Vertical Displacement Minimization of I-Section Beam with Collective Decision Optimization Algorithm

Yıl 2024, Cilt: 7 Sayı: 1, 11 - 22, 08.08.2024

Halıl Eroglu , Veli Akay , Ebubekir Seyyarer

https://doi.org/10.57244/dfbd.1494064

Öz

Minimizing the Vertical Displacement of I-Section Beams (I-VDDM) is important because the structural integrity and durability of buildings are directly related to controlling the vertical displacements of beams. High levels of vertical displacement can cause stress and deformation in the structure, ultimately leading to structural damage. I-VDDM is used to model the more accurate behavior of the structure by considering the interactions between beams. This method ensures the correct placement of beams, thereby minimizing interactions between them. As a result, the structure becomes more robust and durable. Additionally, I-VDDM helps optimize structures more effectively, reducing material usage and lowering costs. For these reasons, the I-VDDM method is significant in structural engineering and the construction industry, aiding in the construction of safer, more durable, and cost-effective buildings. This problem has been previously solved using various meta heuristic algorithms, but it has not been addressed using the Collective Decision Optimization (CDO) algorithm. In this study, the values obtained by applying the CDO algorithm to the I-VDDM problem are compared with the values previously obtained using the Flower Pollination Algorithm (FPA). Upon examining the results, it is observed that the CDO algorithm's fitness value of 0.015985 is 32.89% better than the FPA algorithm's fitness value of 0.023821, indicating that better results are achieved with the CDO algorithm.

Anahtar Kelimeler

Collective Decision Optimization Algorithm, I-Section Beam Problem, Meta heuristic Optimization

Kolektif Karar Optimizasyonu Algoritması ile I-Kesitli Kirişin Düşey Deplasman Minimizasyonu

Öz

Yapıların sağlamlığı ve dayanıklılığı, kirişlerin düşey deplasmanlarının kontrol altında tutulmasıyla doğrudan ilişkili olduğu için I-Kesitli Kirişin Düşey Deplasman Minimizasyonu (I-KKDDM) önemlidir. Yüksek düzeydeki düşey deplasmanlar yapıda gerilme ve deformasyona neden olabilir ve sonuçta yapısal hasara yol açabilir. I-KKDDM, kirişler arasındaki etkileşimleri dikkate alarak yapının daha doğru davranışını modellemek için kullanılmaktadır. Bu yöntem, kirişlerin doğru bir şekilde yerleştirilmesini sağlar ve böylece kirişler arasındaki etkileşimler en aza indirilmektedir. Sonuç olarak, yapının daha sağlam ve dayanıklı olması sağlamaktadır. Ayrıca I-KKDDM, yapıların daha iyi bir şekilde optimize edilmesine yardımcı olmaktadır ve malzeme kullanımını en aza indirerek maliyetleri azaltmaktadır. Bu sebeplerden dolayı yapı mühendisliğinde ve inşaat sektöründe I-KKDDM yöntemi önemlidir ve yapıların daha güvenli, dayanıklı ve ekonomik olarak inşa edilmesine yardımcı olmaktadır. Bu problem daha önce farklı meta sezgisel algoritmalar ile çözülmüştür ancak Kolektif Karar Optimizasyonu (Collective Decision Optimization, CDO) algoritması ile çözülmemiştir. Bu çalışmada, I-KKDDM problemine CDO algoritması uygulanarak elde edilen değerlerle daha önce Çiçek Tozlaşması Algoritması (Flower Pollination Algorithm, FPA) ile elde edilen değerler karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar incelendiğinde, CDO algoritması ile elde edilen 0.015985 uygunluk değeri, FPA algoritmasının 0.023821 uygunluk değerine göre %32.89 daha iyi olup, CDO algoritması ile daha iyi sonuçlar elde edilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Kolektif Karar Optimizasyon Algoritması, I-Kesitli Kiriş Problemi, Meta sezgisel Optimizasyon

Kaynakça

• Abed, G. R. (2020). Güncel metasezgisel optimizasyon algoritmaların çelik yapıların optimum boyutlandırılması problemindeki performanslarının incelenmesi. http://acikerisim.akdeniz.edu.tr/xmlui/handle/123456789/5809.
• Alhammadi, S. A. (2021). Numerical investigation into the effectiveness of steel i-beam strengthening techniques in steel-framed buildings. Latin American Journal of Solids and Structures, 18.
• Bekdaş G., Nigdeli S.M., Yücel M., Kayabekir A.E. (2021). Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları ve Mühendislik Uygulamaları, Seçkin Yayınları.
• Bekiroğlu, D. (2006). Prefabrike Yapıların Depreme Dayanıklı Tasarımı, Onarım ve Güçlendirilmesi (Doctoral dissertation, Fen Bilimleri Enstitüsü).
• Çat, M. (2019). Yapısal çelik kirişlerin elastik kritik moment değerini etkileyen parametrelerin incelenmesi ve değerlendirilmesi (Master's thesis, Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü).
• Çelik, Y., Yıldız, İ., & Karadeniz, A. T. (2019). Son Üç Yılda Geliştirilen Metasezgisel Algoritmalar Hakkında Kısa Bir İnceleme. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 463-477.
• Derdiman, M. K. (2022). Ayrık PSO algoritması ile sehim kısıtı altında iki doğrultudaki kirişli döşemelerin güvenilirlik tabanlı optimizasyonu. El-Cezeri, 9(1), 49-64.
• Derdiman, M. K. (2022). Betonarme ön üretimli makas kirişlerin değişen tasarım momentleri altında beton dayanımlarına bağlı optimal kesit değerlerinin belirlenmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(3), 408-417.
• Derdiman, M. K. (2022). Betonarme sürekli kirişlerde optimal kesit ve donatı oranlarının parçacık sürü optimizasyon algoritması ile belirlenmesi. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10(4), 923-940.
• Erdal, F., Tunca, O., & Özçelik, R. (2020). Experimental investigation and numerical analysis of optimally designed composite beams with corrugated steel webs. Steel and Composite Structures, 37(1), 1-14.
• Erdal, F., Tunca, O., Taş, S., & Çarbaş, S. (2016). Sinüsoidal Gövde Açıklıklı Çelik Kirişlerin Optimum Boyutlandırılması. 1st International Conference on Engineering Technology and Applied Sciences Afyon Kocatepe University, Turkey 21-22 April 2016
• Fenercioğlu, T., Sönmez, N., Koçak, A., Uğur, Y., & Sönmez, İ. K. Öngerilmeli betondan I kesitli prefabrike kirişlerin demiryolu köprülerinde etkin kullanımı. https://eskisakarya.imo.org.tr/resimler/ekutuphane/pdf/1478.pdf.
• Nichkuhi, V. L., Azari, M. N., & Mousavi, S. A. (2020). Optimum Design of a High-Temperature Superconducting Induction/Synchronous Motor to Increase Torque Density Using Collective Decision Optimization Algorithm. International Journal of Industrial Electronics, Control and Optimization, 3(2), 137-146,
• Özbaşaran, H. (2018). Optimal design of I-section beam-columns with stress, non-linear deflection and stability constraints. Engineering Structures, 171, 385-394.
• Taş, S. (2017). Optimum boyutlandırılmış gövde yüksekliği artırılmış çelik kirişlerin yük taşıma kapasitelerinin karşılaştırmalı analizi. http://acikerisim.akdeniz.edu.tr/xmlui/handle/123456789/3269
• Taylan, H. (2019). Trapez ve dalgalı formdaki ondülin gövdeli çelik kirişlerin yük taşıma kapasitelerinin karşılaştırmalı analizi. http://acikerisim.akdeniz.edu.tr/xmlui/handle/123456789/4496.
• Xu, X., Hu, Z., Su, Q., & Xiong, Z. (2018). Multiobjective collective decision optimization algorithm for economic emission dispatch problem. Complexity, (1), 1027193.
• Yucel, M., Nigdeli, S. M., & Bekdaş, G. (2019). Estimation model for generation optimization of design variables for I-beam vertical deflection minimization. In IV. Eurasian Conference on Civil and Environmental Engineering (ECOCEE) (pp. 17-18).
• Yücel, M., Bekdaş, G., & Ni̇gdeli̇, S. M. (2020). Minimizing the weight of cantilever beam via metaheuristic methods by using different population-iteration combinations. WSEAS Transactions in Computers, 19, 69-77.
• Zhang, Q., Wang, R., Yang, J., Ding, K., Li, Y., & Hu, J. (2017). Collective decision optimization algorithm: A new heuristic optimization method. Neurocomputing, 221, 123-137.
• Zhang, Q., Wang, R., Yang, J., Ding, K., Li, Y., & Hu, J. (2018). Modified collective decision optimization algorithm with application in trajectory planning of UAV. Applied Intelligence, 48, 2328-2354.