In this study size optimization of large-scale dome structures with dynamic constraints is presented. In the optimal design of these structure, the Jaya algorithm is used to find minimal size of design variables. The design variables are the cross-sectional areas of the steel truss bar elements. To take into account the constraints which are the first five natural frequencies of the structures, the finite element analysis is coded in Matlab programs using eigen values of the stiffness matrix of the dome structures. The Jaya algorithm and the finite elements codes are combined by the help of the Matlab - GUI (Graphical User Interface) programming to carry out the optimization process for the dome structures. To show the efficiency and the advances of the Jaya algorithm, 1180 bar dome structure and the 1410 bar dome structure were tested by taking into the frequency constraints. The optimal results obtained by the proposed algorithm are compared with those given in the literature to demonstrate the performance of the Jaya algorithm. At the end of the study, it is concluded that the proposed algorithm can be effectively used in the optimal design of large-scale dome structures.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.13
no.2
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pp.73-84
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1993
In this research, configuration design optimization of plane truss structure has been tested by using decomposition technique. In the first level, the problem of transferring the nonlinear programming problem to linear programming problem has been effectively solved and the number of the structural analysis necessary for doing the sensitivity analysis can be decreased by developing stress constraint into member stress approximation according to the design space approach which has been proved to be efficient to the sensitivity analysis. And the weight function has been adopted as cost function in order to minimize structures. For the design constraint, allowable stress, buckling stress, displacement constraint under multi-condition and upper and lower constraints of the design variable are considered. In the second level, the nodal point coordinates of the truss structure are used as coordinating variable and the objective function has been taken as the weight function. By treating the nodal point coordinates as design variable, unconstrained optimal design problems are easy to solve. The decomposition method which optimize the section areas in the first level and optimize configuration variables in the second level was applied to the plane truss structures. The numerical comparisons with results which are obtained from numerical test for several truss structures with various shapes and any design criteria show that convergence rate is very fast regardless of constraint types and configuration of truss structures. And the optimal configuration of the truss structures obtained in this study is almost the identical one from other results. The total weight couldbe decreased by 5.4% - 15.4% when optimal configuration was accomplished, though there is some difference.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.14
no.2
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pp.97-106
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2001
본 연구에서는 트러스 구조물의 이산최적설계를 위해 유전알고리즘(GA)을 적용하였다. 확률론적인 절차를 통해 설계에 필요한 초기 집단을 생성시킨 후, 설계를 개선시키기 위해서 자연선택 및 적자생존의 원리를 적용하였다. 다하중조건 하에서 트러스 구조물의 중량 최소화를 위해 응력 및 변위 제약을 고려하였다. 먼저, 이미 잘 알려진 트러스 구조물에 대해서 GA를 이용하여 얻은 최적해와 기존 문헌들에서 제시하고 있는 값들을 비교함으로써 GA의 신뢰성 및 적용성을 검증하였고, 이러한 신뢰성 검증을 바탕으로 사용성 있는 트러스 구조물의 이산최적설계를 위해 현재 생산중인 강재제원표로부터 부재가 선택되도록 하였다. 강재의 단면으로는 L형강을 사용하였으며, L형강의 강종은 9개의 강종들 (SS 400, SWS 400, SMA 41, SWS 490Y, SWS 520, SMA 50, SWS 570, SMA 58) 중에서 설계자에 의해 자유롭게 선택되도록 하였다.
The goal of this study is to conceptually orientate optimized layouts of outrigger belt trusses which are in widespread use today in the design of tall buildings by strut-and-tie truss models utilizing a topology optimization method. In this study unknown strut-and-tie models are realized by using a typical SIMP method of topology optimization methods. In tradition strut-and-tie model designs find the appropriate strut-and-tie trusses along force paths with respect to elastic stress distribution, and then engineers or designers determine the most proper truss models by experience and intuition. It is linked to a trial-and-error procedure based on heuristic strategies. The presented strut-and tie model design by using SIMP provides that belt truss models are automatically and robustly produced by optimal layout information of struts-and-ties conforming to force paths without any trial-and-error. Numerical applications are studied to verify that outrigger belt trusses for tall buildings are optimally chosen by the proposed method for both static and dynamic responses.
Conventional truss optimization approaches, while often sophisticated and computationally intensive, have been applied to simple, minimum weight-cost models. These approaches do not perform well when applied to real-world trusses, which have costmodels that are complex and which often involve multiple objectives. Thus, this paper describes the optimization strategies that a clustering technique, which identifies members that are likely to have the same product type, uses for the optimal design of truss structures with real- world cost functions that consider the costs on the weight of the truss, the number of products in the design, the number of joints in the structures, and the costs required in the site.At first, the clustering technique is applied to identify the members and to generate a proper initial solution. A simple taboo search technique is then used, which attempts to generate the optimal solution by starting with the solution from the previous technique. For example, the proposed approach is a plied to a typical problem and to a problem similar to relative performances. The results show that this algorithm generates not only better-quality solutions but also more efficient ones
Structural optimization involves a large number of structural analyses. When optimizing large structures, these analyses require a considerable amount of computational time and effort. However, there are specific types of structure for which the results of the analysis can be achieved in a much simpler and quicker way thanks to their special repetitive patterns. In this paper, frequency constraint optimization of cyclically repeated space trusses is considered. An efficient technique is used to decompose the large initial eigenproblem into several smaller ones and thus to decrease the required computational time significantly. Some examples are presented in order to illustrate the efficiency of the presented method.
In this article, the force method and Charged System Search (CSS) algorithm are used for the analysis and optimal design of truss structures. The CSS algorithm is employed as the optimization tool and the force method is utilized for analysis. In this paper in addition to member's cross sections, redundant forces, geometry and topology variables are considered as the optimization variables. Minimum complementary energy principle is used directly to analyze the structure. In the presented method, redundant forces are calculated by the CSS in order to minimize the energy function. Combination of the CSS and force method leads to an efficient algorithm in comparison to some of the optimization algorithms.
A new hybrid meta-heuristic optimization algorithm is presented for design of structures. The algorithm is based on the concepts of the charged system search (CSS) and the particle swarm optimization (PSO) algorithms. The CSS is inspired by the Coulomb and Gauss's laws of electrostatics in physics, the governing laws of motion from the Newtonian mechanics, and the PSO is based on the swarm intelligence and utilizes the information of the best fitness historically achieved by the particles (local best) and by the best among all the particles (global best). In the new hybrid algorithm, each agent is affected by local and global best positions stored in the charged memory considering the governing laws of electrical physics. Three different types of structures are optimized as the numerical examples with the new algorithm. Comparison of the results of the hybrid algorithm with those of other meta-heuristic algorithms proves the robustness of the new algorithm.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.12
no.4
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pp.161-167
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2008
In this paper, the optimal design of trusses using advanced analysis and genetic algorithm is performed. An advanced analysis takes into account geometric nonlinearity and material nonlinearity. The micro genetic algorithm is used as optimization technique. The weight of structures is treated as the objective function. The constraint functions are defined by load-carrying capacities and displacement requirement. The effectiveness of the proposed method is verified by comparing the results of the proposed method with those of other method.
In this research, a multilevel decomposition technique to enhance the efficiency of the configuration optimization of truss structures was proposed. On the first level, the nonlinear programming problem was formulated considering cross-sectional areas as design variables, weight, or volume as objective function and behavior under multiloading condition as design constraint. Said nonlinear programming problem was transformed into a sequential linear programming problem. which was effective in calculation through the approximation of member forces using behavior space approach. Such approach has proven to be efficient in sensitivity analysis and different form existing shape optimization studies. The modified method of feasible direction (MMFD) was used for the optimization process. On the second level, by treating only shape design variables, the optimum problem was transformed into and unconstrained optimal design problem. A unidirectional search technique was used. As numerical examples, some truss structures were applied to illustrate the applicability. and validity of the formulated algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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