ÇELİK SİSTEMLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE DİNAMİK SINIRLAYICILI OPTİMİZASYONU

Öz

Genetik algoritma geleneksel sınırlayıcılar yanında dinamik sınırlayıcılar dailave edilerek çelik sistemlerin optimizasyonu için kullanılmıştır. Biyolojik organizmaların genetiksüreçlerini esas alan genetik algoritma ile optimizasyonda kopyalama,çift noktalı çaprazlama ve mutasyon operatörleri dikkate alınmıştır. Yapı sistemlerininanalizleri için TS 648’de yer alan tasarım koşulları kullanılmıştır. Optimizasyonişlemi ilk olarak maksimum kabuledilebilir gerilme, maksimum kabul edilebilir yer değiştirme ve otomatik olarakminimum kesit alanı sınırlayıcıları ile gerçekleştirilmiştir. Daha sonrasisteme ait 1.doğal periyot için belirli bir sınır değer sınırlayıcı olarakprobleme dahil edilmiştir. Buamaçla MATLAB’de bir program kodlanmış ve elde edilensonuçlar mümkün olduğu ölçüde SAP2000 programı yardımıyla doğrulanmıştır. Ayrıktasarım değişkenleri kullanılarak optimizasyona olanak tanıyan genetik algoritmaile elde edilen sonuçların pratik olarak uygulanabilir olduğu bir kez dahagösterilmiştir. Geliştirilen bilgisayar programı çelik yapıların tasarımı veboyutlandırılması için ülkemizde halen yürürlükte olan TS 648’deki tasarımkriterlerine göre hazırlanmıştır ancak diğer yapı standartlarınauyarlanabilmesi oldukça kolaydır. Anahtar kelimeler: Genetikalgoritma, Optimizasyon, Çelik yapılar, Dinamik sınırlayıcı

Anahtar Kelimeler

• Genetik algoritma, optimizasyon, çelik yapılar, dinamik sınırlayıcı

OPTIMIZATION OF STEEL SYSTEMS USING GENETIC ALGORITHM INCLUDING DYNAMIC CONSTRAINTS

Öz

Genetic algorithm was used for the optimization of steel systems adding the dynamic constraints besides traditional constraints in the optimization process. Reproduction, double-point crossover and mutation operators are taken into consideration in the optimization process with genetic algorithm that mimic the genetic processes of biological organisms. The design rules given in TS 648 were used for the analysis of structural systems. Maximum allowable stress, maximum allowable displacement and, automatically, minimum cross-sectional area were incorporated as constrains in the optimization process at first. Then a certain limiting value for the first natural period of the system was added to the optimization process as dynamic constraint. A program was coded in MATLAB for this purpose and results were verified with SAP2000. The applicability of results obtained with optimization of genetic algorithm by using discrete design variables was shown once again. Although the computer program was developed obeying the rules in Building Code for Steel Structures, TS 648, it can easily be adapted to other codes.

Anahtar Kelimeler

• Steel structures, genetic algorithm, optimization, dynamic constraints

Kaynakça

1. GOLDBERG, D. E., Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Company, New York, 1989.
2. DEB, K. , GULATI, S., Design of Truss Structures for Minimum Weight using Genetic Algorithms, Kanpur Genetic Algorithms Laboratory (KanGAL), Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology, Kanpur, India, KanGAL Report No. 99001, 2001.
3. ISENBERG, J., PEREYRA, V., and LAWVER, D., “Optimal Design of Steel Frame Structures”, Applied Numerical Mathematics, 40, 59–71, 2002.
4. TOĞAN, V., DALOĞLU, A., “Genetik Algoritma ile Üç Boyutlu Kafes Sistemlerin ġekil ve Boyut Optimizasyonu”, ĠMO Teknik Dergi, 251, 3809 -3825, 2006.
5. DEDE, T., BEKĠROĞLU, S., and AYVAZ Y., “Weight Minimization of Trusses with Genetic Algorithm”, Applied Soft Computing, 11, 2565–2575, 2011.
6. AMINIFAR, F., AMINIFAR, F. and NAZARPOUR, D., “Optimal Design of Truss Structures Via an Augmented Genetic Algorithm”, Turkish Journal of Engineering & Environmental Sciences, College of Engineering, 37, 56 – 68, 2013.
7. BEKĠROĞLU, S., Genetik Algoritma Ġle Çelik Çerçevelerin Optimum Boyutlandırılması, Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, ĠnĢaat Mühendisliği Bölümü, Trabzon, 2003.
8. AYDIN, Z., DALOĞLU, A.,“Kafes Sistemlerin Uygulamaya Yönelik Optimum Tasarımı”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 5(1), 951-957, 1999.

9. TS 648, Çelik Yapıların Hesap Ve Yapım Kuralları, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 1980.
10. AYDIN, Z., Düzlem Kafes Sistemlerin Genetik Algoritma Ġle Minimum Ağırlıklı Boyutlandırılması, Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, ĠnĢaat Mühendisliği Bölümü, Trabzon, 1997.
11. ARMUTÇU, M., Çelik Çerçevelerin Genetik Algoritma ile Optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, ĠnĢaat Mühendisliği Bölümü, Trabzon, 1997.
12. AISC-ASD89, Allowable Stress Design American Institute of Steel Construction, Chicago, 1989.
13. TOPCU, A., Bilgisayar Destekli Nümerik Analiz Ders Notları, EskiĢehir Osmangazi Üniversitesi, ĠnĢaat Mühendisliği Bölümü, 2013.
14. ERDOGAN, Y. S., Genetik Algoritmalar Kullanılarak Sonlu Elemanlar Güncellenmesi Yöntemiyle Hasar Tespiti ve Parametre Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, ĠTÜ,2007.