THE DETERMINATION OF MAXIMUM MOMENTS IN A CONTINUOUS BEAM BY GENETIC ALGORITHMS

Öz

Genetic Algorithm is a form of evolution that takes place in a computer. The selection by Genetic Algorithm operates on strings of binary digits stored in the computer's memory in much the same way that natural populations of individuals evolve. The evolution theory describes the biological systems as the continuous process of the natural selections. Similar to that, since computations made by hand are time consuming, Genetic Algorithms are effective for solving engineering problems by forming evaluation in computer. In this study, the live load arrangements for maximum bending and support moments on a continuous sixspan beam are obtained automatically by Genetic Algorithms. Computation speed of presented method is higher as compared to that of conventional methods like influence line method

Anahtar Kelimeler

• Genetic algorithms, Dead load, Live load, Influence line

SÜREKLİ BİR KİRİŞTE MAKSİMUM MOMENTLERİN GENETİK ALGORİTMALAR İLE BELİRLENMESİ

Öz

Genetik Algoritma, bilgisayar üzerinde oluşan bir evrim şeklidir. Genetik Algoritmalar ile oluşturulan seleksiyon, doğal topluluklara benzer bir şekilde bilgisayar hafızasına depo edilmiş kromozomlar üzerinde icra edilmektedir. Evrim teorisi, biyolojik sistemleri doğal seleksiyon işleminin devamlı üretimi olarak tanımlamaktadır. Buna benzer olarak, Genetik Algoritmalar el ile yapıldığında uzun süren hesaplamalar yerine bilgisayar üzerinde oluşturulan evrimle mühendislik problemlerinin çözümünde etkili olmaktadır. Bu çalışmada altı açıklıklı sürekli bir kirişte maksimum açıklık ve mesnet momentlerini veren hareketli yük kombinezonlarının Genetik Algoritmalarla otomatik bir şekilde düzenlenmesi incelenmiştir. Sunulan metodun hesaplama hızı tesir çizgileri yöntemi gibi klasik yöntemlerle yapılan çözüme kıyasla oldukça yüksektir.

Anahtar Kelimeler

• Genetik algoritmalar, Ölü yük, Hareketli yük, Tesir çizgisi

Kaynakça

1. Arslan A., Turgut P., Calayır Y. (1996): “A Genetic Search Based Arrangement of Load Combinations in Structural Frames”, CST 96 The Third International Conference on Computational Structures Technology, Budapest, Hungary, Ed. B.H.V. Topping, CIVIL- COMP Press, Edinburgh, Scotland.
2. Arslan A., Turgut P. (1996): “Yapı Mühendisliğinde Genetik Algoritmalar ve Uygulama Potansiyeli”, İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Kullanımı V. Sempozyumu, İ.T.Ü. İnşaat Fakültesi, İstanbul.
3. Ersoy U. (1989): “Çok Katlı Yapıların Çözümünde Hareketli Yük Düzenlemesi”, Çok Katlı Yapılar Sempozyumu, T.M.M.O.B. İnşaat Mühendisleri İzmir Şubesi.
4. Furlong R.W. (1981): “Rational Analysis of Multistory Concrete Structures”, Concrete International, American Concrete Inst.,V.3, No.6.
5. Goldberg D.E. (1983): “Computer-Aided Gas Pipeline Operation Using Genetic Algorithms and Rule Learning”, PhD Dissertation University of Michigan, Ann Arbor.
6. Holland J.H. (1975): "Adaptation in Natural and Artificial Systems", University of Michigan Press, Ann Arbor.
7. Jenicins W.M. (1993): “Plane Frame Optimum Design Environment Based on Genetic Algorithms”, Journal of Structures Engineering, V. 118, No. 11, pp:3103-3112.
8. Lieppins G.E., Hilliard M.R. (1989): “Genetic Algorithms Foundation and Applications”, Annals of Operations Research, V.21, pp:31-58.

9. Nilson A.H., Winter G. (1991): "Design of Concrete Structures", McGraw-Hill Publication, Eleventh Edition.
10. Turgut P. (1995): “Yapılarda Hareketli Yük Kombinezonlarının Genetik Algoritmalar ile Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Elazığ (Tez Danışmanı: Prof. Dr. Abdussamet Arslan).