Su tutma modelinin parametrelerinin yapay zeka optimizasyon algoritmaları ile tahmin edilmesi

İnşa edilen mühendislik tasarımlarında su varlığının neden olabileceği olumsuz etkileri ortadan kaldırmak ya da minimum seviyeye indirebilmek amacıyla yapının konumlandığı zeminlerdeki su miktarının optimum seviyede olması gerekmektedir. Ancak bazı durumlarda su seviyesi optimum değerden daha yüksek olabilmekte ve deprem dalgalarının etkisiyle daha fazla artan boşluk suyu basıncı üst yapıda ciddi hasarlara yol açmaktadır. Bu yüzden zeminde yer alan su içeriğini optimum seviyede tutabilmek için zemin su ilişkisi sürekli izlenmesi gerekmektedir. Gözenekli ortamın hidrolik karakterizasyonunda önemli bir role sahip olan su tutma eğrisi zeminde bulunan su miktarı ile zemin su potansiyeli arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Bu eğri zeminin yapısı ve gözenekliliği gibi zeminin fiziksel özellikleriyle ilişkili olduğu için parametrelerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi gerekmektedir. Doğrusal olmayan bir fonksiyon olan su tutma eğrisinin parametrelerini tahmin etmek için Van Genuchten modeli kullanılmıştır. Geleneksel optimizasyon yöntemlerinin yeterli olmaması nedeni ile yapay zeka optimizasyon algoritmalarından simbiyotik organizma arama algoritması ile dünyanın altı farklı noktasından elde edilen toprakların fiziksel özelliklerine ilişkin veriler kullanılarak parametreler tahmin edilmiştir. Elde edilen bulgular R2 değerlerinin %99’un üzerinde olduğunu göstermekte olup θr, θs, α ve n parametrelerin gerçek değerlerine oldukça yakın tahmin edilmiştir.

The amount of water on the ground where the structure is located must be at an optimum level to eliminate or minimize the negative effects that may be caused by the presence of water in engineering designs. However, in some cases, the water level may be higher than the optimum value and the increased pore water pressure with the effect of earthquake waves causes serious damage to the superstructure. Therefore, soil water contents must be constantly monitored to keep the water content in the ground at an optimum level. The soil water retention curve, which has an important role in the hydraulic characterization of porous media, shows the relationship between the amount of water contained in soil and the soil water potential. Since this curve is related to the soil structure and physical properties of the soil such as porosity, its parameters need to be estimated accurately. The Van Genuchten model was used to estimate the parameters of the soil water retention curve, which is a nonlinear function. The parameters were estimated using data on the physical properties of soils obtained from six different locations around the world with the symbiotic organisms search algorithm, which is one of artificial intelligence optimization algorithms. The findings show that R2 values are over 99% and the parameters θr, θs, α, and n are estimated very close to their real values.