No abstract

No abstract

Ülkemizde kentsel dönüşüm kapsamında yıkılacak birçok eski veya hasar görmüş yapı olması, yeni yıkım tekniklerinin arayışına girilmesine sebep olmuştur. Yurt dışında yıllardır başarılı bir şekilde uygulanan patlayıcı ile kontrollü yapı yıkımı, avantajları düşünüldüğünde dikkate değer bir tekniktir. Bu çalışmada, Edirne Kapıkule Gümrük Lojman Binası'nın patlayıcı kullanılarak kontrollü yıkımı gerçekleştirilmiştir. Bu amaç doğrultusunda, hali hazırda bulunmayan bina planı şerit metre kullanılarak çıkarılmış ve bilgisayar ortamında 3 boyutlu modeli oluşturulmuştur. Binaya ait betonarme malzeme özellikleri laboratuvar çalışmaları sonucunda belirlenmiş ve binanın statik durumu hakkında bilgi edinilmiştir. Bina kolonlarında deneme atımları gerçekleştirilerek kolon başına düşen şarj miktarı hesaplanmıştır. Bu bilgiler ışığında yıkım tasarımı önerilmiştir. Önerilen yıkım tasarımı, bir sonlu elemanlar programı kullanılarak oluşturulan bina modeli üzerinde test edilmiştir. Oluşturulan simulasyon modelinde binanın davranışı ve kolonlara etkiyen moment ve basınç yükleri tespit edilmiştir. Kolonlara etkiyen yükler, kolonların taşıma kapasitesi ile karşılaştırılarak, kolonların deformasyon derecesi öngörülmüştür. Yıkım sonrası binanın durumu incelenerek öngörülen deformasyonun meydana gelip gelmediği incelenmiştir. Patlayıcı madde kullanılarak yıkım gerçekleştirildikten sonra, yıkımın amacına hizmet ettiği görülmüştür. Ancak patlayıcı konulmayan yapı elemanlarında öngörülen deformasyonun olmadığı gözlemlenmiş, bunun sebepleri irdelenmiştir. Yıkım sonucu, komşu yapılarda herhangi bir hasar oluşmamış, yıkımdan kaynaklanan yer sarsıntılarının betonarme yapılara hasar verici boyutta olmadığı ölçülmüştür. Çalışma sonunda, makineli yıkım ile patlayıcı madde kullanılarak gerçekleştirilen yıkım maliyet açısından karşılaştırılmıştır. Kat sayısının azlığı ve sıralı patlatma ateşleme süresinin kısa olmasından dolayı makineli yıkımın daha avantajlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

No abstract

This study aimed to develop a new model in which rock characteristics, blasting design parameters and excavation planning were also considered by using various machine learning methods in a funicular line excavation where blast-induced vibrations could not estimate with a high correlation by using the commonly and successfully used PPV-SD (Peak Particle Velocity-Scaled Distance) estimation formula. In addition to developing a new model, another aim was to reveal the effect of rock characteristics, blasting and excavation planning parameters on PPV estimation numerically in the form of weights. For this purpose, 225 events in 57 shots were recorded in the funicular line excavation. Each blasted cross-section's rock characteristics were obtained from on-site inspection and geological reports. At first, recorded blasting vibration data were evaluated using the well-known PPV–SD equation, and it was seen that the relationship between PPV and SD was not able to represent the site-specific vibration attenuation. Therefore, the obtained data were evaluated with Random Forest and other Machine Learning Methods. In these evaluations, RQD, UCS, unit of advance, the maximum charge per delay, the cross-sectional area of tunnel face, total charge, and distance between shot point and vibration measurement station were used as inputs, and peak particle velocity was used as output. The results showed that the random forest model's prediction accuracy was more acceptable than the well-known PPV–SD equation and other machine learning methods. Another significant finding of the study is that parameters not considered in PPV estimation, such as UCS, RQD, and cross-sectional area of tunnel face, may be more effective than the commonly used scaled distance.