This study presents a strategy so-called Subspace Search Mechanism (SSM) for reducing the computational time for convergence of population based metaheusristic algorithms. The selected metaheuristic for this study is the Cuckoo Search algorithm (CS) dealing with size optimization of trusses. The complexity of structural optimization problems can be partially due to the presence of high-dimensional design variables. SSM approach aims to reduce dimension of the problem. Design variables are categorized to predefined groups (subspaces). SSM focuses on the multiple use of the metaheuristic at hand for each subspace. Optimizer updates the design variables for each subspace independently. Updating rules require candidate designs evaluation. Each candidate design is the assemblage of responsible set of design variables that define the subspace of interest. SSM is incorporated to the Cuckoo Search algorithm for size optimizing of three small, moderate and large space trusses. Optimization results indicate that SSM enables the CS to work with less number of population (42%), as a result reducing the time of convergence, in exchange for some accuracy (1.5%). It is shown that the loss of accuracy can be lessened with increasing the order of complexity. This suggests its applicability to other algorithms and other complex finite element-based engineering design problems.
In this study, the retractable-roof spatial structure was chosen as the analytical model and a tuned mass damper (TMD) was installed in the analytical model in order to control the seismic response. The analysis model is mainly consisted of runway trusses (RT) and transverse trusses (TT), and the displacement response was analyzed by installing TMD on those trusses. The mass of the single TMD which is installed in the analytical model was set to 1% of the total structure mass and the total TMD mass ratio was set to be 8% or 6%. In addition, the mass of a single TMD was varied depending on the number of installations. As a result of analyzing the optimal number of installations of TMD, the displacement response was reduced in all cases compared to the case without TMD. Above all, the case with 8 TMDs was the most effective in reducing he displacement response. However, in this case, as the load on the upper structure of the retractable-roof spatial structure increases, the total mass ratio of TMD was maintained and the number of TMDs was increased to reduce the mass ratio of one TMD.
Mathison, Chris;Roy, Krishanu;Clifton, G. Charles;Ahmadi, Amin;Masood, Rehan;Lim, James B.P.
Steel and Composite Structures
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제31권5호
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pp.453-467
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2019
Portal frame structures, made up of cold-formed steel trusses, are increasingly being used for lightweight building construction. A novel pin-jointed moment connector, called the Howick Rivet Connector (HRC), was developed and tested previously in T-joints and truss assemblage to determine its reliable strength, stiffness and moment resisting capacity. This paper presents an experimental study on the HRC, in moment resisting cold-formed steel trusses. The connection method is devised where intersecting truss members are confined by a gusset connected by HRCs to create a rigid moment connection. In total, three large scale experiments were conducted to determine the elastic capacity and cyclic behaviour of the gusseted truss moment connection comprising HRC connectors. Theoretical failure loads were also calculated and compared against the experimental failure loads. Results show that the HRCs work effectively at carrying high shear loads between the members of the truss, enabling rigid behaviour to be developed and giving elastic behaviour without tilting up to a defined yield point. An extended gusset connection has been proposed to maximize the moment carrying capacity in a truss knee connection using the HRCs, in which they are aligned around the perimeter of the gusset to maximize the moment capacity and to increase the stability of the truss knee joint.
One of the biggest problems in structural steel calculation is the design of structures using the lowest possible material weight, making this a slow and costly process. To achieve this objective, several optimization methods have been developed and tested. Nevertheless, a method that performs very efficiently when applied to different problems is not yet available. Based on this assumption, this work proposes a hybrid metaheuristic algorithm for geometric and dimensional optimization of space trusses, called Simulated Squirrel Search Algorithm, which consists of an association of the well-established neighborhood shifting algorithm (Simulated Annealing) with a recently developed promising population algorithm (Squirrel Search Algorithm, or SSA). In this study, two models are tried, being respectively, a classical model from the literature (25-bar space truss) and a roof system composed of space trusses. The structures are subjected to resistance and displacement constraints. A penalty function using Fuzzy Logic (FL) is investigated. Comparative analyses are performed between the Squirrel Search Algorithm (SSSA) and other optimization methods present in the literature. The results obtained indicate that the proposed method can be competitive with other heuristics.
With increasing competition, the engineering industry is in need of optimization of designs that would lead to minimum cost or weight. Recent developments in Genetic Algorithms (GAs) makes it possible to model and obtain optimal solutions in structural design that can be put to use in industry. The main objective of this paper is to illustrate typical applications of GAs to practical design of structural systems such as steel trusses, towers, bridges, reinforced concrete frames, bridge decks, shells and layout planning of buildings. Hence, instead of details of GA process, which can be found in the reported literature, attention is focussed on the description of the various applications and the practical aspects that are considered in Genetic Modeling. The paper highlights scope and future directions for wider applications of GA based methodologies for optimal design in practice.
Natural frequencies of the structural systems should be far away from the excitation frequency in order to avoid or reduce the destructive effects of dynamic loads on structures. To accomplish this goal, a structural optimization on size and shape has been performed considering frequency constraints. Such an optimization problem has highly nonlinear property. Thus, the quality of the solution is not independent of the optimization technique to be applied. This study presents the performance evaluation of the recently proposed meta-heuristic algorithm called Teaching Learning Based Optimization (TLBO) as an optimization engine in the weight optimization of the truss structures under frequency constraints. Some examples regarding the optimization of trusses on shape and size with frequency constraints are solved. Also, the results obtained are tabulated for comparison. The results demonstrated that the performance of the TLBO is satisfactory. Additionally, TLBO is better than other methods in some cases.
This paper presents the application of a recently developed meta-heuristic algorithm, called Colliding Bodies Optimization (CBO), for size and topology optimization of steel trusses. This method is based on the one-dimensional collisions between two bodies, where each agent solution is considered as a body. The performance of the proposed algorithm is investigated through four benchmark trusses for minimum weight with static and dynamic constraints. A comparison of the numerical results of the CBO with those of other available algorithms indicates that the proposed technique is capable of locating promising solutions using lesser or identical computational effort, with no need for internal parameter tuning.
This paper proposes a method for shape optimization of trusses. The potential savings offered by shape optimization will certainly be more significant than those resulting from fixed-geometry optimization. On the other hand, difficulties associated with topology and geometry optimization are still in existence. Even with a known topology, the geometry optimization problem is still a difficult task. An evolutionary procedure to be adopted and improved in this work, however, offers a means to achieve optimization in topology and geometry together. A plane truss structure is modelled within a specified domain and made to include a great number of nodes and members. Then the structure is analyzed and those members with stresses below a certain level are progressively eliminated from the structural system In this manner the structure evolves into a truss with a better topology and geometry by removing less important parts. Through the worked examples, we can see that the method presented in this Paper shows much promise.
The capacity of tubular truss chords subjected to concentrated reaction forces in the vicinity of the open end (i.e., the bearing region) is not directly treated by existing design specifications; although capacity equations are promulgated for related tubular joint configurations. The lack of direct treatment of bearing capacity in existing design specifications seems to represent an unsatisfactory situation given the fact that connections very often control the design of long-span tubular structures comprised of members with slender cross-sections. The case of the simple-span overhead highway sign truss is studied, in which the bearing reaction is applied near the chord end. The present research is aimed at assessing the validity of adapting existing specifications' capacity equations from related cases so as to be applicable in determining design capacity in tubular truss bearing regions. These modified capacity equations are subsequently used in comparisons with full-scale experimental results obtained from testing carried out at the University of Pittsburgh.
The objective of this study is the development of a size and shape discrete optimum design algorithms, which is based on the genetic algorithms and the fuzzy theory. This algorithms can perform both size and shape optimum designs of plane and space trusses. The developed fuzzy shape-GAs (FS-GAs) was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits on loads and serviceability. This study solves the problem by introducing the FS-GAs operators into the genetic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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