A graph theory‐based methodology is proposed for the sewer system optimization problem in this study. Sewer system optimization includes two subproblems: layout optimization and hydraulic design optimization, which can be solved independently or solved simultaneously. No matter which method is chosen for the solution of the optimization problem, a feasible layout that satisfies the restrictions of the sewer system must be obtained in any step of the solution. There are two different layout options encountered: the layouts containing all sewer links and the layouts not containing all sewer links. The method proposed in this study generates a feasible sewer layout that contains all sewer links and satisfies all restrictions of a sanitary sewer system by using graph theory without any additional strategies unlike other studies. The method is applied to two different case studies. The results of the case studies have shown that graph theory is well applicable to sewer system optimization and the methodology proposed based on it is capable of generating a feasible layout. This study is expected to stimulate the use of graph theory on similar studies.

This study is about the development of an Artificial Neural Network (ANN) based practical rapid assessment method for Reinforced Concrete (RC) buildings by using the minimum possible number of input data. The problem is formulated as a classification problem and evaluated as two sub-problems. Feed Forward Back Propagation (FFBP) and Generalized Regression Neural Networks (GRNNs) are used in each case and eight different ANN models are developed. To develop ANN models, a total of 402 residential building models are generated of three types and up to eight storeys. The earthquake performance of these building models is investigated through the nonlinear incremental mode combination method. By using the building properties as inputs and the results of structural analyses as outputs, the ANN models are trained and tested. Additionally, existing buildings are used for validation. The results show that the earthquake behavior of RC buildings can be predicted successfully using an ANN.

This statement of retraction refers to the iFirst version of the paper that has since been removed from this site. A PDF version of the retracted article can be viewed in the Supplementary Content section of this article

Sanayinin ilerlemesi ve teknolojik gelişmeler sonucunda insanoğlu küresel çevre sorunları ile karşı karşıya kalmıştır. Çevre kirliliği sonucunda doğanın dengesi bozulurken bazı canlı türleri yok olmuştur. Çevre sorunlarının ve etkilerinin yoğun olarak hissedilmeye başlanması ile birlikte, insanların çevreye karşı tutumlarının belirlenmesi de önem kazanmaya başlamıştır. Çevresel tutumların belirlenmesi amacıyla 15 maddeden oluşan “Yeni Ekolojik Paradigma (New Ecological Paradigm-NEP)” ölçeği literatürde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada da üniversite öğrencilerinin çevreye yönelik tutumlarını NEP ölçeği ile belirlemek ve bu tutumların öğrencilerin demografik, ekonomik, spor yapma, sigara kullanma, çevre dostu ürün tüketme, tasarruf yapma ve çevreyle ilgili bir derneğe üye olma gibi özellikleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın hedef grubu, Manisa Celal Bayar Üniversitesinde okuyan öğrencilerdir. Araştırmada hazırlanan anket, üniversitede okuyan öğrenciler arasında kolayda örnekleme yöntemi ile seçilen toplam 420 kişiye uygulanmıştır. Kullanılan ölçekten “insanlığın üstünlüğü”, “çevresel felaket”, “doğanın üstünlüğü”, “teknolojik üstünlük” olarak isimlendirilen dört faktör elde edilmiştir. Ölçekten elde edilen dört faktöre ilişkin demografik özellikler açısından farklılıkları analiz edebilmek ve spor yapma, sigara kullanma, çevre dostu ürün tüketme, tasarruf yapma, çevreyle ilgili derneğe üye olma gibi etkenler arasındaki ilişkileri ortaya koymak amacıyla hipotezler geliştirilmiştir. Bunun sonucunda geliştirilen hipotezlerden 18 tanesinde anlamlı bir ilişki olduğu belirlenmiştir.