ESTIMATION OF THE MAXIMUM BENDING MOMENT OF CANTILEVER SHEET PILE WALLS BY USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION ANALYSIS

Abstract

Sheet pile walls are flexible retaining structures that are used to hold the horizontal soil pressures behind them, especially in situations that cause stress changes such as excavation. They are divided into two as cantilever and externally supported. Cantilever walls are used in excavations with a maximum depth of 6 meters and are supported by anchors in excavations deeper than this. Some of the values to be calculated in the design of cantilever sheet pile walls are the embedment depth and the maximum bending moment that(Mmax) will occur in the cross-section of the wall. There are various approaches in analytical methods that have complex calculation steps such as determining earth pressures, solving second and third-order equations. In this study, the Mmax that will occur in the cross-section of a cantilever sheet pile wall penetrates in the sand is estimated by the expressions obtained with the help of multiple linear regression(MLR) analysis. The results showed that the Mmax may not be achieved by only MLR models but with the help of polynomial equations.Palplanş duvarlar, özellikle kazı gibi gerilme değişikliklerine neden olan durumlarda, yatay zemin basınçlarını arkalarında tutmak için kullanılan esnek istinat yapılarıdır. Temel olarak konsol ve dış destekli olarak ikiye ayrılırlar. Maksimum 6 metre derinliğe sahip kazılarda konsol duvarlar kullanılır ve bundan daha derin kazılarda ankrajlarla desteklenir. Konsol palplanş duvarların tasarımında hesaplanacak değerlerden bazıları gömme derinliği ve duvar kesitinde oluşacak maksimum eğilme momentidir. Toprak basınçlarının belirlenmesi ve ikinci ve üçüncü mertebeden denklemlerin çözülmesi gibi karmaşık hesaplama adımlarına sahip analitik yöntemler için çeşitli yaklaşımlar bulunmaktadır. Bu çalışmada, yapılacak bir kazı nedeniyle kuma gömülü bir konsol palplanş duvarın kesitinde oluşacak maksimum eğilme momenti, çoklu lineer regresyon analizi yardımıyla elde edilen ifadelerle tahmin edilmeye çalışılmıştır. Sonuçlar, sadece lineer regresyon modellerinin yardımı ile değil ancak tahmin sonuçlarının polinom ifadeler yardımıyla iyileştirilmesi sonucunda tatmin edici derecede başarılı tahmin edilebileceğini göstermiştir.