Görüntüleme
12
İndirme
2
Bu çalışmada rijit çelik çerçevelerin Av Arama, Parçacık Sürü ve Büyük Patlama - Büyük Çöküş optimizasyon yöntemlerini temel alan üç farklı optimum tasarım algoritması sunulmuştur. Av Arama optimizasyon algoritması kurt, aslan, yunus gibi hayvanların grupça avlanmalarından esinlenilerek geliştirilmiştir. Grupta yer alan hayvanlar (avcılar) avlarını bir daire içine alır ve yakalarlar. Avcılar, kokularının av tarafından hissedilmemesi için rüzgâra doğru durmazlar. Bu avcılardan her birisi yapısal bir optimizasyon problemi için aday bir çözüm oluşturur. Parçacık Sürü optimizasyon algoritması sürü halinde hareket eden kuş, balık ve böceklerden esinlenerek geliştirilmiş bir yöntemdir. Sürüdeki her hayvan (parçacık) kendi konumunu sürüde bulunan diğer parçacıklara ve kendisinin bir önceki konumuna göre düzenler. Hedefe ulaşıncaya kadar bu süreç devam eder. Büyük Patlama – Büyük Çöküş optimizasyon algoritması evrenin büyük patlama ve büyük çöküş hipotezinden esinlenilmiştir. Büyük Patlama evresinde Merkez Noktası ya da Kütle Merkezi olarak adlandırılan benzersiz bir nokta üretilmektedir. Algoritma kapsamında Kütle Merkezi yakınlarında yeni adaylar belirlenir, uygunlukları hesaplanır ve içlerinden en iyisi seçilir. Çalışma kapsamında üç katlı üç açıklıklı, beş katlı üç açıklıklı ve yedi katlı üç açıklıklı olmak üzere üç adet çelik çerçevenin bu algoritmalar ile en küçük ağırlıkları bulunacak şekilde optimum boyutlandırılmaları yapılmıştır. Boyutlandırma yapılırken LRFD-AISC (Yük ve Dayanım Katsayılarıyla Tasarım (YDKT)) yönetmeliğindeki sınırlayıcıların sağlanması hedeflenmiştir. Ayrıca, üç teknik birbiriyle kıyaslanmış, Parçacık Sürü algoritması 2 örnekte en iyi sonucu bulması açısından diğerlerine kıyasla daha iyi bir performans sergilemiş, Av Arama algoritması da onu takip etmiştir. Her örnek için en küçük ağırlığı bulan tekniğin sonuçları baz alınarak çerçevelerin SAP2000 analiz programı ile yük altında deplasman analizleri yapılmıştır. Son olarak, çerçevelerin en üst kat yanal deplasmanları belirlenmiş ve yorumlarda bulunulmuştur.
This study presented three different optimum design algorithms based on the hunting search, particle mass and big explosion - big collapse optimization methods. The hunting search optimization algorithm has been developed by inspired by group hunting of animals such as wolves, lions, yuns. The animals in the group take their hunting into a apartment and catch them. The hunters do not stop in the wind so that their smells are not felt by the hunting. Each of these hunters creates a candidate solution to a structural optimization problem. Particular Mass optimization algorithm is a method developed inspired by birds, fish and insects that move in mass. Each animal (particles) in the grain arranges its position according to the other particles in the grain and its previous position. This process will continue until the goal is reached. Big Explosion - The Big Collapse optimization algorithm is inspired by the hypothesis of the great explosion and great collapse of the universe. In the stage of the Great Explosion, a unique point called the Central Point or the Mass Center is produced. Under the algorithm, new candidates are identified near the Mass Center, the suitability is calculated and the best of them is selected. Three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey three-storey The measurement is aimed at providing restrictors in the LRFD-AISC (Design with Load and Resistance Countries (YDKT) regulations. In addition, compared with each other, the Algorithm of Particular Mass showed better performance than the others in terms of finding the best results in the 2 examples, and the Hunter Search Algorithm also followed it. Based on the results of the technique found the smallest weight for each sample, the framework’s SAP2000 analysis program has been carried out underload movements analysis. Finally, the upper floor side movements of the framework were determined and found in comments.
In this study, three different optimum design algorithms including Hunting Search, Particle Swarm and Big Bang - Big Crunch techniques of rigid steel frames are presented. Hunting Search optimization algorithm is developed by inspiring group hunting of animals such as wolf, lion and dolphin. Animals (predators) in the group circle their hunts and catch them in the end. Predators do not stand towards wind not to felt their smells by prey animals. Each of these predators constitutes a solution for a structural optimization problem. Particle Swarm optimization algorithm technique is developed by inspiring flock animals such as birds, fishes and insects. Each animal in the flock (particle) arranges its position according to other particles in the flock and its previous position. This process continues until reaching the target. Big Bang – Big Crunch optimization algorithm is inspired by the big bang and big crunch hypothesis of the universe. A unique point which is called as Center point or center of mass is generated in the Big Bang phase. In the scope of the algorithm, new candidates are determined around the center of mass, suitability of them is calculated and the best one among them is selected. In this study, optimum sizing of three steel frames (three storey- three bay,five storey- three bay,seven storey- three bay rigid steel frames) by considering minimum weight values is performed by using these algorithms. Designs are carried out in accordance with the principles in LFRD-AISC (Load and Resistance Factor Design - American Institute of Steel Construction). Besides, three techniques are compared to each other, the particle swarm algorithm showed better performance than the others in terms of finding the best results in twoexamples, hunting search algorithm also followed it. The results of the technique in which the least weight is calculated is taken into consideration and the displacement analysis of the frames are made under loading by SAP2000 analysis program. Finally, peak point lateral displacements are determined and interpretations are made.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
