Optimum Design of Semi Rigid Steel Frames via Stokhastic SearchTechniques

Yıl 2017, Cilt: 13 Sayı: 3, 785 - 795, 30.09.2017

Soner Şeker Erkan Doğan Celal Kozanoğlu

Öz

In this study; steel
plane frames with column-to-beam connection points in different types are
designed optimally with a developed computer program. In the static analysis of
steel structures, column-beam joint points are considered as pinned or
completely rigid connections. But in reality, behavior at connections are
neither a hinge nor a rigid one. The actual behavior of junctions is between
these two behaviors, and this behavior is called semi-rigid joint behavior.
Design of frames are determined by taking into account the AISC-LRFD
specifications. For optimum design of steel frames (rigid and semi-rigid); the
best results obtained by using algorithms developed in the particle swarm and
hunting search technique, were compared. Particle swarm optimization method, is
a search technique that imitates the behavior of animal swarms, just as birds
etc., looking for food. The hunting technique is a search technique that has
been developed as a result of monitoring the strategies developed by hunter
animals such as lions and wolves to catch their prey and imitating these
behaviors. It was tried to reach the design which has the minimum wieght of the
frames with the optimizations techniques used.

Anahtar Kelimeler

Hunting search method, optimum dimensioning, particle swarm method, steel frames, semi-rigid column-beam junctions

Yarı Rijit Çelik Çerçevelerin Stokastik Arama Yöntemleri Kullanılarak Optimum Boyutlandırılması

Öz

Bu çalışmada; geliştirilmiş olan bir bilgisayar programı ile farklı tiplerde kolon-kiriş bağlantı noktalarına sahip düzlemsel çelik çerçevelerin optimum tasarımı yapılmıştır. Çelik yapıların statik analizinde kolon-kiriş birleşim noktaları, mafsal ya da tamamen rijit olarak kabul edilir. Fakat gerçekte birleşim noktalarındaki davranış ne mafsal ne de tamamen rijit bir davranıştır. Birleşim noktalarının gerçek davranışı bu iki davranış arasında olup, bu davranış yarı rijit kolon-kiriş birleşimi davranışı olarak isimlendirilmektedir. Yapıların boyutlandırılması; AISC-LRFD şartnamesinin öngördüğü hususlar dikkate alınarak yapılmıştır. Optimizasyon problemleri için, parçacık sürü ve av arama tekniğinde geliştirilen algoritmalar kullanılarak rijit ve yarı rijit bağlantı noktalarına sahip çelik çerçevelerin tasarımı yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Parçacık sürü optimizasyon yöntemi, kuş vb. hayvan sürülerinin yiyecek ararken davranışını taklit eden bir arama tekniğidir. Av arama tekniği ise aslan ve kurt gibi avcı hayvanların, avlarını yakalayabilmeleri için geliştirdikleri stratejilerin izlenmesi ve bu davranışlarının taklit edilmeleri sonucunda ortaya çıkmış olan bir arama tekniğidir. Kullanılan optimizasyon teknikleri ile yapı ağırlının en küçük olan olduğu tasarıma ulaşılmaya çalışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Av arama yöntemi, çelik çerçeveler, optimum boyutlandırma, parçacık sürü yöntemi, yarı rijit kolon-kiriş birleşimler

Kaynakça

• 1. Karaboğa, D., Yapay Zekâ Optimizasyon Algoritmaları, Nobel Yayın Dağıtım, 2011.
• 2. Chen W.F., Kishi N., Practical analysis for semi-rigid frame design, World Scientific, Singapore , 1999, 268-275 .
• 3. Faella, C., Piluso, V., Rizzano, G., Structural Steel Semi Rigid Connection, New Directions in Civil Engineering, Washington, 1999.
• 4. Kameshki E.S., Saka M.P., Optimum design of nonlinear steel frames with semi-rigid connections using a genetic algorithm, Computers and Structures, 2001, 79:1593-1604.
• 5. Lui E.M. , Lopes A., Dynamic analysis and responce of semi rigid frames, Engineering Structures, 1997, 19(8), 644-654.
• 6. LRFD-AISC, Load and Resistance Factor Design, American Institute of Steel Construction, IL, USA, 1999, 62-564.
• 7. Kishi, N., Chen W.F., Database of steel frames beam-to-column connections, Structural Engineering Report No: CE-STR-86-26, Purdue University, West Lafayette , 1986.
• 8. Değertekin S.Ö., Yarı-rijit birleşimli çelik çerçeve sistemlerin genetik algoritma yöntemiyle optimum tasarımı, Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü, 2001
• 9. Chen, W. F, Goto, Y. , Liew, J. Y. R., “Stability Design of Semi-Rigid Frames”, John Wiley & Sons Inc., New York, 1996.
• 10. Doğan, E., Optimum design of rigid and remi rigid steel sway frames including soil- structure interaction” , A Thesis Submitted to The Graduate School of Natural and Applied Sciences , METU , 2010.
• 11. Abdalla, K.M., Chen W.F., Expanded databese of semi-rigid steel connections, Computers & Structures, 1995, 56(4), 553-564.
• 12. Frye M.J. , Morris G.A., Analysis of flexibly-connected steel frames, Canadian Journal of Civil Engineering, 1975, 2, 280-291.
• 13. Dhillon, B.S., O’Malley, J.W., Interactive design of semi-rigid steel frames, Journal of Structural Engineering,1999, 125(5), 556-564.
• 14. Kurt M., “Stochastic optimization methods”, Springer, Munich, Germany, 2005.
• 15. Gencer C., Bali Ö., Parçacık sürü algoritması ile U tipi hat dengelemesi, KHO Bilim Dergisi ,2010,Cilt: 20 Sayı: 1.
• 16. http://footage.framepool.com/shotimg/442939268-rohrweihe-weihe-vogel-flussseeschwalbe-stumpf.jpg (accessed 06.09.2017)
• 17. Eberhart, R. C., and Kennedy, J., A new optimizer using particle swarm theory. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, Nagoya, Japan, 39-43. Piscataway, NJ: IEEE Service Center, 1995
• 18. Oftadeh, R., Mahjoob, M.J. and Shariatpanahi, M., A novel meta-heuristic optimization algorithm inspired by group hunting of animals Hunting search, Computers Mathematics with Applications, 2010, 60, 2087-2098.
• 19. https://animals.desktopnexus.com/wallpaper/1614101/ (accessed 06.09.2017)