılarak sınıflandırılması 71
5.2.1. YSA mimarisi ve parametreler 71
6. SONUÇLAR 86
ġEKĠL LĠSTESĠ
Sayfa No ġekil 3.1 : Bina deprem performansının doğrusal elastik
yöntemlerle belirlenmesine ait akıĢ diyagramı 20 ġekil 3.2 : TDY-2007‟ye göre iç kuvvet – ĢekildeğiĢtirme diyagramı 26 ġekil 4.1 : Biyolojik nöron/sinir hücresinin Ģematik yapısı 41
ġekil 4.2 : Temel sinir yapısı 43
ġekil 4.3 : Bazı aktivasyon fonksiyonları 44
ġekil 4.4 : Tek katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağı 47 ġekil 4.5 : Çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağları 48
ġekil 4.6 : Basit bir GBYSA yapısı 49
ġekil 4.7 : Eğiticili öğrenme blok diyagramı 51
ġekil 4.8 : Eğiticisiz öğrenme blok diyagramı 52
ġekil 5.1 : Tip-1 – Tip-9 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 64 ġekil 5.2 : Tip-10 – Tip-18 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 65 ġekil 5.3 : Tip-19 – Tip-27 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 66 ġekil 5.4 : Tip-28 – Tip-36 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 67 ġekil 5.5 : Tip-37 – Tip-45 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 68 ġekil 5.6 : Tip-46 – Tip-54 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 69 ġekil 5.7 : Tip-55 – Tip-63 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 70
ġekil 5.8 : Tip-64 – Tip-66 binalarının 3 boyutlu görüntüleri 71 ġekil 5.9 : Özellik çıkarma bloğu kullanarak oluĢturulan YSA yapısı 72 ġekil 5.10 : Özellik çıkarma bloğu kullanılmadan oluĢturulan YSA yapısı 73 ġekil 5.11 : Algoritma-sınıflama doğruluğu oranı (%) grafiği 80 ġekil 5.12 : Bina sayısı – ortalama değeri grafiği 81 ġekil 5.13 : Bina sayısı – standart sapma değeri grafiği 82 ġekil 5.14 : Bina sınıflarına ait ortalama – standart sapma değeri grafikleri 83 ġekil 5.15 : Beton sınıfı olmaksızın alınan verilerin algoritma-sınıflama
SEMBOL LĠSTESĠ
Ac : Kolon veya perdenin brüt kesit alanı A0 : Etkin yer ivme katsayısı
d : KiriĢin ve kolonun faydalı yüksekliği di : Skalar sayılar vektörü
(EI)e : ÇatlamıĢ kesite ait etkin eğilme rijitliği (EI)o : ÇatlamamıĢ kesite ait eğilme rijitliği fcm : Mevcut beton dayanımı
fctm : Mevcut betonun çekme dayanımı f(x) : Öğrenilmesi istenilen fonksiyon g(.) : Aktivasyon fonksiyonu
hji : i‟inci katta j‟inci kolon veya perdenin kat yüksekliği
Hw : Temel üstünden veya zemin kat döĢemesinden itibaren ölçülen toplam perde yüksekliği
I : Bina önem katsayısı J : Maliyet fonksiyonu
ℓw : Perdenin veya bağ kiriĢli perde parçasının plandaki uzunluğu M : GiriĢ sinir sayısı
n : Hareketli yük katılım katsayısı N : ÇıkıĢ sinir sayısı
yükler altında kolon veya perdede oluĢan eksenel kuvvet
NK : Mevcut malzeme dayanımları ile hesaplanan moment kapasitesine karĢı gelen eksenel kuvvet
ort IK : Ortalama KiriĢ Atalet Momenti
ort ρL kol : Kolonlarda Ortalama donatı alanı oranı ort ρL per : Perdelerde Ortalama donatı alanı oranı r : Etki/kapasite oranı
r(t) : Referans giriĢi
rs : Etki/kapasite oranının sınır değeri R : TaĢıyıcı Sistem davranıĢ katsayısı Ra : Deprem yükü azaltma katsayısı t : Zamanı gösteren değiĢken Uç : ÇıkıĢ katmanının çıkıĢı Umj : Sabit kazanlı bir fonksiyon u(t) : Kontrol giriĢleri
Ve : Kolon, kiriĢ ve perdede esas alınan tasarım kesme kuvveti Vr : Kolon, kiriĢ veya perde kesitinin kesme dayanımı
y(t) : Kontrol çıkıĢları
YAğ : Sinir giriĢlerine gelen verilerin toplamını ifade eden fonksiyon YAgi : Sinir giriĢ toplamı
YÇ : Sinir çıkıĢını ifade eden fonksiyon YÇd : Ġstenen ağ çıkıĢ değeri
Zi : Sinir giriĢleri
Wzi : GiriĢler ile sinirler arasındaki bağlantı ağırlık katsayısı Wzj.i : j. sinirin i. giriĢ değeri ile arasındaki bağlantı ağırlığı
Wyj.i : j. çıkıĢ katman sinirinin i. gizli katman siniri ile arasındaki bağlantı ağırlığı
ρ : Çekme donatısı oranı
ηbi : i‟inci katta tanımlanan burulma düzensizliği katsayısı Δi : Binanın i‟inci katındaki azaltılmıĢ göreli kat ötelemesi
(Δi)ort : Binanın i‟inci katındaki ortalama azaltılmıĢ göreli kat ötelemesi ηci : i‟inci katta tanımlanan dayanım düzensizliği katsayısı
ηki : i‟inci katta tanımlanan rijitlik düzensizliği katsayısı ρ′ : Basınç donatısı oranı
ρb : Dengeli donatı oranı
ρKA : Ortalama Kolon Alanı Oranı
ρPA : Ortalama Perde Alanı Oranı
ω : Ağırlık vektörü x : GiriĢ vektörü
Kısaltmalar
A : Asma Kat
ABYYHY : Afet Bölgelerinde Yapılacak Yapılar Hakkında Yönetmelik AIJ : Japonya Mimarlık Enstitüsü
ATC : Uygulamalı Teknolojiler Kurulu A1D : A1 Düzensizliği
A2D : A2 Düzensizliği A3D : A3 Düzensizliği
B : Bodrum kat
BA : Betonarme
BHB : Belirgin Hasar Bölgesi
BFG : BFGS Quasi – Newton öğrenme algoritması B1D : B1 Düzensizliği
B2D : B2 Düzensizliği B3D : B3 Düzensizliği
C : Beton Sınıfı
CG : Can Güvenliği
CGB : Powell – Beale eĢleĢtirmeli gradiyent algoritması
CGF : Fletcher – Reeves eĢleĢtirilmeli gradiyent algoritması CGP : Polak – Ribiere eĢleĢtirmeli gradiyent algoritması CQB : Powell- Beale eĢleĢtirmeli gradiyent algoritması
DB : Deprem Bölgesi
DT : DöĢeme Türü
FEMA : Federal Hükümeti Acil Durum Yönetimi GBYSA : Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları
GB : Göçme Bölgesi
GÇ : Göçme Sınırı
GÇ : Göçme Durumu
GDA : Basit gradiyent azaltımına dayanan algoritma
GDX : DeğiĢken öğrenme oranlı algoritması GV : Güvenlik Sınırı
GÖ : Göçme Öncesi
HK : Hemen Kullanım
ĠBYSA : Ġleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları ĠHB : Ġleri Hasar Bölgesi
JBDPA : Japonya Yapı Felaketi Önleme Birliği KBYSA : Kaskat Bağlı Yapay Sinir Ağları
KS : Kat Sayısı
LM : Levenberg – Marquardt algoritması MHB : Minimum Hasar Bölgesi
MN : Minimum Hasar Sınırı OSS : Tek adımlı sekant metodu PY : Proje Yılı
RP : Esnek backpropagation yapısı
R/C : Betonarme
S : Sargılama
SCG : ÖlçeklendirilmiĢ eĢleĢtirmeli gradiyent algoritması
SD : Süneklik Düzeyi ST : Donatı Sınıfı S1 : Hemen Kullanım S2 : Can Güvenliği S3 : Göçme Öncesi S4 : Göçme Durumu
TDY : Türk Deprem Yönetmeliği TS : Türk Standardı
TT : Temel Tipi
YSA : Yapay Sinir Ağları Z : Yerel Zemin Sınıfı
ÇĠZELGE LĠSTESĠ
Sayfa No Çizelge 3.1 : TDY-2007‟ye göre binalar için bilgi düzeyi katsayıları 21 Çizelge 3.2 : TDY-2007‟ye göre betonarme kiriĢler için hasar
sınırlarını tanımlayan etki/kapasite oranları (rs) 31
Çizelge 3.3 : TDY-2007‟ye göre betonarme kolonlar için hasar
sınırlarını tanımlayan etki/kapasite oranları (rs) 31
Çizelge 3.4 : TDY-2007‟ye göre betonarme perdeler için hasar
sınırlarını tanımlayan etki/kapasite oranları (rs) 32
Çizelge 3.5 : TDY-2007‟ye göre göreli kat ötelemesi sınırları 32 Çizelge 3.6 : TDY-2007‟ye göre farklı deprem düzeylerinde binalar için
öngörülen minimum performans hedefleri 35
Çizelge 5.1 : Veri setinde kullanılan parametreler ve kısaltmaları 62 Çizelge 5.2 : Parametrelerin sayısal değiĢim aralığı 63
Çizelge 5.3 : Optimum YSA mimarisi 74
Çizelge 5.4 : Parametrelerin sayısal ve YSA‟daki değiĢim aralığı 74 Çizelge 5.5 : Sınıflama da kullanılan veri setlerinin sınıflara göre dağılımı 75 Çizelge 5.6 : Verilerin ortalama değerleri alınarak, çözümlenen her bir bina
için elde edilen bir özelliğin YSA ile sınıflandırılması 77 Çizelge 5.7 : Verilerin standart sapma değerleri alınarak, çözümlenen her
bir bina için elde edilen bir özelliğin YSA ile sınıflandırılması 78 Çizelge 5.8 : Verilerin herhangi bir ön iĢlem olmaksızın YSA ile
Sınıflandırılması 78
Çizelge 5.9 : Verilerin ortalama ve standart sapma değerleri alınarak, çözümlenen her bir bina için elde edilen iki özelliğin
YSA ile sınıflandırılması 79 Çizelge 5.10 : Verilerin yöntemlerine göre YSA ile sınıflama doğruluğu oranı 80 Çizelge 5.11 : Beton sınıfı olmaksızın alınan verilerin ortalama, standart sapma,
ön iĢleme olmadan ve ortalama ile standart sapma değerleri alınarak, çözümlenen her bir bina için elde edilen iki özelliğin
YSA ile sınıflandırılması 84
Çizelge 5.12 : Beton sınıfı olmaksızın alınan verilerin yöntemlerine göre
YSA ile sınıflama doğruluğu oranı 84
Çizelge 5.13 :Verilerden beton sınıfı alınarak/alınmayarak doğruluk oranı
EKLER
Çizelge Sayfa No
1. TĠP-1 – TĠP-6 binasına ait parametrelerin değerleri 97
2. TĠP-7 – TĠP-12 binasına ait parametrelerin değerleri 98
3. TĠP-13 – TĠP-18 binasına ait parametrelerin değerleri 99
4. TĠP-19 – TĠP-24 binasına ait parametrelerin değerleri 100
5. TĠP-25 – TĠP-30 binasına ait parametrelerin değerleri 101
6. TĠP-31 – TĠP-36 binasına ait parametrelerin değerleri 102
7. TĠP-37 – TĠP-42 binasına ait parametrelerin değerleri 103
8. TĠP-43 – TĠP-48 binasına ait parametrelerin değerleri 104
9. TĠP-49 – TĠP-54 binasına ait parametrelerin değerleri 105
10. TĠP-55 – TĠP-60 binasına ait parametrelerin değerleri 106
1. GĠRĠġ
Türkiye‟de beklenen depremler, özellikle betonarme (BA) yapı stokunun zafiyeti BA binaların acil bir Ģekilde değerlendirilmesini gerekli kılmaktadır. Fakat bu durum teorik ve pratik olarak çok zordur. Bu zorluk sebebiyle son yıllarda araĢtırmacılar hızlı değerlendirme yöntemleri ve bazı yapısal puanlama sistemlerini geliĢtirmiĢ ve geliĢtirmeye devam etmektedirler. Bu yöntemlerde temel amaç bir yapının değerlendirmesini çok kısa zamanda yapıp gerçek performansına yakın bir sonuca ulaĢmaktır. Böylece binlerce yapının detaylı değerlendirme maliyeti ve zamandan tasarruf edilmiĢ olacaktır.
1.1. Amaç
Ülkemizde mevcut BA binaların önemli bir kısmı 2007 Türk Deprem Yönetmeliği (TDY-2007) esaslarına göre “güvensiz” olarak tanımlanabilir. Yönetmelik esaslarına göre “güvensiz” olarak tanımlanan bazı yapılar, depremden sonra önemli ölçüde hasar görse bile, bir „göçme‟ olmadıkça içindeki insanlar bu tip binalardan hiç bir yara almadan dıĢarı çıkabilmektedir. Göçme olup olmayacağını saptayabilmek için, öncelikle bina, zemin ve malzeme parametrelerinin tayini ve bu veriler kullanılarak söz konusu yapının bilgisayar ortamında modellenerek doğrusal analiz ya da doğrusal olmayan itme analizinin (push-over) yapılması gerekir. Büyük bir yapı stoku için böyle ayrıntılı bir analitik çalıĢma yapmak ise hem zaman hem de finansman açısından adeta imkânsızdır.
Bu çalıĢmada, BA binaların bilgisayar ortamında analiz edilmiĢ projeleri üzerinden alınacak parametreler yardımı ile binaların deprem yükleri altında gösterecekleri davranıĢ ve performanslarının değerlendirilebilmesi için yapay sinir ağı tabanlı bir algoritma geliĢtirilecektir. Söz konusu algoritma, mevcut BA yapı stokunun önemli bir kısmının yetersiz olduğu bilinen Türkiye‟de genel konut tipi olan 4 ve 10
katlı BA binalara yönelik hazırlanarak kalibre edilecek ve elde edilen sonuçlardan binaların deprem performansları belirlenerek sınıflandırılması, bunun sonucunda önerilen yöntemle bina performanslarının belirli bir doğruluk payı ile belirlenmesi yapılacaktır.
Bu tezdeki amaç, binaların deprem risklerinin hızlı değerlendirilmesi açısından yenilikler getiren yapay sinir ağları (YSA) tabanlı bir yöntemin çok sayıda örnek bina ile geliĢtirerek seçilecek deprem riski yüksek bölgelerde kullanabilirliğini sağlanmasıdır.
1.2. Konu ve Kapsam
Hemen hemen tamamı kritik deprem bölgesi olan ülkemizdeki mevcut binaların deprem güvenliği belirlenmesi konusunda yapılacak çalıĢmaların önemi herkesçe bilinmektedir. Ancak; 1998 Afet Bölgelerinde Yapılacak Yapılar Hakkında Yönetmeliği‟ne göre (ABYYHY-1998) güvensiz olarak tanımlanmıĢ olan özellikle 1998 öncesi yapılmıĢ BA bina stokunun büyüklüğü, harcanacak zaman, mevcut ekonomik durum kısıtlamaları nedeniyle söz konusu yapıların yönetmelik koĢullarına uygunluğunun tespiti ve güçlendirme çalıĢmaları tıkanmıĢ bir durumdadır.
Son yıllarda, hızlı değerlendirme yöntemleri kullanılarak özellikle yurt içinde bazı çalıĢmalar mevcutsa olsa da, Ģu anda kullanılan BA binalarla kalibre edilme Ģansını bir kısmı yakalayamamıĢ, bir kısmı da teorik olarak geliĢtirilse bile henüz uygulama alanı tam olarak bulamamıĢtır. Ayrıca daha önce geliĢtirilmiĢ ve hatta uygulanmıĢ mevcut yöntemlerin de önerilen yeni yaklaĢımlarla karĢılaĢtırılması Ģüphesiz ülke çıkarları açısından sınırsız fayda sağlayacaktır. Hatta karar aĢamasında birden çok yöntemin bir anda ve kombine bir Ģekilde kullanılması, her biri deneye dayalı ve yaklaĢık sonuçlar içeren ve zayıf noktaları bulunan bu yöntemlerin hepsinden ortak ve daha doğru bir sonuç elde etmeyi mümkün kılacaktır.
Yapılan bu tez çalıĢmasında binaların göçme güvenliği konusunda geliĢtirilecek algoritma, değiĢik özelliklerde ve zemin koĢullarında bulunan, 4-10 katlı BA binaya
uygulanarak yöntem kalibre edilmiĢ ve doğruluk oranı yüksek sonuçlara ulaĢılmıĢtır. ÇalıĢmanın sonucunda önerilen yöntem, yerel yönetimler ve serbest çalıĢan mühendisler için mevcut binaların TDY-2007‟ye göre hızlı değerlendirilmesini sağlayarak zamandan ve maddi tasarruf sağlayacaktır. Bu çalıĢmayla, 4-10 katlı konut türü mevcut BA binaların ayrıntılı olarak incelenmesi yerine YSA tabanlı bir model geliĢtirerek hızlı değerlendirmesi ile gerçek sonuca önemli ölçüde yakın sonuç veren performans değerlendirme yöntemi geliĢtirilmesi hedeflenmektedir.
1.3. Yöntem
1) ÇalıĢmada ilk aĢamada değiĢik parametrelere sahip olan binalardan seçilmiĢ 66 adet 4-10 katlı genelde BA konut binasının (bir tanesi yurt) bilgisayar ortamında Ġde Statik analiz (ĠdeStatik V.6.0053) programında modellemesi yapılarak lineer (doğrusal) analizleri gerçekleĢtirilmiĢtir.
2) Lineer analizi sonucunda binaların TDY-2007‟ye göre performans seviyeleri (x ve y yönü için elveriĢsiz olan alınacak) tespit edilmiĢtir.
3) Söz konusu binaların aĢağıda belirtilen yapısal parametreleri (23 adet) belirlenerek binalara ait veri sistemi oluĢturulmuĢtur. Bu 23 adet parametrenin bir kısmının seçiminde Tüysüz‟ün (2007) yaptığı çalıĢmadan da faydalanılmıĢtır.
Söz konusu 23 adet yapısal parametre Ģu Ģekilde seçilmiĢtir;
Proje Yılı: Binanın projelendirildiği yıl (Proje yılının 1998 yılı öncesi ya da sonrası olması durumun göre değiĢkenlik göstermektedir.)
Kat Sayısı: Binanın sahip olduğu bodrum kat, zemin kat, çatı katı ve normal katların toplam sayısı, Bodrum katın etrafı perdeli olarak projelendirildiyse bodrum, kat sayısına ilave edilmeyecektir.
ayrı her katındaki kolonların, o kat planı alanına oranlarının ortalaması Deprem Hesap Doğrultusu Ġçin Ortalama Perde Alanı Kat Plan
Alanına Olan Oranı: Binanın ayrı ayrı her katındaki perdelerin, o kat planı alanına oranlarının ortalaması.
Kolon, Perde ve KiriĢlerde Sargılama: ABYYHY-1998 ile kolon ve kiriĢlerde sargılama Ģartları ağırlaĢtırılmıĢ olup 1998 den önce yapılan binalarda sargılama ihmal edilebilecek düzeydedir ( 1998 öncesi yapılmıĢ binalarda sargılama yok varsayılmıĢtır).
Kolonlarda Ortalama Boyuna Donatı Oranı: Binanın ayrı ayrı her katındaki kolon boyuna donatı alanının, o kattaki kolon alanına oranlarının ortalaması.
Perdelerde Ortalama Boyuna Donatı Oranı: Binanın ayrı ayrı her katındaki perde boyuna donatı alanının, o kattaki perde alanına oranlarının ortalaması.
Bodrum Kat Durumu: Bodrum katın olup olmaması, kısmi bodrum yapılıp yapılmaması durumu.
DöĢeme türü: DöĢemenin asmolen, kiriĢsiz veya kiriĢli olması durumu. DöĢeme tipi binadaki çoğunluğuna göre seçilmiĢtir.
Donatı Sınıfı: Donatının S220 veya S420 olması durumu.
Beton Sınıfı: Betonun C14, C16, C18, C20, C25 veya C30 olması. Karot beton numunesi alınmaksızın projeden alınan beton sınıfı.
Ortalama KiriĢ Atalet Momenti: KiriĢlerin atalet momentlerinin ortalaması.
Bina Önem Katsayısı: TDY-2007‟nin 2.4.2. maddesinde belirtilen katsayıdır. Konutlar için 1 alınır.
A1, A2, A3 düzensizlik durumları, B1,B2,B3 düzensizlik durumları: TDY-2007‟nin 2.3. maddesinde belirtilen düzensizlik durumlarıdır.
A – PLANDA DÜZENSĠZLĠK DURUMLARI
o A1-Burulma Düzensizliği: Birbirine dik iki deprem doğrultusunun herhangi biri için, herhangi bir katta en büyük göreli kat ötelemesinin o katta aynı doğrultudaki ortalama göreli ötelemeye oranını ifade eden Burulma Düzensizliği Katsayısı ηbi‟nin 1.2‟den büyük olması durumu [ηbi = (Δi)max / (Δi)ort > 1.2]
o A2-DöĢeme Süreksizlikleri: Herhangi bir kattaki döĢemede: I – Merdiven ve asansör boĢlukları dâhil, boĢluk alanları
toplamının kat brüt alanının 1/3‟ünden fazla olması durumu,
II – Deprem yüklerinin düĢey taĢıyıcı sistem elemanlarına güvenle aktarılabilmesini güçleĢtiren yerel döĢeme boĢluklarının bulunması durumu,
III – DöĢemenin düzlem içi rijitlik ve dayanımında ani azalmaların olması durumu
o A3-Planda Çıkıntılar Bulunması: Bina kat planlarında çıkıntı yapan kısımların birbirine dik iki doğrultudaki boyutlarının her ikisinin de, binanın o katının aynı doğrultulardaki toplam plan boyutlarının %20'sinden daha büyük olması durumu
B – DÜġEY DOĞRULTUDA DÜZENSĠZLĠK DURUMLARI
o B1-KomĢu Katlar Arası Dayanım Düzensizliği (Zayıf Kat): Betonarme binalarda, birbirine dik iki deprem doğrultusunun herhangi birinde, herhangi bir kattaki etkili kesme alanının, bir üst kattaki etkili kesme alanına oranı olarak tanımlanan Dayanım Düzensizliği Katsayısı ηci‟nin 0.80‟den küçük olması durumu.
[ηci = (ΣAe)i / (ΣAe)i+1 < 0.80]
o B2-KomĢu Katlar Arası Rijitlik Düzensizliği (YumuĢak Kat): Birbirine dik iki deprem doğrultusunun herhangi biri için, herhangi bir i‟inci kattaki ortalama göreli kat ötelemesi oranının bir üst veya bir alt kattaki ortalama göreli kat ötelemesi oranına bölünmesi ile tanımlanan Rijitlik Düzensizliği Katsayısı ηki ‟nin 2.0‟den fazla olması durumu. [ηki = (Δi /hi)ort / (Δi+1 /hi+1)ort > 2.0
veya ηki = (Δi /hi)ort / (Δi−1/hi−1)ort > 2.0]
o B3-TaĢıyıcı Sistemin DüĢey Elemanlarının Süreksizliği: TaĢıyıcı sistemin düĢey elemanlarının (kolon veya perdelerin) bazı katlarda kaldırılarak kiriĢlerin veya guseli kolonların üstüne veya ucuna oturtulması, ya da üst kattaki perdelerin altta kolonlara oturtulması durumu.
Asma Kat Durumu: Binada asma katın olup olmaması durumu.
Yerel Zemin Sınıfı: TDY-2007‟nin Çizelge 6.2‟de belirtilen üst zemin tabakasının kalınlığına göre değiĢen zemin sınıfıdır. Z1 - Z2 - Z3 ve Z4 olarak 4‟e ayrılır.
Süneklik Düzeyi: TDY-2007‟nin 2.5.1. maddesinde belirtilen bina taĢıyıcı sistemine göre değiĢen süneklik durumlarıdır. Normal, yüksek ve karma olarak 3‟e ayrılır.
Temel Tipi: Bina temelinin tekil, sürekli veya radye yapılması durumu. Deprem Bölgesi: Binanın bulunduğu yerin hangi deprem bölgesine girdiğini belirtir. Ülkemizde 1., 2., 3. ve 4. Deprem bölgesi olarak 4 farklı deprem bölgesi vardır.
Etkin Yer Ġvme Katsayısı: TDY-2007‟nin 2.4.1 maddesinde belirtilen deprem bölgesine bağlı katsayıdır. 0.4g - 0.3g - 0.2g ve 0.1g olarak 4 farklı değer alır.
TaĢıyıcı Sistem DavranıĢ Katsayısı: TDY-2007‟nin Çizelge 2.5‟te belirtilen binanın süneklik düzeyi ve cinsine göre değiĢen katsayıdır. Hareketli Yük Katılım Katsayısı: TDY-2007‟nin Çizelge 2.7‟de
belirtilen binanın kullanım amacına göre değiĢen katsayıdır. Konutlarda 0.30 alınır.
4) MATLAB (2007) kullanılarak yapay sinir ağı modeli kurulacak. Yapay sinir ağlarında binaya yönelik seçilen parametreler giriĢ vektörü çözüm sonuçları ise çıkıĢ vektörü olarak belirlenecektir.
5) 66 adet bina örneğinden oluĢan veri seti 2 kat çapraz geçerlilik testinden geçirilecektir. Ġlk önce 1. veri kümesindeki 35 adet bina eğitim seti olarak eğitilecek ve geri kalan 2. veri kümesindeki 31 adet bina çözüm sonucu bulunmuĢ performans seviyesini tahmin etmesi için test edilecektir. Daha sonra 2. veri kümesindeki 31 adet bina eğitim seti olarak eğitilecek ve geri kalan 1. veri kümesindeki 35 adet bina çözüm sonucu bulunmuĢ performans seviyesini tahmin etmesi için test edilecektir.
6) 11 ayrı geri yayılım algoritması ile yapılan test ve eğitim testleriyle verilerin hata oranları saptanacaktır.
7) Karot beton numunesi alınmaksızın projeden alınan beton sınıfı parametresi kaldırılarak çözüm yenilenecek ve beton parametresinin sonuca etkisi bulunacaktır.
8) Sonuçta elde edilen veriler iĢlenerek, özellikle performans hesabıyla ilgilenen inĢaat mühendislerine önemli bir kaynak olarak sunulacaktır.
Türkiye‟de mevcut yapı stoku gerek taĢıyıcı sistem ve malzeme yetersizliği gerekse bölgenin depremselliğinin yüksek olması nedeniyle önemli risk altındadır. Özellikle geliĢmiĢ bölgelerde oluĢabilecek büyük depremlerde oluĢabilecek hasar ve can kaybı bazı durumlarda telafisi yıllar süren ekonomik gerilemeye bile neden olabilecek boyuttadır. Günümüzde yapısal performansın analitik olarak tespitinde lineer ve non-lineer (pushover analiz) statik itme analizi kullanılmaktadır. Bu yöntemlerde çok sayıda parametreye bağlı ve tahmini zor bir iĢlem olan deprem gibi karmaĢık ve belirsiz bir olayın yapılar üzerindeki etkisi önemli ölçüde
belirlenebilmekte ve mevcut taĢıyıcı sistemin öngörülen deprem altındaki durumu belirlenebilmektedir. Risk altında bulunan yapı stokunun tek tek incelenerek yapısal performansların bulunması ise zaman, maliyet ve ekipman açısından imkansızdır.
Özellikle Japonya olmak üzere bugüne kadar gerek araĢtırmacılar tarafından yapıların deprem güvenliğinin hızlı değerlendirilmesine yönelik çeĢitli yöntemler gerçekleĢtirilmiĢtir. Türkiye‟de de son yıllarda bu konu üzerinde veriler üzerinde bir takım araĢtırmalar yapılmaya baĢlanmıĢ ve bazı hızlı değerlendirme yöntemlerine ulaĢılmıĢtır. Bu konuda incelenecek risk altındaki yapı stokunun çok büyük olması, zaman, maliyet ve ekipman kısıtlamaları nedeniyle daha kestirme yoldan sağlıklı bir değerlendirme yaparak en azından can güvenliğinin sağlanması konusunda hızlı sonuca ulaĢacak yeni yaklaĢımların geliĢmesine izin verilmesi gerekliliği açıktır.
Bu tez ile Türkiye‟de mevcut BA binaların büyük kısmını oluĢturan 4-10 katlı konut türü BA binaların deprem performanslarının belirlenebilmesi amacıyla 66 adet BA bina örneğini kapsayan bir veri havuzu oluĢturulacaktır. OluĢturulacak veri havuzunda özellikle bina taĢıyıcı sistemi binanın geometrisine bağlı parametreler düĢünülerek değerlendirilecektir.
Söz konusu veriler girdi dosyasını oluĢtururken çıktı için ise TDY-2007 ilkelerine göre ve bilgisayar programları vasıtasıyla çözülmüĢ binaların lineer yönteme göre elde edilmiĢ performans değerlendirilecektir. Veriler temel bir sınıflama problemi olarak yapay sinir ağlarında değiĢik algoritmalar kullanılarak eğitilecek ve test edilecektir. Test sonunda Yapay Sinir Ağları modelinin tahmin baĢarısının %75 ve üzerinde olması (R2≥0.75) yeterli kabul edilecektir. Bundan sonraki aĢamada beton
sınıfı parametresinin sonucu etkileme ağırlığı bulunacaktır. Böylece beton sınıfı parametresinin ne oranda yapısal performansı etkilediği ölçülecektir. Kullanılan model ve çözüm yöntemi olarak bu çalıĢma literatürde ilk kez yapılan bir çalıĢmadır.
Tezde üzerinde çalıĢılarak geliĢtirilmesi ve daha sonra gerçek yapılara uygulanması önerilen yöntem, literatürdeki diğer yöntemlerle karĢılaĢtırılırsa, hem içerdiği parametreler açısından, özgün bir yaklaĢım olup, son yıllarda gündemi oluĢturan, yapıların deprem güvenliği ve yıkılma kriterleri konularında ülkemize ve bilim dünyasına önemli katkıda bulunacaktır. Bu çalıĢmanın önemli olan diğer bir
özgün değeri ise özellikle belediye ve bunun gibi kamu kuruluĢlarında binaların hızlı değerlendirmesinde kullanabilecekleri bir yazılım içinde altyapı oluĢturmasıdır. Bu çalıĢmayla 4-10 kat arası betonarme binaların taĢıyıcı sistemlerinde ayrıntılı bir modelleme yapılmadan söz konusu parametrelerin belirlenmesiyle yapısal performans açısından %75 ve üzeri doğrulukla bir sonuca gidilebilecektir.
Bu tezin doğruluğu ve yöntemin baĢarısının ispatlanması ve yöntemin belli bir olgunluğa ulaĢması ile pilot bölgelerde ya da münferit olarak her mühendis tarafından söz konusu BA binalar için (4-10 katlı) rahatlıkla kullanılabilecek ve bir BA binanın değerlendirmesi çok kısa zaman içinde yaklaĢık bir doğrulukla (%75 ve üzeri olarak tahmin edilmektedir) tamamlanıp binanın performansı ile ilgili sonuca ulaĢılabilecektir.
Bu bağlamda, burada önerilen tez çalıĢması sonucunda elde edilecek faydalar aĢağıdaki Ģekilde özetlenebilir;
Teorik olarak hazırlanmıĢ ve bilimsel ortamda sunulmuĢ ve halen geliĢtirilmekte olan bir yöntemin gerçek bir bina stokuna uygulaması yapılarak hayata geçirilecek, böylece bilimsel bir çalıĢmadan pratik alanda faydalanılarak katma değer sağlanacaktır.
Pilot olarak kullanılacak bölgede yapılacak inceleme sonucunda hangi binalarda deprem riskinin daha yüksek olduğu saptanacak.
Ġlgili bölge için yerel yöneticiye bir yol haritası ve öncelikler listesi sunulacaktır.
Ülkemizin tüm bölgelerinde daha geniĢ uygulamalar için elde kullanıma hazır, gerçek verilerle denenmiĢ ve analitik yolla doğrulanmıĢ bir yöntem hazırlanmıĢ olacaktır.
2. KAYNAK ARAġTIRMASI
Aktif deprem kuĢağında yer alan ülkemizde çok kısa denilebilecek zaman aralıkları içerisinde yıkıcı depremler meydana gelmiĢtir. Bu depremlerde 100.000‟den fazla vatandaĢımız hayatını kaybetmiĢ, 500.000 civarında bina ise ya tamamen yıkılmıĢ ya da büyük ölçüde hasara uğramıĢtır. Özellikle son 20 yılda yaĢanan depremlerden sonra oluĢan tecrübe mevcut bina stokunun depreme dayanıklılığının kontrol edilmesini zorunlu kılmaktadır. Aydan (1997), Sezen (1999), D‟Ayala (2000), Adalier (2001), Doğangün (2003), Arslan (2007) ve Kaltakcı (2008) gibi birçok araĢtırmacı Türkiye‟de orta ve büyük depremler altında büyük hasara uğraması muhtemel binlerce bina olduğunu dile getirmiĢtir. Ascheim ve Gülkan (2000), kat sayısı 3 ve 8 arası değiĢen BA bina çerçevelerinde oldukça kötü detaylandırma ve yetersiz malzeme kalitesi tespit etmiĢtir.
Depremlerde mevcut yapıların göstereceği performansın değerlendirilmesi için kullanılan birçok yöntem vardır. Bu yöntemlerinin temeli ilk olarak FEMA-154 (1988) ve FEMA-155 (1988) olarak yayınlanmıĢtır.
Mevcut binaların değerlendirilmesi, performans hesabı ve hızlı inceleme yöntemleri ile ilgili literatürde yapılan çalıĢmalar Ģu Ģekildedir;
1. Amerika BirleĢik Devletlerinde Applied Technology Council tarafından hazırlanan ATC-22 (1989) olarak bilinen „A Handbook for Seismic Evaluation of Existing Building‟ adlı yayında binaların değerlendirilmesi adına atılmıĢ bir adım olmuĢtur. 2. Daha sonra ATC-40 (1996), olarak bilinen „Seismic evaluation and retrofit of
Existing Buildings‟ yayınlanmıĢtır.
3. Ardından Blue Book SEAOC (2000), FEMA-356 (2000), FEMA-440 (2000)‟de tartıĢmaya sunulmuĢtur.
4. Deplasman bazlı sismik tasarım konusunda önemli araĢtırmalar yapan A. Chopra yer değiĢtirme hesabı için bazı periyot formülleri sunarak yapısal performansın belirlenmesinde önemli alt yapıyı oluĢturmuĢtur. Tüm bu dokümanlarda lineer
olmayan statik analiz yöntemleri önemli bir yer tutmaktadır.
5. Lineer olmayan yöntemle binaların değerlendirilmesi Türkiye‟de de 1993 yılında ĠTÜ öğretim üyelerinden Özer, Pala ve ark. (1993), tarafından yapılan “Mevcut yapıların deprem güvenliklerinin belirlenmesi için doğrusal olmayan teoriye dayalı bir yük artımı yöntemi” baĢlıklı bir çalıĢma ile çeĢitli üç boyutlu yapılara uygulanmıĢtır.
6. 1992 Erzincan depreminde çeĢitli oranda hasarlar görmüĢ az katlı binalar üzerinde Hassan ve Sözen (1997), tarafından yapılan bir çalıĢmada taĢıyıcı elemanların kesit alanları kullanılarak bazı ampirik hesaplar yapılmıĢ ve bu yapıların depremde gördüğü hasar kalibre edilmeye çalıĢılmıĢtır.
7. Tayvan‟da meydana gelen Chi-Chi depreminden sonra özellikle eğitim binalarının hızlı değerlendirilmesine yönelik bir takım yöntemler geliĢtirilmiĢ ve Sheu ve ark. (2002), tarafından Tayvan‟da, okullar için değerlendirme yapılmıĢtır. Bu çalıĢmaya göre, Chi-Chi depreminde ciddi hasar gören okul binaları ile laboratuarda 1/3 ölçeğinde oluĢturulan bir test binası arasında kalibrasyonlar yapılmıĢ ve pratik hesap yöntemleri önerilmiĢtir.
8. Mevcut yapıların deprem dayanımlarının hızlı bir biçimde belirlenmesi için yönetmelik olarak da kabul görmüĢ çeĢitli yöntemler de litaratürde mevcuttur. Japonya‟da mevcut binaların deprem güvenliklerini değerlendirmek, sismik kapasitelerini artırmak için kullanılan hızlı değerlendirme yöntemleri 1968 Tokachi-oki depreminden sonra kullanılmaya baĢlanmıĢtır. Bu depremde çoğu BA bina ciddi ölçüde hasar görmüĢtür. Kullanılan yöntem 1975‟de Architectural Institute of Japan (AIJ) tarafından “Seismic Capacity Evaluation Method for R/C School Building” adlı projede test edilmiĢ ve sonuçları yayınlanmıĢtır. Sismik indeks adı verilen bu hızlı değerlendirme yöntemi daha sonra 1977‟de Japan Building Disaster Prevention Association (JBDPA) tarafından “Standart for Seismic Safety Evaluation and Guideline for Retrofitting of Existing R/C Buildings” (1990) ismi ile yönetmelik haline getirilmiĢtir.
9. Türkiye‟de 1999 yılında yaĢanmıĢ olan Marmara depreminden sonra mevcut yapıların performans değerlendirilmesi konusu daha da güncelleĢmiĢ ve Tezcan ve ark. (2002), (2003), (2005), depremde can kaybının önlenmesi konusunda çeĢitli öneriler vermiĢ ve bu konuda devlet stratejisinin nasıl olması gerektiği ve öncelikli olarak hangi kıstasların göz önüne alınması konularında önerilerde bulunmuĢlardır. 10. Aynı yıllarda Fajfar ve ark. (2002), yapıların deprem güvenliği için basitleĢtirilmiĢ
bir yaklaĢım olan N-2 Yöntemini açıklayarak çeĢitli örnek yapılara uygulamıĢtır. 11. Ġlki ve ark. (2003) tarafından yapılan bir baĢka çalıĢmada, Türkiye‟deki mevcut
yapıların tipik özelliklerini taĢıyan dört farklı BA yapı, Japon Sismik Ġndex yöntemi kullanılarak incelenmiĢtir.
12. Mevut yapıların basitleĢtirilmiĢ bir yöntemle irdelenmesine yönelik 2003 yılında Sucuoğlu ve Günay (2003) tarafından yapılan çalıĢmalarda, Ceyhan (1998), Dinar (1995) ve Düzce (1999) depremlerin de orta hasar gören üç bina ile kuramsal bir binanın incelenmiĢ ve basitleĢtirilmiĢ bir yöntemle hesaplanan göçme kriterleri, itme analizi ile karĢılaĢtırılmıĢtır.
13. Benzer bir Ģekilde Damcı ve ark. (2003) tarafından yapılan çalıĢmada ise, Bakırköy ilçesinde bulunan yapı stokunun deprem riski açısından analizi için bir değerlendirme yöntemi ve algoritma sunulmaktadır. Bu amaçla geliĢtirilmiĢ olan ve söz konusu algoritmayı kullanan “DURTES” adlı bir bilgisayar programı tanıtılmakta ve program sonuçları irdelenmektedir.
14. Ġstanbul için Tezcan ve Bal (2005), Ġstanbul‟un depremden kurtuluĢu için „Sıfır Can Kaybı‟ projesini önermiĢler ve yakın bir gelecekte beklenen depremde can kaybının minimuma indirgenebilmesi için neler yapılması gerektiğini özetlemiĢlerdir. Yine P25 Puanlama Metodu ismiyle Bal‟ın yüksek lisans tezinde literatürde bulunan diğer hızlı değerlendirme yöntemleri ve analitik yaklaĢımlarla karĢılaĢtırmalı olarak sunulmuĢ ve 26 bina üzerinde denenmiĢtir.
15. Bal ve ark. (2006), güncel iki yayında aynı yöntemi 126 gerçek bina verisine daha uygulayarak, son derece baĢarılı sonuçlar elde etmiĢtir. Bu son çalıĢmalarda ayrıca yöntemde içerilen parametrelerin hassaslık analizi (sensitivity analysis) ve
oluĢturulacak risk bantlarının can kaybı ve parasal kayıplar açısından etkilerine de değinilmiĢtir.
16. Yapıların deprem güvenliği konusunda Yakut‟un (2004) yaptığı çalıĢma ile kolon ve perde elemanlarının kesme dayanımını esas alan Kapasite Ġndeks Yöntemi adı altında bir yaklaĢım geliĢtirmiĢtir.
17. Bal ve ark. (2005), (2006), Türkiye‟de ve özellikle Marmara Bölgesindeki mevcut binaların ortak karakteristiklerini inceleyen bir rapor ve makale hazırlamıĢlardır. 18. Boduroğlu ve ark. (1990), (1993), (1996), (2003), (2004), (2005), (2007)
yaptıkları çalıĢmalar ile az sayıda veriler ile çok sayıdaki binanın depreme dayanıklılığının kısa sürede belirlenmesini konusunda bazı çalıĢmalar yapmıĢlardır. 19. ġenel ve ark. (2007), Denizli bölgesi için yapısal envanter bilgilerine dayalı bir
hızlı değerlendirme yöntemi geliĢtirerek kalibre etmiĢlerdir.
20. Türkiye‟de Deprem Bölgelerinde Yapılacak Binalar Hakkında Yönetmeliği‟nin (2007) yedinci bölümü bu konuya ayrılmıĢtır. Bu bölümde verilen yöntemlerin çok ayrıntılı olması nedeniyle çok sayıdaki bina stokuna uygulanması uzun zaman almaktadır.
21. Binaların değerlendirilmesinde çeĢitli istatistik yöntemleri kullanılmaktadır. ġenel ve ark. (2007) Denizli bölgesi için yaptıkları çalıĢmada istatistik analiz kullanarak modelleme yapmıĢlardır.
22. Yine aynı Ģekilde Tezcan ve Bal (2006) ANOVA‟dan faydalanarak değerlendirme yapmıĢlardır.
Yapay Sinir Ağları yöntemi özellikle karmaĢık problemlerin çözümünde, seçilen parametrelere bağlı sonuca hızlı ve doğru yakınsayabilen dinamik bir tahmin yöntemidir. Bu yöntem ulusal ve uluslar arası literatürde çok sayıda araĢtırmacı tarafından çok faklı problemler üzerine uygulanmıĢtır.
Yapay Sinir Ağları yöntemi özellikle inĢaat mühendisliği biliminde de yapı ve yapısal analiz ve çözümlemelerde kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları;
1. Lautour ve Omenzetter (2009), yayımlanan makalelerinde YSA kullanarak BA bina eleman hasarlarına yönelik bir çalıĢma yapmıĢlardır.
2. Benzer Ģekilde Elcordy ve ark. (1993), bazı parametrelere bağlı hasar analizini YSA tabanlı bir algoritma ile gerçekleĢtirmiĢtir.
3. Inel‟de (2007), kolonlarda oluĢacak deformasyonlar için literatürde mevcut bulunan deneysel veri tabanını kullanmak suretiyle tahmin metodu gerçekleĢtirmiĢtir.
4. Arslan (2008), gerçekleĢtirdiği çalıĢma ile örnek bir BA binalarda 4 temel parametreyi (sargılama, donatı sınıfı, beton sınıfı ve kolon boyuna donatı oranı) değiĢtirerek, söz konusu parametrelerin binanın göçme yükü ve deplasmanına olan etkisini incelemiĢtir.
5. Arslan (2009), YSA kullanarak BA binaların göçme yükü ve göçme deplasmanı için bir yazılım bulmuĢtur.
6. Tek katlı prefabrike sanayi yapılarının deprem performansının önemli bir göstergesi olan yapı davranıĢ katsayısının belirlenmesi üzerine de Arslan ve ark. (2007), (2009), yapay sinir ağlarını kullanarak bir modelgerçekleĢtirmiĢlerdir. 7. Dere (1997), yapı analizi ve tasarımında YSA kullanarak bir çalıĢma yapmıĢtır. 8. Kaltakcı ve Dere (1997), hafif betonarme plakların göçme davranıĢı Yapay Sinir
Ağları kullanılarak araĢtırılmıĢ, plakların nonlineer malzeme modellemesi elde edilmiĢ, yapay sinir ağı metodolojisinin detayları ve deneysel veriler sunulmuĢtur. Sinir ağı tahminleri umut verici bulunmuĢtur.
9. Kaltakcı ve Dere (1997), Yapay Sinir Ağlarının yapısı, özellikleri, çalıĢma sistemi, sınıflandırılması ve uygulamalarının geliĢtirilme safhaları ayrıntılı olarak incelenmiĢ ve ĠnĢaat Mühendisliği alanındaki kullanımı tartıĢılmıĢtır.
10. Kaltakcı ve Dere (1997), Yapay Sinir Ağı kullanılarak yüksek kiriĢlerde kesme mukavemeti, bir çeĢit doğrusal olmayan malzeme davranıĢı modellemesinin gerçekleĢtirilmesiyle belirlenmiĢtir. Deneysel verilerin alındığı kaynakta
kullanılmıĢ olan strut-and-tie modeline ait sonuçlar, YSA modelinden elde edilen sonuçlarla karĢılaĢtırılmıĢtır.
11. Dere ve Kaltalcı (1997), Yapay Sinir Ağları‟nın ĠnĢaat Mühendisliği alanında kullanımının getirdiği yenilikler, mevcut çalıĢmaların ıĢığı altında ortaya konulmuĢ; yapay zeka uygulamaları arasında Yapay Sinir Ağları‟ndan daha köklü bir geçmiĢe sahip olan Uzman Sistemler ile karĢılaĢtırmalı olarak ele alınmıĢ, birbirlerine göre üstünlükleri ve dezavantajlarından bahsedilmiĢtir.
Performans hesabı ve mevcut yapıların performanslarının tespiti üzerine literatürde özellikle son on yılda yapılmıĢ çok farklı çalıĢmalar vardır. Bunlardan bazıları;
1. Tek katlı prefabrike sanayi yapılarının deprem davranıĢların ve performanslarının belirlenebilmesi için Kayhan (2004) kapasite spektrumu yöntemi kullanarak hızlı değerlendirme yöntemi geliĢtirmiĢtir.
2. SavaĢkan (2003), deprem hesaplamalarında ileri bir analiz yöntemi olan deformasyon kontrollü analiz yöntemi ile (lineer olmayan) bina davranıĢlarını SAP2000 analiz programında modelleyerek statik itme hesabı yaptırmıĢ ve binalardaki çerçevelerin güçlendirilmesi konusunda çalıĢma yapmıĢtır.
3. Ayan (2003), lineer olmayan statik ve lineer olamayan dinamik analiz yöntemi kullanarak, yapıların deprem etkisi altıdaki mevcut durumlarıyla güçlendirilmiĢ durumlarının performans seviyelerini karĢılaĢtırmıĢtır.
4. Pakdamar (2001), bina yapımından önce mal sahibi ile mühendisi arasında performans amaçlarından birisi seçilerek, mühendisin SAP2000 analiz programında pushover analizi ile binadaki her bir elemanın performansına bakarak analiz sonucunda hedeflenen performansa eriĢilip eriĢilmediğini kontrol etmiĢtir. 5. Özuygun (2004), betonarme yapı sistemlerinde gerçeğe daha yakın bir analiz
yöntemi olan statik itme yöntemi kullanılarak seçilen tipik bir binanın Eparc ve SAP2000 analiz programında modelleyerek yapı elemanlarının güçlendirilmesini yaparak değerlendirme yapmıĢtır.
6. Tüysüz (2007), mevcut binaların deprem güvenliğinin belirlenmesi konusunda geliĢtirilen ve uygulamada kullanılan bazı hızlı değerlendirme yöntemleri incelenmiĢ ve daha önce Bal (2005), tarafından hazırlanan yüksek lisans tez çalıĢmasında ve çeĢitli kaynaklarda önerilen ve halen geliĢtirilmeye çalıĢılan bir hızlı değerlendirme yöntemi (P25 Puanlama Yöntemi) ele alınarak çeĢitli yapı sistemlerine uygulamıĢtır.
7. Özmen (2005), yumuĢak kat, kısa kolon, kapalı çıkma ve yanal donatı miktarının orta yükseklikteki (4 ve 7 katlı) yapı performansı üzerindeki etkileri 22 binaya ait 44 doğrusal ötesi statik ve 192 adet doğrusal dinamik analiz kullanılarak incelemiĢtir. Söz konusu parametrelerin hızlı değerlendirme yöntemlerinde kullanımı üzerine öneriler sunmuĢtur.
8. Yılmaz (2006), ülkemizdeki orta yükseklikli mevcut betonarme binaları temsil eden bir grup yapı sisteminin, TDY (2007) ve FEMA-356 (2000) ön standardında öngörülen doğrusal olmayan hesap yöntemlerini kullanarak deprem performans ve güvenliklerini belirlemiĢ ve her iki performans değerlendirme yaklaĢımına iliĢkin sayısal sonuçları karĢılaĢtırmıĢtır.
9. Kürklü (2005), mevcut betonarme yapıların deprem güvenliğinin belirlenmesi için izlenecek aĢamaları vermiĢtir. Ayrıca yapı veya bileĢenlerindeki sertleĢmiĢ betonunu basınç dayanımının tahmin edilmesinde kullanılan karotların basınç dayanımına etki eden faktörler deneysel olarak araĢtırılmıĢ ve bu faktörlere bağlı olarak değiĢik Ģartlar için ampirik bağlantılar elde etmiĢtir.
10. Gün (2007), 2007 Türk Deprem Yönetmeliği ile yürürlüğe giren esaslar çerçevesinde değiĢik bina modellerinin deprem performanslarını incelemiĢ ve statik analiz programı Sap2000 ile yapılan analiz sonuçlarını irdelemiĢtir.
11. Hasgül (2004), TS-500 (2000) ve 2007 Türk Deprem Yönetmeliği‟ne göre (2007) boyutlandırılmıĢ betonarme binaların farklı deprem tehlike seviyelerine göre performans düzeylerinin belirlenmesi için lineer olmayan statik analiz yöntemi kullanmıĢ, dolgu duvarların binaların performansına etkisini incelemiĢtir.
performanslarının belirlenmesi amacıyla kat planları ve kat yüksekleri aynı olan üç boyutlu, beĢ katlı betonarme çerçeveli bir sistem göz önüne alarak bu sistemi deprem etkisinin de dikkate alındığı değiĢik yük kombinezonları için SAP2000 ve Ġde Statik yapı analiz programlarıyla çözmüĢtür. Her iki programdan elde edilen sonuçları binaların performansı açısından karĢılaĢtırmıĢtır.
13. Aydın (2006), depreme dayanıklı bina tasarımının ana ilkesi olarak öngörülen performans (deprem güvenliği) hedeflerinin değerlendirilmesini amaçlamıĢtır. Bunun için betonarme binalardaki dolgu duvarların taĢıyıcı sistem performansı üzerindeki etkisini incelemek amacıyla ele alınan yapı için hesap modeli oluĢturmuĢ ve dört farklı deprem tehlike seviyesi için performans düzeylerini belirlemiĢtir.
14. Genç (2007), depremin yapı elemanlarında meydana getireceği etkileri ve bunun sonucunda belirlenecek yapısal performans seviyelerindeki farklılıkları incelemek üzere, iki adet plan simetrisine ve aynı kat plan alanına sahip dört ve sekiz katlı ve aynı kat plan alanına sahip burulma düzensizliği olan, dört ve sekiz katlı iki bina olmak üzere, toplamda dört adet betonarme taĢıyıcı sistemli bina, ilk ikisi TDY (2007)‟de yer alan doğrusal elastik değerlendirme, doğrusal olmayan statik artımsal eĢdeğer deprem yükü ve deprem mühendisliği literatüründe yer alan, doğrusal olmayan çok modlu statik artımsal eĢdeğer deprem yükü yöntemleri ile çözümlemiĢtir.
15. Koparan (2006), performansa dayalı tasarım kavramı ve buna bağlı olarak doğrusal olmayan statik analizi (pushover) ve performans değerlendirme yöntemlerinden Kapasite Spektrumu Yöntemi ile Deplasman Katsayıları Yöntemini anlatmıĢtır.
3. MEVCUT BĠNALARIN DEĞERLENDĠRĠLMESĠ
3.1. Neden Değerlendirme Yapılır?
Dünyanın en önemli deprem kuĢaklarından birisi olan Alp-Akdeniz-Himalaya kuĢağı üzerinde yer alan Türkiye‟nin topraklarının % 92‟ si deprem olabilecek kuĢak üzerinde bulunmakta ve nüfusun % 98.4‟ ü bu deprem bölgelerinde yaĢamaktadır (Uluğ 2004).
Yerkürenin doğal hareketleri engellenemeyeceğinden dolayı insanların olası bir depreme karĢı gerekli önlemleri alması gerekmektedir. Aksi takdirde çok sayıda can kayıplarının yaĢanabileceği görülür. Hayatımızın büyük bir bölümünü içerisinde geçirdiğimiz binaların depreme karĢı dayanıklılığını sorgulamak ve depreme dayanıklı yapılar inĢa etmek depremlerde yaĢanan can kayıplarını en aza indirmek açısından yeterli olacaktır.
1992 Erzincan depremi, 1995 Afyon (Dinar) depremi, 1998 Adana (Ceyhan) depremi, 1999 Marmara depremi ve 2000 yılındaki Düzce depremleri ülkemizde son yıllar da oldukça fazla ağır hasarlı depremlerin olduğu görülmüĢtür. Özellikle, 1999 yılında Marmara bölgesinde 17 Ağustos ve arkasından 12 Kasım tarihinde yaĢanan depremler sonucunda ağır can kayıpları ülkemizi yasa boğmuĢtur. Bu maddi ve manevi kaybı çok büyük olan Marmara depreminden sonra, hem devlet hem de vatandaĢ nezdinde önemsenmeyen deprem olgusu ve yapılaĢmaya gerekli önemin verilmediği gerçeği geç de olsa ortaya çıkmıĢtır.
Ülkemizde yaĢanan bu olumsuzlukların neticesinde deprem konusunda bilinçlenme süreci baĢlayarak, belediyeler, valilikler, yerel yönetimler, üniversiteler, kamu kuruluĢları, çeĢitli sivil toplum örgütleri ve medya dahi bu konunun üzerine eğilmiĢ ve kısmen ilerlemeler kaydedilmiĢtir. Bu sayede yapıların depreme karĢı dayanıklılığı hak ettiği önemi alan bir konu haline gelmiĢ ve olası bir depreme karĢı alınabilecek önlemler tartıĢılmaya baĢlanmıĢtır.
3.2. Değerlendirme Nasıl Yapılır?
Son yıllarda yaĢanan ciddi depremlerden dolayı performansa dayalı tasarım ve değerlendirme anlayıĢı, inĢaat mühendisliğinin üzerinde durduğu en güncel konular arasında yer almaktadır. Bu doğrultuda TDY-2007‟nin, ATC-40, 356, FEMA-440‟da benzer Ģekilde bu konuya geniĢ yer verilmiĢ ve deprem bölgelerinde bulunan mevcut binaların deprem etkileri altındaki davranıĢlarının değerlendirilmesinde uygulanacak hesap kuralları verilmiĢtir.
TDY-2007‟deki mevcut binaların değerlendirilmesi bölümünün ilkelerine ve uygulanmasına iliĢkin bilgiler ve ġekil 3.1‟de izlenecek yol akıĢ diyagramı ile verilmiĢtir.
TDY-2007‟de mevcut BA binaların performans hesabında takip edilecek yol, FEMA-356, FEMA-440, ATC-40„da verilen değerlendirme prosedürünün bir benzeri olmakla beraber ülkemiz gerçekleri açısından da bazı farklılıklar vardır.
ġekil 3.1 Bina deprem performansının doğrusal elastik yöntemlerle belirlenmesine ait akıĢ diyagramı
Binalardan Bilgi Toplanması Sınırlı Bilgi Düzeyi
Binanın taĢıyıcı sistem rölevesinin çıkarılması, malzeme dayanımı ve sistem detaylarının belirlenmesi
Orta Bilgi Düzeyi
Binanın taĢıyıcı sistem projesine değiĢikliklerin iĢlenmesi, malzeme dayanımı ve eleman detaylarının belirlenmesi vb. gibi
Kapsamlı Bilgi Düzeyi
Binanın mevcut taĢıyıcı sistem ve detay projelerinin kontrol edilmesi, malzeme dayanımının ölçülmesi vb. gibi
Bilgi Düzeyine Göre Malzeme Katsayılarının Belirlenmesi
Sınırlı: 0.75 Orta: 0.90 Kapsamlı: 1.00
Binaya etki eden deprem yükünün uygulanmasına esas yöntem belirlenmesi
(EĢdeğere deprem yükü veya mod birleĢtirme yöntemi)
Binanın mevcut malzeme dayanımı ile analiz programı ortamında modellenmesi ve analizinin yapılması
(EĢdeğere deprem yükü veya mod birleĢtirme yöntemi)
Sistem elemanlarının kırılma türlerinin tespiti
Eğilme Sünek ; Kesme Gevrek
Kırılma türüne göre (eğilme veya kesme) kolon ve kiriĢlerde etki/kapasite oranlarının tespiti
(R=Mdeprem / Martık)
BirleĢim bölgelerinin kesme güveliği kontrolü
(EĢdeğere deprem yükü veya mod birleĢtirme yöntemi)
Kolon hasar bölgelerinin belirlenmesi KiriĢ hasar bölgelerinin belirlenmesi Yatay yer değiĢtirme
tahkiki
(EĢdeğere deprem yükü veya mod birleĢtirme yöntemi)
Hasar bölgeleri oranları ve yatay yer değiĢtirme doğrultusunda bina deprem performansının belirlenmesi
3.2.1. Binalardan toplanacak bilginin kapsamı
Mevcut binaların eleman detayları ve boyutları, taĢıyıcı sistem geometrisine ve malzeme özelliklerine iliĢkin bilgiler, binaların projelerinden ve raporlarından, binada yapılacak gözlem ve ölçümlerden, binadan alınacak malzeme örneklerine uygulanacak deneylerden elde edilir.
Binalardan bilgi toplanması kapsamında yapılacak iĢlemler, yapısal sistemin tanımlanması, bina geometrisinin, temel sisteminin ve zemin özelliklerinin belirlenmesi, varsa mevcut hasarın ve evvelce yapılmıĢ olan değiĢiklik ve/veya onarımların belirlenmesi, eleman boyutlarının ölçülmesi, malzeme özelliklerinin saptanması, sahada derlenen tüm bu bilgilerin binanın varsa projesine uygunluğunun kontrolüdür.
3.2.2. Bilgi düzeyleri
Binaların incelenmesinden elde edilecek mevcut durum bilgilerinin kapsamına göre her bina türü için bilgi düzeyi ve buna bağlı olarak bilgi düzeyi katsayıları tanımlanır. Bilgi düzeyleri sırasıyla sınırlı, orta ve kapsamlı olarak sınıflandırılır. Ele alınan bina, bina geometrisi, eleman detayları ve malzeme özellikleri bazında değerlendirilir ve bilgi düzeyine karar verilir. Elde edilen bilgi düzeyleri taĢıyıcı eleman kapasitelerinin hesaplanmasında kullanılır. TDY-2007‟de yer alan Çizelge 3.1‟de binalar için bilgi düzeyi katsayıları belirtilmiĢtir.
Çizelge 3.1 TDY-2007‟ye göre binalar için bilgi düzeyi katsayıları Bilgi Düzeyi Bilgi Düzeyi Katsayısı
Sınırlı 0.75
Orta 0.90
Sınırlı bilgi düzeyinde binanın taĢıyıcı sistem projeleri mevcut değildir. TaĢıyıcı sistem özellikleri binada yapılacak ölçümlerle belirlenir. Sınırlı bilgi düzeyi Çizelge 3.6‟da tanımlanan “Deprem Sonrası Hemen Kullanımı Gereken Binalar” ile “Ġnsanların Uzun Süreli ve Yoğun Olarak Bulunduğu Binalar” için uygulanamaz.
Orta bilgi düzeyinde eğer binanın taĢıyıcı sistem projeleri mevcut değilse, sınırlı bilgi düzeyine göre daha fazla ölçüm yapılır. Eğer mevcut ise sınırlı bilgi düzeyinde belirtilen ölçümler yapılarak proje bilgileri doğrulanır.
Kapsamlı bilgi düzeyinde binanın taĢıyıcı sistem projeleri mevcuttur. Proje bilgilerinin doğrulanması amacıyla yeterli düzeyde ölçümler yapılır.
3.2.2.1. Betonarme binalarda sınırlı bilgi düzeyi
Saha çalıĢması ile binanın taĢıyıcı sistem plan rölevesi çıkarılacaktır. Mimari projeler mevcut ise, röleve çalıĢmalarına yardımcı olarak kullanılır. Elde edilen bilgiler tüm betonarme elemanların ve dolgu duvarlarının her kattaki yerini, eksen açıklıklarını, yüksekliklerini ve boyutlarını içermelidir ve binanın hesap modelinin oluĢturulması için yeterli olmalıdır.
Betonarme projeler veya uygulama çizimleri mevcut değildir. Betonarme elemanlardaki donatı miktarı ve detaylarının binanın yapıldığı tarihteki minimum donatı koĢullarını sağladığı varsayılır. Her katta en az birer adet olmak üzere perde ve kolonların %10‟unun ve kiriĢlerin %5‟inin pas payları sıyrılarak donatı ve donatı bindirme boyu tespiti yapılacaktır. Pas payı sıyrılmayan elemanların %20‟sinde enine ve boyuna donatı sayısı ve yerleĢimi donatı tespit cihazları ile belirlenecektir.
TDY-2007‟de belirtilen her katta kolonlardan veya perdelerden TS-10465 (1992)‟deki koĢullara uygun Ģekilde en az iki adet beton örneği (karot) alınarak deney yapılacak ve örneklerden elde edilen en düĢük basınç dayanımı mevcut beton dayanımı olarak alınacaktır. Donatı sınıfı, sıyrılan yüzeylerde yapılan görsel inceleme ile tespit edilecek, bu sınıftaki çeliğin karakteristik akma dayanımı mevcut çelik dayanımı olarak alınacaktır. Bu incelemede, donatısında korozyon gözlenen
elemanlar planda iĢaretlenecek ve bu durum eleman kapasite hesaplarında dikkate alınacaktır.
3.2.2.2. Betonarme binalarda orta bilgi düzeyi
Binanın betonarme projeleri mevcut ise, binada yapılacak ölçümlerle mevcut geometrinin projesine uygunluğu kontrol edilir. Proje yoksa saha çalıĢması ile binanın taĢıyıcı sistem rölevesi çıkarılacaktır.
Betonarme projeler veya imalat çizimleri mevcut değil ise sınırlı bilgi düzeyindeki donatı esasları uygulanır. Ancak pas payları sıyrılarak donatı kontrolü yapılacak perde, kolon ve kiriĢlerin sayısı her katta en az ikiĢer adet olmak üzere o kattaki toplam kolon sayısının %20‟sinden ve kiriĢ sayısının %10‟undan az olmayacaktır. Betonarme projeler veya imalat çizimleri mevcut ise donatı kontrolü için sınırlı bilgi düzeyindeki donatı esasları, aynı miktardaki betonarme elemanda uygulanacaktır. Ayrıca pas payı sıyrılmayan elemanların %20‟sinde enine ve boyuna donatı sayısı ve yerleĢimi donatı tespit cihazları ile belirlenecektir. Proje ile uygulama arasında uyumsuzluk bulunması halinde, betonarme elemanlardaki mevcut donatının projede öngörülen donatıya oranını ifade eden donatı gerçekleĢme katsayısı kolonlar ve kiriĢler için ayrı ayrı belirlenecektir.
Eleman kapasitelerinin belirlenmesinde kullanılan bu katsayı 1‟den büyük olamaz. Bu katsayı donatı tespiti yapılmayan diğer tüm elemanlara uygulanarak olası donatı miktarları belirlenecektir.
TDY-2007‟de belirtilen her kattaki kolonlardan veya perdelerden toplam üç adetten az olmamak üzere ve binada toplam 9 adetten az olmamak üzere, her 400 m2‟den bir adet beton örneği (karot) TS-10465‟de (1992)‟deki koĢullara uygun Ģekilde alınarak deney yapılacaktır. Elemanların kapasitelerinin hesaplanmasında örneklerden elde edilen (ortalama-standart sapma) değerleri mevcut beton dayanımı olarak alınacaktır. Beton dayanımının binadaki dağılımı, karot deney sonuçları ile uyarlanmıĢ beton çekici okumaları veya benzeri hasarsız inceleme araçları ile kontrol edilebilir.
Donatı sınıfı, yukarıdaki paragrafta açıklandığı Ģekilde sıyrılan yüzeylerde yapılan görsel inceleme ile tespit edilecek, bu sınıftaki çeliğin karakteristik dayanımı eleman kapasite hesaplarında mevcut çelik dayanımı olarak alınacaktır. Bu incelemede, donatısında korozyon gözlenen elemanlar planda iĢaretlenecek ve bu durum eleman kapasite hesaplarında dikkate alınacaktır.
3.2.2.3. Betonarme binalarda kapsamlı bilgi düzeyi
Binanın betonarme projeleri mevcuttur. Binada yapılacak ölçümlerle mevcut geometrinin projelere uygunluğu kontrol edilir. Projeler ölçümler ile önemli farklılıklar gösteriyor ise proje yok sayılacak ve bina orta bilgi düzeyine uygun olarak incelenecektir.
Binanın betonarme detay projeleri mevcuttur. Donatının projeye uygunluğunun kontrolü için sınırlı bilgi düzeyindeki donatı esasları, aynı miktardaki betonarme elemanda uygulanacaktır. Ayrıca pas payı sıyrılmayan elemanların %20‟sinde enine ve boyuna donatı sayısı ve yerleĢimi donatı tespit cihazları ile belirlenecektir. Proje ile uygulama arasında uyumsuzluk bulunması halinde, betonarme elemanlardaki mevcut donatının projede öngörülen donatıya oranını ifade eden donatı gerçekleĢme katsayısı kolonlar ve kiriĢler için ayrı ayrı belirlenecektir. Eleman kapasitelerinin belirlenmesinde kullanılan bu katsayı 1‟den büyük olamaz. Bu katsayı donatı tespiti yapılmayan diğer tüm elemanlara uygulanarak olası donatı miktarları belirlenecektir.
TDY-2007‟de belirtilen her kattaki kolonlardan veya perdelerden toplam üç adetten az olmamak üzere ve binada toplam 9 adetten az olmamak üzere, her 200 m2‟den bir adet beton örneği (karot) TS-10465 (1992)‟deki koĢullara uygun Ģekilde alınarak deney yapılacaktır. Elemanların kapasitelerinin hesaplanmasında, örneklerden elde edilen (ortalama-standart sapma) değerleri mevcut beton dayanımı olarak alınacaktır. Beton dayanımının binadaki dağılımı, karot deney sonuçları ile uyarlanmıĢ beton çekici okumaları veya benzeri hasarsız inceleme araçları ile kontrol edilebilir.
