مهندسی سازه و ساخت

مهندسی سازه و ساخت

بهینه‌سازی کاربردی قاب‌های خمشی فولادی با استفاده از الگوریتم‌های فرا‌ابتکاری

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی شهید نیکبخت، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده شهید نیکبخت، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
3 استاد، گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی شهید نیکبخت، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
چکیده
در سال‌های اخیر، روش‌های بهینه‌سازی فراابتکاری به دلیل قابلیت‌های برجسته خود در حل مسائل متنوع، به ویژه در بهینه‌سازی قاب‌های فولادی، توجه بسیاری از پژوهشگران را به خود جلب کرده‌اند. با این حال، اکثر مطالعات پیشین تنها بر ارزیابی عملکرد این روش‌ها و جنبه‌های نظری آن‌ها تمرکز داشته‌اند، در حالی که کاربردهای عملی این موارد کمتر مورد بررسی قرار گرفته است. هدف از این مطالعه بررسی و استفاده از الگوریتم‌های فر‌اابتکاری گرگ خاکستری و نهنگ در بهینه‌سازی سازه‌های فولادی به منظور ارائه روشی کاربردی برای مهندسان طراح است. در این پژوهش، این الگوریتم‌ها به صورت خودکار و با استفاده از برنامه نویسی در محیط MATLAB برای دستیابی به طراحی بهینه قاب‌های فولادی با رعایت قیود طراحی آیین نامه‌ی AISC-LRFD توسعه داده شده‌اند. این روش با کمک رابط برنامه‌نویسی نرم‌افزار ETABS2016 امکان تعامل مستقیم با ورودی‌ها و خروجی‌های برنامه را فراهم کرده و از این طریق، بهینه‌سازی قاب را با لحاظ نمودن محدودیت‌های اجرایی و محاسباتی انجام می‌دهد. تحقیق حاضر می‌کوشد که الگوریتم های فرا‌ابتکاری به عنوان ابزاری کاربردی برای مهندسان سازه تبدیل شود تا با در نظر گرفتن الزامات آیین نامه‌های طراحی، سازه‌های اقتصادی‌تر ساخته و هزینه‌های جاری به کمترین میزان خود برسند. کارکرد طرح پیشنهادی بر روی دو قاب فولادی دو و چهارطبقه و دو قاب سه بعدی دو طبقه و سه طبقه با رعایت نکات طراحی، ارزیابی شده است. نتایج نهایی از این طریق نشان می‌دهد که هر دو الگوریتم قابلیت ارائه یک روش محاسباتی موثر برای طراحی بهینه قاب‌های فولادی را دارند. یافته‌های این مطالعه، ابزاری کارآمد برای کاهش وزن و تسریع در فرآیند طراحی سازه‌های فولادی فراهم می‌کند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Applied Optimization of Steel Moment Frames Using Metaheuristic Algorithms

نویسندگان English

Ruholamin Chatrazar 1
Hamed Ghohani Arab 2
Mahmoud Miri 3
1 Master's student, Civil Engineering Department, Shahid Nikbakht Faculty of Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
2 Associate Professor, Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Sistan and Baluchestan
3 Professor,Civil Engineering Department, Shahid Nikbakht Faculty of Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
چکیده English

In recent years, metaheuristic optimization methods have attracted significant attention from researchers due to their outstanding capabilities in solving various problems, particularly in the optimization of steel frames. However, most previous studies have focused solely on evaluating the performance of these methods and their theoretical aspects, while their practical applications have been less explored. This study aims to investigate and apply the Grey Wolf Optimizer (GWO) and Whale Optimization Algorithm (WOA) in the optimization of steel structures to present a practical method for design engineers. In this research, these algorithms were automated and developed using programming in the MATLAB environment to achieve the optimal design of steel frames, considering the design constraints of the AISC-LRFD code. This method, with the help of the application programming interface of the ETABS2016 software, enables direct interaction with the program’s inputs and outputs. Through this approach, frame optimization is performed while considering practical and computational constraints. This research attempts to transform metaheuristic algorithms into practical tools for structural engineers to design more economical structures that comply with design code requirements and minimize ongoing costs. The functionality of the proposed method has been evaluated on two- and four-story steel frames as well as two three-dimensional two- and three-story frames while adhering to design principles. The final results indicate that both algorithms can provide an effective computational method for the optimal design of steel frames. The findings of this study provide an efficient tool for reducing costs and accelerating the design process of steel structures.

کلیدواژه‌ها English

Metaheuristic Structural Optimization
Section Optimization
Discrete Optimization
Grey Wolf Optimizer
Whale Optimization Algorithm
Steel Moment Frames
 
[1]
S. S Rao, )2009.( Engineering Optimization Theory and Practice, New Jersey: John Wiley & Sons.
[2]
A. Kaveh and S. Talatahari,)2010.( “An improved ant colony optimization for the design of planar steel frames”, Engineering Structures, vol. 32, no. 3, pp. 864-873.
[3]
S. Rajeev and C. S. Krishnamoorthy,)1992.( “Discrete Optimization of Structures Using Genetic Algorithms”, Journal of Structural Engineering, vol. 118, no. 5, pp. 1233-1250.
[4]
S. Pezeshk, C. V. Camp and D. Chen,)2000.( “Design of Nonlinear Framed Structures Using Genetic Optimization”, Journal of Structural Engineering, vol. 126, no. 3, pp. 382-388.
[5]
A. Kaveh and H. Rahami,(2006). “Nonlinear analysis and optimal design of structures via force method and genetic algorithm”, Computers & Structures, vol. 84, no. 12, pp. :770-778.
[6]
A. Kaveh and S. Talatahari,(2010). “Optimum design of skeletal structures using imperialist competitive algorithm”, Computers and Structures, vol. 88, no. 21-22, pp. 1220 - 1229.
[7]
O. HasançEbi and S. Kazemzadeh Azad,(2012). “An exponential big bang-big crunch algorithm for discrete design optimization of steel frames”, Computers and Structures, Vols. 110-111, pp. 167 - 179.
[8]
S. Talatahari, A. H. Gandomi, X.-S. Yang and S. Deb,(2015). “Optimum design of frame structures using the Eagle Strategy with Differential Evolution”, Engineering Structures, vol. 91, pp. 16-25.
[9]
M. R. Maheri and M. Talezadeh,(2017). “An Enhanced Imperialist Competitive Algorithm for optimum design of skeletal structures”, Swarm and Evolutionary Computation, vol. 40, pp. 24-36.
[10]
A. Khajeh, M. R. Ghasemi and H. Ghohani Arab,(2017). “HYBRID PARTICLE SWARM OPTIMIZATION, GRID SEARCH”, INTERNATIONAL JOURNAL OF OPTIMIZATION IN CIVIL ENGINEERING , vol. 7, no. 2, pp. 171-189.
[11]
M. Artar and A. Daloglu,(2018). “Optimum weight design of steel space frames with semi-rigid connections using harmony search and genetic algorithms”, Neural Computing and Applications, vol. 29, no. 11, pp. 1089 - 1100.
[12]
S. Mirjalili , S. M. Mirjalili and A. Lewis,(2014). “Grey Wolf Optimizer”, Advances in Engineering Software, vol. 69, pp. 46-61.
[13]
S. Mirjalili and A. Lewis,(2016). “The Whale Optimization Algorithm”, Advances in Engineering Software, vol. 95, pp. 51-67.
[14]
A. Kaveh, S. R. Hoseini Vaez , P. Hosseini and M. Bakhtyari ,(2019). “Optimal Design of Steel Curved Roof Frames by Enhanced Vibrating Particles System Algorithm”, Periodica Polytechnica Civil Engineering, vol. 63, no. 4, p. 947–960.
[15]
A. Kaveh, S. R. Hoseini Vaez , P. Hosseini and M. A. Fathali ,(2021). “Heuristic Operator for Reliability Assessment of Frame Structures”, Periodica Polytechnica Civil Engineering, vol. 65, no. 3, p. 702–716.
[16]
M. J. Haji Mazdarani, S. R. Hoseini Vaez, P. Hosseini and M. A. Fathali,(2023). “Reliability-based layout optimization of concentrically braced in 3D steel frames”, Structures, vol. 47, pp. 1094-1112.
[17]
M. Vafaee Motlagh, S. R. Hoseini Vaez and A. Asaad Samani,(2024). “Optimum performance-based design of concentric braced steel frames”, Journal of Structural and Construction Engineering, vol. 11, no. 9, pp. 120-142.
[18]
P. Hosseini, A. Kaveh, M. A. Fathali and S. R. Hoseini Vaez,(2024). “A two-loop RBDO approach for steel frame structures using EVPS, GWO, and Monte Carlo simulation”, Mechanics of Advanced Materials and Structures, vol. 32, no. 4, pp. 605-624.
[19]
A. Khajeh, a. k. kiani, m. seraji and H. Dasht,(2023). “Optimization of structure using hybrid Harris hawks and genetic algorithm”, Journal of Structural and Construction Engineering, vol. 10, no. 1, pp. 114-132.
[20]
H. Eimani kalehsar and A. Esmaeile Aghdam,(2024). “Sizing optimization of truss structures using the exchange market algorithm”, Journal of Structural and Construction Engineering, vol. 11, no. 7, pp. 99-122.
[21]
AISC,(2010). Specifications for structural steel buildings, Chicago: IL: AISC.
[22]
V. Tog˘an,(2012). “Design of planar steel frames using Teaching–Learning Based Optimization”, Engineering Structures, vol. 34, p. 225–232.
[23]
P. c. f. R. I. C. o. P. f. S. R. D. o. Buildings,(1393). IRANIAN CODE OF PRACTICE FOR SEISMIC RESISTANT DESIGN OF BUILDINGS Standard NO.2800 (4 Edition), Tehran: Road، Housing and Urban Development Research Center.
[24]
M. I. Salama,(2013) “New simple equations for effective length factors”, HBRC Journal.
[25]
A. Mahallati, H. Ghohani Arab and M. R. Ghasemi,(2018). “OPTIMIZATION OF STEEL MOMENT FRAME BY A PROPOSED EVOLUTIONARY ALGORITHM”, INTERNATIONAL JOURNAL OF OPTIMIZATION IN CIVIL ENGINEERING, vol. 8, no. 4, pp. 511-524.
[26]
M. Črepinšek, S.-h. Liu and M. Mernik,(2013). “Exploration and Exploitation in Evolutionary Algorithms: A Survey”, ACM Computing Surveys , vol. 45.
[27]
C. V. Camp, B. J. Bichon and S. P. Stovall,(2005). “Design of Steel Frames Using Ant Colony Optimization”, Journal of Structural Engineering, vol. 131, no. 3, pp. 369-379.
[28]
P. Murren and K. Khandelwal,(2014). “Design-Driven Harmony Search (DDHS) in Steel Frame Optimization”, Engineering Structures, vol. 59, pp. 798-808.
 
 

  • تاریخ دریافت 27 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 11 اردیبهشت 1404
  • تاریخ پذیرش 23 اردیبهشت 1404