The reinforced concrete retaining walls (RCRWs) are constructed many
civil engineering projects such as highway, railway, building etc. Many
different design constraints must be considered in the design of RCRWs. In the
traditional approach, the design variables are controlled many times by
trial-error process to provide the optimum design, thus the optimization techniques
must be used to save on time for project managers. The other important subject in civil engineering
projects is to estimate correctly the cost of the project before the
construction for the tender process. In the first stage of the study, 125 optimization
problems for the RCRW, which are sitting on strong soil layer, are analyzed for
different combinations of wall heights, surcharge loads and internal friction
angles of the backfill soil by use of the modified artificial bee colony (ABC)
algorithm, and minimum costs are determined. Then, the multiple regression and
artificial neural network models are presented for minimum cost estimation of
the wall. The cost estimations obtained from the proposed models are in great
agreement with the calculated values by the modified ABC algorithm. The error
values between predicted and calculated minimum costs are almost zero. The
results show that the proposed models can be successfully used for minimum cost
estimation of the RCRWs sitting on strong soil layer.
Artificial neural network Cost estimation Modified artificial bee colony algorithm Regression model Retaining wall
Betonarme istinat duvarları, karayolu, demiryolu,
bina vb. birçok inşaat mühendisliği projesinde inşa edilmektedir. Betonarme
istinat duvarlarının tasarımında birçok farklı tasarım kısıtlaması göz önünde
bulundurulmalıdır. Geleneksel yaklaşımda, tasarım değişkenleri optimum tasarımı
sağlamak için deneme yanılma işlemi ile birçok kez kontrol edilir, bu nedenle
proje yöneticileri zamandan tasarruf etmek için optimizasyon teknikleri
kullanmak durumundadır. İnşaat mühendisliği projelerindeki diğer bir önemli
konu, ihale süreci için inşaat öncesi proje maliyetinin doğru olarak tahmin
edilmesidir. Çalışmanın ilk aşamasında, duvar yükseklikleri, sürşarj yükleri ve
dolgu zemininin içsel sürtünme açılarının farklı kombinasyonlarında, sağlam
zemin tabakasına oturan betonarme istinat duvarı için 125 optimizasyon problemi
modifiye yapay arı koloni algoritması kullanılarak analiz edilmiş ve minimum
maliyetler belirlenmiştir. Daha sonra, duvarın minimum maliyet tahmini için
çoklu regresyon ve yapay sinir ağı modelleri sunulmuştur. Önerilen modellerden
elde edilen maliyet tahminleri, modifiye yapay arı koloni algoritması
tarafından hesaplanan değerlerle büyük ölçüde uyumludur. Tahmin edilen ve
hesaplanan minimum maliyetler arasındaki hata değerleri neredeyse sıfırdır.
Sonuçlar, önerilen modellerin, sağlam zemin tabakasına oturan betonarme istinat
duvarlarının minimum maliyet tahmini için başarıyla kullanılabileceğini
göstermektedir.
Maliyet tahmini Modifiye yapay arı koloni algoritması Regresyon modeli İstinat duvarı Yapay sinir ağı
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | March 23, 2020 |
Submission Date | November 14, 2019 |
Acceptance Date | January 3, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 7 Issue: 100. Yıl Özel Sayı |