YAPI HASARLARININ BELİRLENMESİNDE UZMAN SİSTEMLERİN KULLANIMI

YAPI HASARLARININ BELİRLENMESİNDE UZMAN SİSTEMLERİN KULLANIMI Altuğ YAVAŞ(*), Ömer CİVALEK(**) ÖZET Geçen yüzyılın ortalarında ortaya çıkan, insan davranışlarını ve düşünce tarzını modellemeyi amaçlayan yapay zeka teknikleri mühendislik çalışmalarına bir ivme katmıştır. Bu teknik, insan beyninin; düşünme, hatırlama, değerlendirme, karar verme, karşılaştırma ve daha önceki tecrübelerden yola çıkarak sonuca ulaşma gibi temel fonksiyonlarının bilgisayar ortamında gerçekleştirilmeye çalışılmasıyla ortaya çıkmıştır. Bu çalışmalar başlangıçta kısıtlı bir uygulama alanına sahip iken, farklı algoritmalar ve yazılımların ortaya çıkmasıyla yaygınlaşmıştır. Bu yazıda kısmen yapay zeka tekniklerinden bahsedilecek ve daha çok Uzman Sistemler (US) temel hatlarıyla tanıtılacaktır. Mevcut yapıların hasarlarının belirlenmesinde tekniğin uygulaması verilecek ve örnekler takdim edilecektir. 1. GİRİŞ Bu yüzyılın ikinci yarısında temelleri atılan ve günümüzde büyük bir kitlenin üzerinde çalıştığı mantıksal programlama tekniği pek çok problemin analizinde başarı ile kullanılmış ve klasik yani geleneksel (konvansiyonel) programlamaya alternatif olmuştur. Mühendislik disiplini en temel bir yaklaşımla, insan yaşamını kolaylaştıracak sistemler tasarlamak ve bunları gerçekleştirmek olarak tanımlanabilir. Bu sistemlerin geliştirilmesi ve ortaya konulmasındaki en büyük etken insanoğlunun ihtiyaçlarıdır. Çağlar geçtikçe insanoğlu toplumsal varlık olma yolunda ilerlemiş ve ihtiyaçları çeşitlenip farklılaşmıştır. İhtiyaçların farklı alanlara kayması ve çeşitliliği bu ihtiyaçların giderilmesini güçleştirmiştir Yani bir taraftan ihtiyaçların varlığı bir yandan bunları gidermek için gereken kaynakların yetersiz olması gibi bir problem ile insanlar karşı karşıya kalmıştır. Bu problemin çözümü yolundaki çabalar günümüz (*) Dr., Balıkesir Üni. İnş. Müh. Bölümü, Balıkesir (**) Doç. Dr., Akdeniz Üni., İnş. Müh. Bölümü, Antalya çağdaş mühendislik anlayışını ortaya koymuştur. Yani mühendislik bir bakıma, kısıtlı kaynaklardan en uygun şekilde istifade etmek ve optimum çözüme ulaşmaktır. 2. UZMAN SİSTEMLER (US) Yapay zeka; insanların birbirlerinde zekice olarak kabuk ettikleri davranışlara sahip bilgisayarların yapılmasıyla ilgili bir bilgisayar bilimidir. 1956 yılında yapay zeka konusunda düzenlenmiş olan ve Dartmouth Konferansı olarak bilinen konferansda John McCarthy ilk olarak yapay zeka ifadesini kullanmıştır. Takip eden yıllarda ise bu çalışmalar daha sistematik olarak sırasıyla uzman sistemler, yapay sinir ağları, fuzzy mantığı, genetik algoritmalar şeklinde alt dallara ayrılmıştır. Her sorunu çözecek genel amaçlı program yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle desteklenmiş programlar kullanma fikri yapay zeka alanında yeni bir çığır açmıştır. Kısa sürede uzman sistemler adı verilen bir metot ortaya çıkmıştır. Uzman sistemler (US) için yapılan çeşitli tanımlar şu şekildedir. Herhangi bir karmaşık sistemde, uzman bir kişinin yaptığı işleri yapan bir bilgisayar programı gibi düşünülebilir. Uzmanların düşünce biçimini taklit ederek, özelleşmiş bir alanda önemli problemleri çözmeye yönelik yazılımlardır. Bu yazılımlar genellikle ara yüz, veri tabanı, kural tabanı vb. birden fazla programdan oluştuklarından sistem olarak adlandırılır. Uzman sistemler (US); öneride bulunan, problemi analiz edebilen, sınıflandırabilen, iletişim kurabilen, dizayn yapabilen, tanımlayabilen, inceleyebilen, tahmin yürütebilen, belirleyen, yargılayabilen, öğrenebilen, kontrol edebilen, programlayabilen ve öğreten yazılımlardır. Uzman sistemler; Yapay zeka (Artificial Intelligence) sistemlerinin bir koludur. Yapay zeka sistemleri ise; problemlerin insan zekasının bilgisayarda simülasyonu yapılarak çözümlenmesi çalışmasından ibarettir. Uzman sistemler ise ancak bir uzman insanın çözebileceği karmaşık problemlerin çözümüne olanak sağlamaktadır. 46 TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6

Belirli bir alanda sadece o alan ile ilgili bilgilerle donatılmış ve problemlere o alanda uzman bir kişinin getirdiği şekilde çözümler getirebilen bilgisayar programlarıdır. Burada uzman sistem tabiri kullanılmasının sebebi, sistemin bir veya daha fazla uzmanın bilgilerine sahip olarak onun veya onların yerini almaya yönelmesinden dolayıdır. Amaç bir insan uzman gibi veya ondan daha iyi bir uzman sistem geliştirebilmektir. Böyle bir sisteme sahip olmak kişiyi uzman yapmaz, fakat bir uzmanın yapacağı işin bir kısmını veya tamamını yapmasını sağlar. Geleneksel yazılımlar; data kullanırlar, veri gösterimi ve kullanımı, bilgi ve kontrol birarada, algoritmik (Tekrarlamalı) işlem, büyük veri tabanında UZMAN SİSTEM GELİŞTİRME DESTEK Görüşme ve Gözlemler UZMAN İNSAN BİLGİ MÜHENDİSİ Kesin Bilgi BİLGİ TABANI Diyalog Geliştirme ve Test Şekil 1 - Bir Uzman Sistemin Geliştirilmesi etkin işlem gücüne sahiptirler, programcı bütünlük konusunda emindir ve sayısal işlem doğrultusunda işlenir. Uzman sistemler ise; bilgi kullanırlar, bilgi gösterimi ve kullanımı, bilgi ve kontrol ayrılmıştır, heuristik (sonuç çıkarmaya yönelik) işlem, büyük bilgi tabanında etkin işlem gücü, bilgi mühendisi bütünlülük konusunda serbest, sembolik işlem doğrultusunda işlenir, sonradan veri girişi mümkün olup esnektir. Bir Uzman sistemin geliştirilmesinde takip edilecek genel aşamalar Şekil 1 de görüldüğü gibi olup, sistem; bilgi mühendisinin uzman insan ile diyalogu ve elde edilen bilgileri bilgi temelli olarak formüle döker. Test ve İlaveler UZMAN SİSTEM KULLANCI Kısaca US, belirli bir konuda sadece o alan ile ilgili bilgi ve kurallar ile donatılmış ve problemlere o alanda uzman bir kişinin getirdiği tarzda çözümler getirebilen yazılımlardır. İyi tasarlanmış sistemler belirli problemlerin çözümünde uzman insanların düşünme işlemlerini taklit ederler. Burada uzman sistem tabiri kullanılmasının sebebi, sistemin bir veya daha fazla uzmanın bilgilerine sahip olarak onun veya onların yerini almaya yönelmesinden dolayıdır. Amaç bir insan uzman gibi veya ondan daha iyi bir uzman sistem geliştirebilmektir. Böyle bir sisteme sahip olmak kişiyi uzman yapmaz, fakat bir uzmanın yapacağı işin bir kısmını veya tamamını yapmasını sağlar. KULLANICI Kullanıcı Arayüzü Kurallar ve Parametreler Açıklama Ünitesi Çıkartım Mekanizması Bilgi Edinme Modülü Bilgi Tabanı UZMAN Şekil 2 - Bir Uzman Sistemin Genel Yapısı 3. UZMAN SİSTEMLERİN YAPISI Bir uzman sistemin temel yapısı bölgesel bilginin, kontrol bilgisinin ve halihazırda çözülen özel bir problem hakkındaki bilgilerin ayrı ayrı ele alınması şeklinde kendini gösterir (Şekil 2). 3.1. Bilgi Tabanı Bilgi tabanı, uzman sistemde belirtilen gerçekler ve sonuç çıkarmaya yönelik bilgiler ve yargılar ile ilgili bilgileri içeren kısımdır. Gerçekler olarak tanımlanan kısım tipik olarak problem hakkında belirtilen bilgileri içerir. Heuristik (sonuç çıkarıcı) olarak adlandırılan ikinci kısım ise basitçe kurallar şeklindedir. Bilgi tabanının yapısını bir örnek üzerinde açıklayalım. Örnek olarak bir yapının tasarımını yapmak için TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6 47

Eğitim hazırlanmış bir uzman sistemde bilgi tabanında dizayn için gerekli fiziksel nesnelerin tanımları ve bunlar ile ilgili gerçeklerin belirtilmesi gerekir. Bir kiriş eleman, bu problem için bir fiziksel nesnedir. Bu kiriş bilgi tabanında bir yapı elemanı olarak tarif edilir. Bu kirişe ait bilgilerinde (genişliği, açıklığı, kesit alanı, yapı içerisinde bulunduğu yer ve taşıdığı yük gibi) Bilgi Tabanına girilmesi gerekir. Ayrıca yapının dizaynı ile ilgili tüm kurallar mantıksal yaklaşım içerisinde tecrübe veya fonksiyonel bir ilişki şeklinde verilmelidir. Mantıksal yaklaşıma örnek verilirse; EĞER kiriş uzunluğu BÜYÜK 10.0 metre VE yapı 1. Derece deprem bölgesinde VE malzeme çelik İSE Geniş başlıklı kesit kullan. EĞER V ile E kardeş VE H bu iki kardeşin Babası VE A, H ın kızı İSE A ile V kardeştir. EĞER Işık YEŞİL VE bekleyen taşıt fazla İSE yaya ışığını KIRMIZI yap. 3.2. Kurallar ve Parametreler (Konteks) Konteks, uzman sistemin çözülecek problem ile ilgili bilgileri içeren kısmıdır. Bu modül, öncelikle çözülen probleme ait bilgileri ve parametreleri içerir ve çözüm sırasında bu bilgiler genişler ve saklanır. Örneğin bir yapıdaki olası deprem hasarını öngörebilen bir uzman sistemde Konteks, öncelikle yapıya (yapının taşıyıcı sistemi, malzeme vb.) ve yapının bulunduğu bölgeye ait bilgileri içerir. Çözüm sırasında da ortaya çıkan potansiyel hasar bilgileri ve bunların Belirsizlik faktörleri gibi bilgileri de alarak genişler. 3.3. Sonuç Çıkarma Mekanizması Uzman sistemin kontrol bilgilerini içeren kısımdır. Çıkartım mekanizması bilgi tabanındaki bilgileri kullanarak konteks i genişletir ve geliştirir. Örneğin bir yapıda kullanılacak malzeme seçimi için yazılmış bir uzman sistemde, bu mekanizma verilen malzeme çeşitlerini sırasıyla deneyerek yapı için teknolojik, ekonomik ve dayanım kriterleri açısından en uygun olanı seçme işlemini yapar. Bu tür işleme Geriye Doğru Zincirleme (Backward Chaining) denir. Bu işlemin tam tersi de yani dikkate alınan yapı için gerekli malzemenin teknolojik, ekonomik vb. özellikleri verilerek buradan uygun malzemenin seçimi işlemi de İleriye Doğru Zincirleme (Forward Chaining) olarak adlandırılır. 4. UZMAN SİSTEMLERİN ÖZELLİKLERİ Uzman sistemler çözülecek probleme ait olguları yada verileri kapsayan bir sistemdir. Uzman sistemler de kuralları bir dizi şeklinde kullanıp işi yapmak için kullanılan mekanizma Arayüz Motoru olarak adlandırılır. Uzman Sistemlerde (US) yaygın olarak iki çeşit arayüz motoru kullanılır. Birisi, mantık programlama modeli, diğeri ise üretim sistemi modelidir. Bilinen bir başka karar mekanizması ise, üretim sistem motorudur. Bu sistemde, kurallar listelenip, kontrole listenin en üstünden başlanır. Genel yazılım (Konvansiyonel programlama) algoritma esaslıdır. Bu yüzden algoritmik olmayan çözümlere uygulanamaz. Uzman sistemler bunun aksine heuristiklere bağlı olduğundan, her türlü uzmanlık sahasına yakındır. Uzman sistem, yapısı açısından içerdiği bilgilerin değiştirilmesine, yeni bilgiler eklenmesine elverişlidir (Şekil 3). Bu sayede zaman içinde kolayca geliştirilebilir, tıpkı uzman gibi yeni bilgiler edinebilir. Kullanıcı, uzman sistemin muhakemesini izleme olanağına sahiptir, uzman sistem kullanıcıya kararlara nasıl vardığını, herhangi bir sorunun cevabına neden gereksinim duyduğunu sorabilir. Geleneksel yazılımın aksine, uzman sistem kesin olmayan verileri kullanabilir, önerdiği çözümden ne derece emin olduğunu belirtir. Bir uzmanda olduğu uzman sistem kararlarında da her zaman hata payı bulunabilir. Bilgi tabanlı sistemlerin yada Yüksek Seviyede Uzmanlık uzman sistemlerin gelişmesi, verili bir problemi çözmek için bir bilgiler-kavramlar-kurallar ve olgular İfadelerde Esneklik bütününü kullanan çıkarım mekanizması kavramıyla birlikte oluşmuştur. Güncellik BİLGİ Belirsizlik Bilgi: İçerdikleri güçlü bilgi kaynağı uzman sistemlerin kalbi sayılır. Bu Teşhis açıdan bir uzman sistem geliştirmesi sırasında bilginin güvenilir İfadelerin Kolay Anlaşılabilirliği olması şarttır. a) İfadelerde Esneklik: Uzman sistemlerin bilgi bankası iyi bilinen, Hafıza formüle edilmiş ifadelerin yanında, Şekil 3 - Uzman Sistemlerin Genel Özellikleri uzmanların kullandığı, ancak daha 48 TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6

önce hiç kaleme alınmamış bilgileri de içerebilir. b) Belirsizlik: Bir konuda elde edilen bilgideki belirsizlik veya eksiklik nedeniyle ancak yargıya dayalı bir çözüm önerilebilir. c) İfadelerde Kolay Anlaşılabilirlik: Uzman sistemlerin programları normal cümlelerle oluşturulduğu için yani mantık operatörleri arasında konuşma dilimizdeki ifadeler olduğundan, öteki programlara göre anlaşılması daha kolaydır. d) Bilgilerin Güncelleştirilmesi: Uzman sistemlerin bilgi bankasına çok kolay girilebildiği için, bilgilerin değiştirilmesi ve güncelleştirilmesi kolaydır. Yüksek Seviyede Uzmanlık: Uzman sistemler geliştirilirken ilgili konuda bilinen en iyi uzmanlar ile görüşülüp onların bilgisine başvurulur. Bu geliştirilen sistemin problem çözmedeki seviyesini yükseltir. Teşhis Özelliği: Bir uzman sistem, bilgi modeli olarak da görev yapabilir. Programla kullanıcı arasındaki karşılıklı diyalog neticesinde program, mevcut problemi tanımlayıp çözüm yolları önerir. Hafıza: Büyük çalışmalar neticesinde oluşturulan uzmanlık bilgileri veya bir kuruma ait önemli bilgiler, veya metotlar uzman sistemler yardımıyla bilgisayarlarda saklanır. Eğitim: Uzman sistemler bir konuda içerdikleri bilgi yanında; bir problemin çözümündeki ara işlemleri veya bir sonuca varılırken neden ve nasıl varıldığını da kullanıcıya verir. Bu şekilde kullanıcı, problemin nasıl çözüldüğünü takip edebilmektedir. Uzman sistemler bu özellikleri nedeniyle eğitim ve öğretimde (her hangi bir konuda uzman yetiştirmek - tıp, pratikte çalışan mühendisler-) kullanılabilir. 5. UZMAN SİSTEM TİPLERİ Uzman sistemler üzerinde çalışılan problemlerin tiplerine göre farklı amaçlara yönelirler. Uzman sistem tiplerini şöyle ayırabiliriz: Çevirme (interpretation) sistemleri Bu sistemler gözlemlerden durum tahmini çıkartırlar. Bu kategoriye keşif, konuşma, anlama, görüntü analizi, kimyasal strüktürleri açıklama, sinyal anlama gibi entelektüel analizlerin herhangi biri girebilir. Gözlenen verilere sembolik anlamlar verilerek işlemler yapılır. Tahmin (prediction) sistemleri: Bu sistemler; hava tahminleri, trafik, nüfus tahminleri, tahıl üretim tahmin hesapları, ve askeri alanlarda tahminler yapar. Tahmin sistemi parametrik dinamik model kullanır. Bu modelde parametre değerler, verilen duruma göre değişir. Modelden elde edilen sonuçlar tahmin için esas teşkil eder. Tanı (diagnosis) sistemleri: Gözlemlerden bozuklukları bulan sistemlerdir. Tıbbi, elektronik, mekanik ve yazılım tanıları bu sınıfa girer. Tanı sistemleri gözlenen mekanik bozuklukların altında yatan nedenleri bulmak ile ilgilidir. Bu amaçla iki teknikten biri kullanılır. a) Davranış ve tanı arasındaki bağıntılara dayanan tablolar kullanılır. b) Gözlemlerle,bozukluğa neden olma olasılığı olan tasarım, yapım yada bileşenlerdeki olası hata bilgileriyle sistem tasarımı bilgilerini kombine eder. Tasarlama (design) sistemleri: Tasarlama sistemi, tasarlama kanıtlamalarını sağlayan nesne konfigürasyonlarını geliştirir. Bu sistem; devre planları, bina tasarımı ve bütçe gibi konulara uygulanmıştır. Tasarlama sistemleri nesnelerin birbiriyle çeşitli ilişkilerinin tanımını yapar. Ayrıca maliyet ve istenmeyen özellikleri ölçen amaç fonksiyonunu minimize etmeye çalışır. Planlama sistemleri: Bu sistemler, fonksiyona sahip nesnelerin, tasarım problemleri üzerinde özelleşmişlerdir. Bunlar otomatik programlama, robotlar, projeler, yol, iletişim, deney ve askeri planlama problemleriyle ilgilidir. Planlama sistemleri, planlanan eylemlerin etkilerini görmek için eylem modellerinden yararlanır. İzleme (monitoring sistemler): Bu sistemler, sistem davranışları gözlemleriyle, planlama sonuçlarının başarısı için, zorunlu görülen özellikleri karşılaştırır ve sistemin işleyişi konusunda bilgi verir. 5.1. Bilgi Tabanlı Uzman Sistemler Bir sistemin uzman sistem olabilmesi için dışlaştırılarak kodlanmış bilgiye dayanması gerekir. Bir problemle uğraşırken bir insanın kullandığı bilgiler bu kategoriye girer. Yapay zeka için BİLGİ, bir bilgisayar programının zeki davranmak için sahip olması gereken enformasyondur. Bu enformasyon OLGULAR (facts) veya KURALLAR (rules) biçiminde olabilir. Bilgi tabanlı uzman sistem, bir bilgisayar programı olup, bir uzmanın uzmanlık alanındaki nesneler, olaylar, durumlar ve hareket tarzları konusundaki bilgilerini kapsar. Uzman sistemler istatistiksel bulguları yada problemle ilgili olarak tecrübeli kişilerin (konunun uzmanları) bilgilerini kullanırlar. Bu bilgi kaynaklarından herhangi biri olmadıkça bu sistemler çalışmazlar. 5.1.1. Temel Bileşenleri Bir uzman sistem iki ana parçanın birleşiminden oluşur. Geliştirme çevresi ve görüşme çevresi. Gelişme çevresi sistemin bileşenlerini kurmak ve uzman insan bilgilerini bilgi tabanına girmek için uzman sistemi kuranlar tarafından kullanılır. TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6 49

Görüşme çevresi ise uzman bilgi ve nasihatlerine ulaşabilmek için uzman olmayanlar tarafından kullanılır. Farklı bir gösterim ise şekil de verilmiştir. Bir uzman sistemde şu bileşenler mevcuttur. Bilgi kazanma,bilgi tabanı, çıkarım mekanizması, çalışma alanı, kullanıcı arabirimi, açıklama, düşünme kapasitesini iyileştirme. Bilgi kazanma: Bazı bilgi kaynaklarından bir bilgisayar programına problem çözümü için bilgi aktarma ve dönüştürme işlemleri yapılır. Potansiyel bilgi kaynakları uzman insanlar, kitaplar, veri tabanları, özel araştırma raporları ve kullanıcının kendi deneyimleri olabilir. Bilgi tabanı: Bilgi tabanı problemlerin anlaşılması, formülasyonu ve çözümü için gerekli olan tüm bilgileri içerir. Örneğin olaylar ve durumlar hakkında bilgi ve bunlar arasındaki mantıksal ilişki yapılarını ihtiva eder. Ayrıca standart çözüm ve karar alma modellerini de içerir. Çıkarım mekanizması: Uzman sistemin beynidir. Bilgi tabanı ve çalışma alanında bulunan bilgiler üzerine düşünmek için bir metodoloji sunan ve sonuçları biçimlendiren bir bilgisayar programıdır. Bir başka deyişle problemlere çözümler üreten bir mekanizmadır. Burada sistem bilgisinin nasıl kullanılacağı hakkında karar alınır. Çalışma alanı: Giriş verileri tarafından belirlenmiş problem tanımları için hafızanın bir köşesinde bulunan çalışma alanıdır. Bu alan işlemlerin ara seviyelerindeki sonuçları kaydetmek için de kullanılır. Kullanıcı arabirimi: Uzman sistemler, kullanıcı ile bilgisayar arasında probleme yönelik iletişimin sağlanması için bir dil işleyici içerir. Bu iletişim, en sağlıklı doğal dil ile yapılır. Kısaca kullanıcı ara birimi kullanıcı ile bilgisayar arasında bir çevirmen rolünü üstlenmiştir. Açıklama: Uzman sistemleri diğer sistemlerden farklı yapan bir özelliği de açıklama modülünün olmasıdır. Açıklama modülünden kasıt, kullanıcıya çeşitli yardımların verilmesi ve soruların açıklanması olduğu kadar, uzman sistemin çıkardığı sonucu nasıl ve neden çıkardığını açıklayabilmesidir. Burada uzman sistem karşılıklı soru cevap şeklinde davranışlarını açıklar. Düşünme kapasitesini iyileştirme: Bir uzman insan kendi performansını analiz edebilir, öğrenebilir ve gelecekteki kullanım için onu iyileştirebilir. Sistemlerin de bu tip davranışlar göstermeye ihtiyacı vardır. Sistemin kendini iyileştirmesi öğrenme ile ilgili bir konudur. Sistemlerin bir uzman insan gibi öğrenebilmelerine yönelik çalışmalar sinirsel ağlar üzerinde sürdürülen araştırmalarla devam etmektedir. Amaç bir insan beyni gibi çalışan yapay zekayı geliştirebilmektir. Son zamanlarda uzman sistemlerin geliştirilmesinde uzman sistem kabukları denilen sistemlerden de istifade edilmektedir. Bunlar hazır hale getirilmiş, çıkarım mekanizması ve bilgi saklama özellikleri ile donatılmış sistemler olup sadece alan bilgisi olmayan içi boş uzman sistemlerdir. Ayrıca kullanıcının kendisinin özel çıkarım mekanizması geliştirmesine imkan veren daha gelişmiş sistemler de vardır. 5.2. Uzman Sistemin Faydaları Maliyet azalması: Uzman sistem kullanımı ile karşılaştırıldığında insanların incelemeleri daha pahalı görülmektedir. Verimlilik artışı: Uzman sistemler insanlardan daha hızlı çalışır. Artan çıktının anlamı, daha az sayıda insan ve daha düşük maliyettir. Kalite iyileştirmesi: Uzman sistemler tutarlı ve uygun nasihatler vererek ve hata oranını düşürerek kalitenin iyileştirilmesini temin ederler. İşleyiş hatalarını azaltma: Bir çok uzman sistem hatalı işlemleri tespit etmek ve onarım için tavsiyelerde bulunması için kullanılır. Uzman sistem ile bozulma sürelerinde önemli bir azalmanın sağlanması mümkündür. Esneklik: Uzman sistemlerin kullanımı üretim aşaması ve servis sunulması sırasında esneklik sağlar. Daha ucuz cihaz kullanımı: İzleme ve kontrol için insanların pahalı cihazlara bağlı kaldığı durumlar vardır. Fakat uzman sistemler ile aynı görevler daha ucuz cihazlarla yerine getirilebilir. Tehlikeli çevrelerde işlem: Bazı insanlar tehlikeli çevrelerde çalışırlar. Uzman sistemler ise insanların tehlikeli çevrelerin dışında kalmasına imkan sağlar. Güvenilirlik: Uzman sistem güvenilirdir. Uzman sistem bilgilere ve potansiyel çözümlere üstün körü bakmaz, tüm detayları yorulmadan ve sıkılmadan dikkatlice gözden geçirir. Cevap verme süresi: Uzman sistemler, özellikle verilerin büyük bir kısmının gözden geçirilmesi gerektiğinde bir insandan çok daha hızlı cevap verecektir. Tam ve kesin olmayan bilgi ile çalışma: Basma kalıp bilgisayarlar ile karşılaştırıldığında, uzman sistemlerin insanlar gibi tam olmayan bilgi ile çalışabildiği görülmektedir. Bir görüşme sırasında sistemin bir sorusuna kullanıcı bilmiyorum veya emin değilim şeklinde bir cevap verdiğinde, uzman sistem kesin olmasa bile bir cevap üretebilecektir. Eğitim: Uzman sistemin açıklayabilme özelliği bir öğretim cihazı gibi kullanılarak eğitim sağlanabilir. Problem çözme kabiliyeti: Uzman sistemler, uzmanların yargılarını bütünlemeye imkan sağlayarak problem çözme kabiliyetlerini yükseltirler. Bu sistemler bilgileri nümerikten ziyade sembo- 50 TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6

lik olarak işledikleri için bir çok yöneticinin karar alma stilleri ile uyumludur. Sınırlı bir sahada karışık problemlerin çözümü: Uzman sistemler insan yeteneklerini aşan karışık problemlerin çözümünde kullanılabilir. 5.3. Uzman Sistemin Sınırları Uzman sistemlerin ticari olarak yayılmasının önündeki bazı problemler şunlardır: Bilgi her zaman okunabilir uygunlukta değildir, İnsanlardan bilgi almak zordur, Uzman sistemler ancak sınırlı sahalarda, bazı durumlarda ise çok sınırlı sahalarda iyi çalışabilirler, Yardım için bilgi mühendisine ihtiyaç gösterir, Bilgi mühendisi az bulunur ve pahalı olduğu için sistemin maliyetini yükseltir, Sistemin maliyeti ve geliştirme süresi engelleyici bir faktördür, Her hangi bir uzmanın durum değerlendirmesi için yaklaşımı farklı bile olsa doğru olmalı, Çok tecrübeli bir uzman bile olsa, zaman baskısı altında olduğu zaman iyi bir durumsal değerlendirme yapması zordur. Bu sınırlamaların üstesinden gelebilmek için yaygın araştırmalar yapılmakta, böylelikle uzman sistem kullanımı hızla artmaktadır. 6. UZMAN SİSTEMLERİN YAPI MÜHENDİSLİĞİNDE KULLANIMI Uzman sistemler yapı tasarımının ve çözümlenmesinin yanısıra yapı mühendisliği eğitimi konusunda da çok büyük potansiyel oluşturmaktadır. Yapı mühendisliği eğitimi genellikle yapı malzemesi, yapı sistemlerinin mukavemet ve kullanışlılık analizi, yapı elemanlarının boyutlandırılması ve komple yapı sistemlerinin dizaynı şeklinde kısımlar halinde yapılmaktadır. SPERIL I (1981): Bu alanda yazılmış programların ilkidir. Program deprem riski altında bulunan mevcut binaların yapısal performansını tespit etmektedir. Uzman sistemin bilgi tabanı oluşturulurken bu konudaki pek çok uzman akademisyene başvurulmuş, çeşitli standartlar kullanılmış ve bir çok uygulamaya yönelik tecrübeli proje mühendisinden faydalanılmıştır. Bütün bu bilgiler, kurallar şeklinde tanımlanmış ve İleriye doğru zincirleme prosedürü ile işlenmiştir. SPERIL - II (1984): SPERIL I in genişletilerek hazırlanmasıyla oluşturulmuştur ve mevcut yapıların kullanım emniyeti ve hasar görebilirliliğini analiz etmektedir. Sistem, deprem sırasında yapı üzerinde ölçülen belirli noktalardaki ivmeler ve deplasmanlar gibi verilerin kaydedilmesi ve analizini yapmaktadır. Daha sonra da rijitlik gibi yapının emniyetine yönelik karakteristikleri hesaplamakta ve yapı elemanlarının hasar görebilirliğini ortaya koymaktadır. Sistem bilgi seti durum değerlendirmeleri ve önermeler mantığı kuralları ile oluşturulmuştur. BTEXPERT: Yapıların optimum boyutlandırılması genellikle optimizasyon işlemi içerisinde elemanların detaylandırılması ile ilgili bilgilerden yararlanılmadan çeşitli matematiksel programlama tekniklerinin kullanımı ile yapılmaktadır. Bu tür problemlerin Yapay Zeka Metotları ile çözümlenmesi ilk defa bu program ile gerçekleştirilmiştir. BTEXPERT sistemi köprü kafes kirişlerinin optimum dizaynı için geliştirilmiştir. Bilindiği üzere bir optimizasyon probleminde bütün optimizasyon sınırlayıcılarını sağlayan bir çok dizayn alternatifi mevcuttur. Bu nedenle çok sayıda elemanın kullanıldığı komplike yapı sistemlerinde optimum dizayn oldukça önemli bir problem olmaktadır. BTEXPERT uzman sisteminde dizayn sınırlayıcıları ve köprü üzerindeki hareketli yük AASHTO standartlarına göre düzenlenmiştir. DAPS: Koruma yapılarının hasar görebilirliğini analiz etmektedir. Sistem Amerikan hava kuvvetleri tarafından tasarlanmıştır. Yeraltı hangarları ve sığınaklar gibi koruma yapılarının infilak tesirleri gibi dinamik yükler altındaki muhtemel hasarını analiz etmektedir. SACON: Sonlu elemanlar metoduyla yapısal analiz yapan büyük programlar için veri hazırlanmasında kullanıcıya yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. SPEX: Yapı elemanlarının tasarımında standartlar açısından elemanların dizaynını kontrol eden bir bilgi tabanlı sistemdir. 7. YAPI HASARLARININ SINIFLANDIRILMASI Depreme dayanıklı yapı tasarımı yapılacak her türlü yapının mevcut statik yüklere ilave olarak deprem veya diğer etkiler nedeniyle oluşacak dinamik yüklere de dayanım göstererek yapılmasını öngörür. Büyük bir çoğunluğu deprem riski altında olan ülkemiz toprakları, üzerinde yapılacak her türlü mühendislik yapısının çağdaş deprem mühendisliği ilkeleri altında inşasını zorunlu kılmaktadır. Çağdaş deprem mühendisliği; standartlarda sınırları belirtilen küçük veya orta şiddetli depremlerde yapıların elastik, daha yüksek şiddetli depremlerde ise elasto-plastik sınırlar içinde deformasyonlar yapmasını öngörür. Bir başka ifadeyle, orta şiddetli büyüklükte kabul edilecek bir deprem için herhangi bir ekonomik kayba neden olmadan yani hasar oluşmayacak şekilde yapının mukabele etmesi, bundan daha büyük depremlerde ise yapıda geçici veya kalıcı çeşitli deformasyonlar oluşsa da yapı elemanlarının gevrek ve ani kırılmalar yapmaması veya tamamıyla mekanizme (yıkılma) durumuna geçmemesi istenir. Geçmişte belki ideal durum olarak kabul edilecek yapının bu davranışı 21. yüzyıl yapım ve malzeme tekniklerinin gelmiş olduğu nokta açısından pek de ideal durum olarak kabul edilemez. Bu amaçlara ulaşmak; yapının tasarlanması, analizi ve gerçekleştirilmesi süresince pek çok faktöre bağlı- TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6 51

dır. Bu amaçla yapılacak her tür binanın depreme karşı dayanımını sağlamak üzere pek çok çalışmayı literatürde bulmak mümkündür. Yine ilgili birimler tarafından yayınlanan ve en son 1998 yılındaki bazı değişiklikleri ile birlikte en son halini alan afet bölgelerinde yapılacak yapılar hakkında yönetmelik ve ülkemizin deprem tehlike derecelerini gösteren Türkiye deprem bölgeleri haritası mevcuttur. Bununla birlikte depreme dayanıklı yapılar inşaa etmek, yapının üzerine inşaa edileceği zemin türü ve özelliklerinin tespitinden, yapının projesi, statik ve deprem hesaplarının yapılması ve bu amaçla kullanılacak hesap yöntemlerinin ve kullanılacak malzemelerin özelliklerinin çok iyi bilinmesini gerektirir. Bu aşamada tasarımcı mimar, hesapları yapan mühendis, zemin etütlerini yapan uzman kişi ve diğer ilgililerle sürekli konsültasyon yapmalı ve hiçbir parametre veya özel durum ihmal edilmemelidir. Bundan sonraki aşama ise daha önemli olup, depreme dayanıklı olarak tasarlanıp projelendirilmiş yapının yerinde imalı aşamasıdır. Bu aşamada en önemli etken mevcut projenin yerinde gerçekleştirilirken herhangi bir ihmale imkan vermemek ve projenin mevcut halinin tam ve doğru bir şekilde arazide uygulanmasıdır. Bu aşamada sürekli kontrol şart olup, insan faktörü ve ihmaller sıfır mertebesine indirilmeli, uygun miktar ve özellikte malzemenin kullanılması sağlanmalıdır. Kesinlikle bilinmelidir ki depreme dayanıklı yapı tasarımı beton, çimento veya demir gibi daha fazla malzeme kullanımını öngörmez. Bilakis çağdaş deprem mühendisliği yapıların daha hafif, narin ve enerji yutma kapasitesi yüksek olmasını öngörür. Deprem etkisi altında herhangi bir yapıda oluşan hasarların nedenleri farklı yaklaşımlar ile sınıflandırılabilir. Ancak genelde oluşan hasarlar belli başlıklar altında verilebilir. Her bir yapı elemanında ve yapının genel olarak dikkate alınması ile oluşan hasarlar şu başlıklar altında verilebilir. Bunlar; sıva çatlakları, çerçeve hasarları, dolgu duvarı hasarları, kirişlerde eğilme çatlakları, kolonlarda kesme hasarı, kolonlarda basınç kırılması, kolon-kiriş ek yeri hasarı, kirişlerde eğik çekme çatlakları, perde duvarlarında hasarlar, döşeme hasarları, yapının kısmen veya tamamen mekanizma durumuna geçmesi yani göçmesidir. Çalışmada uzman sistem için gerekli kural tabanı oluşturulurken mevcut standartlar, yönetmelikler, betonarme ve yapı tasarım kuralları ve geçmiş depremlerde ortaya çıkan tecrübeler dikkate alınarak hazırlanmıştır. Bunlardan bazıları aşağıda özetlenmiştir. Binanın bulunduğu deprem bölgesi, Binanın beton kalitesi (basınç dayanımı), binanın taşıyıcı elemanları (perde, çerçeve, vb.), Birleşim bölgelerinde etriye sıklaştırılmasının olup olmadığı, Taşıyıcı elamanlarda veya duvarlardaki çatlaklar, donatıdaki korozyon durumu, Binanın planına ait kusurların varlığı (planda üniform olup olmaması), düşeyde ani rijitlik değişiminin olup olmaması, Kısa kolon, yumuşak kat veya çekme kat olup olmadığı, malzeme ve/veya işçilik kalitesinin durumu, Saplama kiriş veya diğer yapısal kusurların varlığı, döşeme veya kirişlerdeki sehim, kolonlardaki burkulma tehlikesi, Kolonlarda kesme hasarı, Kolonlarda basınç kırılması, Kolon-Kiriş ek yeri hasarı, Kirişlerde eğik çekme çatlakları, mevcut çatlakların miktarı, Perde duvarlarında hasarlar, Döşeme hasarları, Tehlike Katı (Yumuşak Kat) Olumsuzluğu, döşeme sistemi (kirişsiz döşemelerde zımbalama etkisi) vb. Programa tanımlanan bu bilgilerden sonra uzman sistem girilen bilgiler ışığı altında binaları hasarsız, az hasarlı, hasarlı, orta hasarlı, çok hasarlı ve bina tehlikeli durumda gibi sınıflara ayırmaktadır. Eğer karar vermek için bilgi yetersiz ise eksik data olduğu ve bunların neler olduğu konusunda kullanıcı uyarılmaktadır. 8. UYGULAMA Uygulama olarak 5 katlı (Şekil 4) bir binaya ait aşağıdaki değerler programa girilmiş ve kural tabanı oluşturulmuştur. Bina 1. derece deprem bölgesindedir. Bina betonarme olup, kolon-kiriş taşıyıcı sistemine sahiptir. Binada perde beton elemanlar kullanılmamıştır. Binanın beton basınç dayanımı 12 MPa mertebesindedir. Kolon- kiriş birleşim bölgesinde etriye aralıkları yaklaşık 20 cm civarındadır. Bina planda üniform değildir ve çıkmalar vardır. Binada alt kat dükkanlarda çekme kat olup yumuşak kat tehlikesi söz konusudur. Dolgu duvarlarda oturmaya bağlı çatlaklar vardır. Malzeme kalitesi kötü, işçilik kalitesi orta düzeydedir. 3 adet kirişte eğik çekme çatlağı mevcuttur. Binanın ağırlık merkezi ile rijitlik merkezi çakışmamaktadır. Geliştirilen program, mevcut dataya bağlı olarak yapıyı belirli bir puan üzerinden olumsuz durumlar için puan azaltmasına giderek, mevcut haliyle hasarsız (H), az hasarlı (AH) çok hasarlı (ÇK) ve göçme sınırında (GS) olmak üzere 4 farklı kategoriye ayırmaktadır. Şiddeti verilen bir deprem etkisinde binanın hasarı hakkında çıkarım yapabilmektedir. Mevcut bilgilerin kural tabanına uygun olarak düzenlenip programa girilmesinden sonra yapının az hasarlı olduğu ancak orta şiddetli veya daha yüksek bir depremde tehlikeli bölgede olduğu çıkarımına varılmıştır. İkinci örnek olarak 7 katlı betonarme bir binanın (Şekil 5) uzman sistem ile güvenliğinin belirlenmesi 52 TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6

Şekil 4 - Test Amaçlı Kullanılan 5 Katlı Bina Şekil 5 - Betonarme 7 Katlı Örnek Bir Bina TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6 53

için programın kural tabanında ve bilgi tabanındaki mevcut bilgilere (1997 deprem yönetmeliği, ilgili standartlar ve betonarme yapılar için tasarım koşulları, minimum koşullar, konstrüktif kurallar vb.) ek olarak kural tabanında kullanılmak üzere şu bilgiler girilmiştir: EĞER bina 1. derece deprem bölgesinde ise her iki doğrultudaki perde miktarını yeterlimi DEĞİLSE Verilen koşul için puan azalt. EĞER bina 1. derece deprem bölgesinde ise zemin parametrelerine bağlı olarak temel tipi uygun mu DEĞİLSE Verilen koşul için puan azalt. EĞER binada burulma düzensizliğine neden olacak kusur varsa Verilen koşul için puan azalt. VEYA Binada komşu katlar arası dayanım düzensizliği (zayıf kat) riski varsa Verilen koşul için puan azalt. EĞER komşu katlar arası rijitlik düzensizliği (yumuşak kat) riski varsa Verilen koşul için puan azalt. EĞER binada düşey doğrultuda süreksizlik durumu nedeniyle risk mevcut İSE verilen koşul için puan azalt. Ayrıca binanın mevcut durumuna göre şu kontroller yapılır: Donatılarda korozyonun olup olmadığı, kolonların duvarlarca desteklenip desteklenmediği, kolonlarda burkulma riskinin olup olmadığı, saplama kirişlerin varlığı ve yoğunluğu, güçlü kiriş zayıf kolon riskinin varlığı, birleşim bölgelerinde ve taşıyıcı elemanlardaki etriye aralıklarının tespiti ve kontrolü, işçilik ve malzeme kalitesi, kolon ve kirişlerde çatlak olup olmadığı binanın beton dayanımı, vb. Bina 2. derece deprem bölgesindedir. Bina betonarme olup, kolon-kiriş taşıyıcı sistemine sahiptir. Ayrıca binada her iki doğrultuda perde taşıyıcılar kullanılmıştır. Binanın beton basınç dayanımı 18 MPa mertebesindedir. Ancak binada; zaman zaman etriye sıklaştırılması konusunda olumsuzluklara rastlanmıştır. Mevcut bilgilerin kural tabanına uygun olarak düzenlenip programa girilmesinden sonra yapının mevcut hali ile hasarsız olduğu ve kodunun H olduğu, orta şiddetli bir depremde herhangi bir hasar oluşmayacağı ve kodunun yine H olacağı, ancak daha yüksek şiddetli bir depremde çok hasarlı (ÇK) olacağı çıkarımına varılmıştır. Bütün bu sonuçlar binayı mevcut haliyle değerlendiren mühendise bir fikir verecek ve kesin sonuca karar verirken kendi gözlemlerinide dikkate alacaktır. Programın amacı soru ve cevaplarla mühendisin herhangi bir kriteri gözden kaçırmaması ve yönetmelikteki bütün şartların sağlanmış olmasıdır. 9. TARTIŞMA VE SONUÇ Genel olarak bir mühendislik yapısının veya özelde herhangi bir binanın deprem etkisi altında öngörülen dayanımı, büyük ölçüde o yapının elastik ötesi bölgelerde deformasyon yapabilme yani enerji sönümleme yeteneği ile ilgilidir. Bu nedenlerle denilebilir ki depreme dayanıklı yapı tasarımı; taşıyıcı sistemin seçimi, yapım detayları ve projenin yerinde uygulanması sırasında yapım ve malzeme kalitesinin denetiminin sağlanması ile ilgilidir. Son on yılda ülkemizde meydana gelen depremler göstermiştir ki; çok temel kurallara ve minimum koşullara dahi uyulmadığından ortaya çıkan hasarlar beklenenin üstündedir. Depreme dayanıklı yapı tasarımı pek çok değerli bilim adamının vurguladığı gibi çeşitli belirsizlikleri içeren teorik ve karmaşık bir süreç içermez. Temel sorun eğitimsizlik, depreme dayanıklı yapı tasarımın temel ilkelerinin ilgili, yetkili ve uygulayıcılar tarafından bilinmemesi ve gerekli kontrollerin (zemin etütleri, proje ve yapım aşamasında) yapılmamasıdır. Ülkemiz topraklarının büyük bir kısmı %92 si deprem etkisi altındadır. 1992 Erzincan depreminden sonra yazılan raporların çoğunda ülkemizde gelecekte de büyük depremlerin olabileceği ve çok acil tedbirler alınması vurgulanmış idi. Yine temel olarak yapılan hatalar ve ihmaller vurgulanmış idi. Gerçekten de 1992 Erzincan depreminden sonra ülkemizde pek çok deprem olmuştur ve bunlardan bir tanesi büyük bir depremdir. Olmamasını temenni etmekle beraber gelecekte de Dünyanın çeşitli bölgelerinde olduğu gibi, ülkemizde de depremler olabileceği ihtimaline karşı mühendisinden akademisyenine, işçisinden, siyasisine ve kanun uygulayıcıya kadar herkes üzerine düşeni yapmalıdır. Çıkarılacak kanunlar ile ihmal ve kusuru olanlara uygulanacak yaptırımlar ve cezalar arttırılmalı, inşaat mühendisliği bölümlerinde depreme dayanıklı yapı tasarımı mecburi ders olarak ve ağırlıklı bir şekilde verilmeli, hazır ve kaliteli beton yaygınlaştırılmalı ve deprem sonrası kriz yönetimi konusunda personel yetiştirilmelidir. İnsan gibi düşünebilen ve davranabilen sistemlerin geliştirilmesi için yapılan çalışmalarda bugün için gelinen nokta, henüz yapay zekanın tam olarak geliştirilememiş olmasıdır. Yapay zekanın yapılabilirliği üzerinde yapılan felsefi tartışmalar bir yana, düşüncenin salt fiziksel süreçlere indirgenebildiği kabul edilse bile, henüz beynin tüm fonksiyonları tam olarak çözülemediğinden, bugün için yapılabilmesi henüz mümkün gözükmemektedir. Fakat konu üzerinde yapılan çalışmalar farklı alanlarda hızla devam etmektedir. Teorik olarak yapay zeka 54 TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6

yapılsa, onun fayda sağlayabilmek için gerçek dünya ile iletişim içinde olması gerekir, aynı insanın beş duyu organına sahip olduğu gibi. İşte robotik, bulanık mantık, sinirsel ağlar ve doğal arabirimler üzerinde yapılan çalışmalar, yapay zeka disiplinini bu alanlarda desteklemektedirler. Yapay zeka teknolojisinde gelişmeler sürerken buna paralel olarak nörolojik bilimlerde de beynin işleyişi ve fonksiyonlarının tam olarak anlaşılabilmesi için araştırmalar devam etmektedir. Çünkü beyin ne kadar iyi anlaşılabilirse yapay zeka teknolojileri de o oranda daha işlevsel olarak insan için istenilen faydayı sağlayabilecektir. Bu yazıda yapay zekanın önemli bir dalı olan uzman sistemler kullanılarak yapı hasarlarının sınıflandırılması verilmiş ve bir uygulama sunulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre söylenebilir ki; çoklu karar verme süreçleri için büyük çaplı mühendislik problemlerinde uzman sistemler bir hayli başarılıdır. Ancak unutulmamalıdır ki bu sonuçlar çok sayıda bina hakkında hızlı bir karar verme sürecinde ve binaların mevcut durumlarına göre sınıflandırılmalarının gerektiği durumlarda mühendise sadece bir fikir verecektir. Kesin karar yapıyı bizzat inceleyen mühendise ait olacaktır. YARARLANILAN KAYNAKLAR 1. Civalek, Ö., Nöro-Fuzzy Tekniği Kullanılarak Depreme Dayanıklı Yapı Tasarımı., Dördüncü Ulusal Deprem Mühendisliği Konferansı, 431-438; 17-19 Eylül, Ankara, 1997. 2. Civalek, Ö., The analysis of the rectangular plates without torsion via hybrid artificial intelligent technique, Proceedings of the Second International Symposium on Mathematical & Computational Applications, September 1-3, Azerbaijan, 95-101;1999. 3. Civalek, Ö., Dikdörtgen Plakların Nöro-Fuzzy Tekniği ile Analizi, III. Ulusal Hesaplamalı Mekanik Konferansı, 16-18 Kasım, İstanbul, 517-525; 1998. 4. Civalek, Ö., Nöro- Fuzzy Tekniği ile Dairesel Plakların Analizi, Journal of Eng. Science of Dokuz Eylül University, Vol. 1(2); 13-31, 1999. 5. Civalek, Ö., Çatal, H.H., Geriye Yayılma Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Elastik Kirişlerin Statik ve Dinamik Analizi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen ve Mühendislik Dergisi. 6. Civalek, Ö., Çatal, H.H., ve Demirdağ, O., Geriye Yayılma Yapay Sinir Ağları ile Düzlem Çerçeve ve Kirişlerin Titreşim Frekanslarının Tahmini, İMO Teknik Dergi Temmuz,2002. 7. Civalek, Ö., Çatal, H.H., Geriye Yayılma Sinir Ağı Kullanılarak Elastik Kirişlerin Eğilme Titreşimlerinin Yaklaşık Hesabı, TMMK, Ulusal Mekanik Kongresi, Eylül, Konya Selçuk Üniversitesi, 2001. 8. Civalek, Ö., The Analysis of Time Dependent Deformation In R.C. Members By Artificial Neural Network, Journal of Eng. Sciences of Pamukkale Univ., 3(2),331-335 1997. 9. Civalek, Ö, Elastik Zemine Oturan Kirişlerin Nöro-Fuzzy Tekniği ile Analizi, 7th. National soil mechanics and foundation engineering conferences, 22-23 October, Yıldız Univ., Istanbul, 1998. 10. Ülker, M., Civalek, Ö., The Buckling Analysis Of Axially Loaded Columns With Artificial Neural Networks, Turkish J. Eng. Env. Sci., TUBITAK, 26, 117-125,2002. 11. Ülker, M., Civalek, Ö., Dairesel Silindirik Kabukların Hibrid Yapay Zeka Tekniği İle Analizi, İMO Teknik Dergi, 12(2), 2401-2417,2001. 12. Civalek, Ö., Calayır, Y., Yapay Sinir Ağı Tekniği Kullanılarak Düzlem Çerçeve Yapıların İkinci Mertebe Analizi., GAP 2. Mühendislik Kongresi, 46-55, 21-23 Mayıs, Ş. Urfa, 1998. 13. Kaplan, H., Civalek, Ö., Yapı Doğal Titreşim Frekanslarının Fuzzy Mantığı ile Hasabı, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 4(1-2); 569-575, 1998. 14. Civalek, Ö., Plak ve Kabukların Nöro-Fuzzy Tekniği ile Lineer ve Lineer Olmayan Statik-Dinamik Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, (in Turkish), Elazığ, 1998. 15. Civalek, Ö., Yapay Zeka Tekniği ve Mühendislik Uygulamaları, Türkiye Teknik Elemanlar Vakfı (TÜTEV), -seminer -Mart, Ankara -2002. 16. Civalek, Ö., Yapay Sinir Ağları ve Yapı Mühendisliğinde Kullanım İlkeleri, Türkiye Teknik Elemanlar Vakfı, (TÜTEV Teknik Dergisi, Ağustos, 29-37, Ankara -2002. 17. Civalek Ö., Ülker, M., Free Vibration Analysis of Elastic Beams Using Multi-layer Neural Networks, T. J. Of Eng. Env. Sci., TUBITAK, (under evaluation),2002. 18. Civalek, Ö., Dikdörtgen Plakların Lineer ve Non-Lineer Analizinde Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı-Özeti yayınlanmış makale, BUMAT- Mühendislikte Modern yöntemler sempozyumu, İ.T.Ü, 2001. 19. http://www.yapay-zeka.org/ 20. Freedman, D.H. Yeni nesil robotlar, Bilim teknik dergisi, Mayıs 1993. 21. Giarratono, J., and Riley, G., Expert Sytems, Principles and Programming., PWS Publishing Company, Boston,1994. 22. Çamlıbel, N., Depreme Dayanıklı Yapıların Tasarım İlkeleri, Y.T.Ü Yayınları, Yayın No: 288, İstanbul, 1994. 23. Ersoy, U., Erzincan Depremi ve Betonarme Yapılar, 13 Mart 1992 Erzincan Depremi Mühendislik Raporu, İMO Ankara Şubesi, Ankara,1992. 24. Özmen, G., 1997 Türkiye Deprem Yönetmeliğine Göre Tasarım Uygulamaları, Türkiye Deprem Vakfı Teknik Raporu, TDV/TR 018-32, İstanbul, 1999. 25. Sucuoğlu, H., Gülkan, P., Yapısal Hasarların Genel Değerlendirilmesi, 13 Mart 1992 Erzincan Depremi Mühendislik Raporu, İMO Ankara Şubesi, Ankara,1992. 26. Tankut, T., Ersoy, U., Az Katlı Yapıların Deprem Tasarımına İlişkin Bir Öneri, TMH, İnşaat Mühendisleri Odası, 286, 1996. 27. Tezcan, S. S., Depremden Korunmak İçin Mimari Öneriler, Deprem- Makaleler, TMMOB, İnşaat Mühendisleri Odası, Ankara, 2000. TMH - TÜRKÝYE MÜHENDÝSLÝK HABERLERÝ SAYI 439-440 - 2005/5-6 55