Optimal Design of Reinforced Concrete Retaining Walls using a Swarm Intelligence Technique

Ahmadi-Nedushan, Behrouz; Varaee, Hesam

doi:10.4203/ccp.92.26

Cited by 24 publications

(20 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Önerilen yöntemin güvenilirliği, performansı ve başarımını incelemek amacıyla konsol betonarme istinat duvarının optimum sonuçları elde edilerek, literatürde daha önce konuyla ilgili olarak çalışılmış ve probleme uygun parametreleri belirlenmiş yöntemler olan BP-BÇ [16], PSO [13] ve HA [15] ile karşılaştırılmıştır. ÖÖTO ile yapılan optimizasyon işlemleri için sınıf mevcudu (popülasyon sayısı) 20 olarak tercih edilmiştir [19].…”

Section: Sayısal öRneklerunclassified

“…Özellikle 2000'li yıllardan sonra optimizasyon işleminde geliştirilen metasezgisel algoritmalar yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Çalışmalarda; TB [11], [12], PSO [13], [14], HA [15], BP-BÇ [16], GA [17], ABA [18], ÖÖTO [19], Sosyal Örümcek Algoritması [20], Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon Algoritması [21] gibi birçok algoritma kullanılmış ve genellikle minimum maliyet kısıtına bağlı optimum tasarım üzerinde yoğunlaşmıştır. Yapı zemin etkileşimi ve betonarme tasarımındaki birçok etken de göz önünde bulundurulduğunda, betonarme istinat duvarların optimum tasarımı üzerinde özellikle metasezgisel algoritmaları temel alan çalışmaların araştırmacılar için aktif bir alan olduğu görülmektedir.…”

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Optimum design of reinforced concrete cantilever retaining walls

Temür¹,

Bekdaş²

2018

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

Mühendislik tasarımlarında, güvenlik koşullarını sağlayacak en düşük maliyete sahip sonuçların elde edilmesi amaçlanmaktadır. Ancak güvenlik koşullarını sağlayan seçenekler içerisinde en düşük maliyetli çözüm, tasarımcının tecrübeli olması durumunda dahi bulunamayabilir. Özellikle mekanik özellikleri ve birim fiyatları birbirinden oldukça farklı iki malzemenin kullanıldığı betonarme yapıların tasarımında bu amacın gerçekleşmesi daha zor olabilir. Bu çalışma kapsamında statik ve dinamik yükler etkisindeki konsol tipi betonarme istinat duvarlarının en uygun (optimum) tasarımın elde edilmesi amacıyla metasezgisel algoritmalardan "Öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon" (ÖÖTO) algoritmasını temel alan bir yöntem önerilmiştir. Optimizasyon sürecinde istinat duvarı stabilitesi (devrilme, kayma ve zemin gerilmesi), kesit kapasiteleri (eğilme momenti, kesme kuvveti) ve betonarme tasarım kurallarını içeren 29 kontrol yapılmıştır. Optimizasyon işleminde 5'i duvar kesiti 12'si betonarme tasarımı ile ilgili olmak üzere toplam 17 değişken kullanılmıştır. İstinat duvarlarının boyutlandırmasında, TS 7994 (Zemin Dayanma Yapıları; Sınıflandırma, Özellikleri ve Projelendirme Esasları) kuralları göz önünde bulundurulmuştur. Betonarme tasarımında ise yürürlükteki ilgili yönetmelikler olan TS 500 (Betonarme Yapıların Tasarım ve Yapım Kuralları) ve DBYBHY (Deprem Bölgelerinde Yapılacak Binalar Hakkında Yönetmelik) kuralları uygulanmıştır. Çalışmada önerilen yöntem ile elde edilen sonuçlar mevcut yöntemler ile karşılaştırılmış ve yöntemin konsol tipi betonarme istinat duvarlarının optimum tasarımının bulunmasında uygun olduğu görülmüştür.The aim of engineering designs is to obtain results with minimum cost that will provide safety conditions. But the most economical design ensuring security conditions may not be found within the options, even the designer is experienced. Especially in the design of reinforced concrete (RC) structures that consist from two materials with very different mechanical properties and unit costs, it may be more difficult to achieve this purpose. In this study, a methodology based on teaching-learning-based optimization (TLBO) was proposed for optimum design of RC cantilever retaining wall under the static and dynamic loads. During the optimization process, 29 design constraints including retaining wall stabilities (overturning, sliding and soil stress), section capacities (flexure and shear) and RC design rules are checked. In the optimization problem, totally 17 design variables (5 of them related to cross-section dimension and 12 of them related to RC design) are used. In the sizing of retaining wall, the rules of the TS 7994 (Soil Retaining Structures; Properties and Guidelines for Design) are considered. In the RC design, the requirements of the relevant regulations; TS 500 (Requirements for Design and Construction of Reinforced Concrete Structures) and DBYBHY (Specification for Buildings to be Built in Seismic Zones) are considered. The results obtained by the proposed method were compared with the existin...

show abstract

Section: Sayısal öRneklerunclassified

Section: Introductionunclassified

Optimum design of reinforced concrete cantilever retaining walls

Temür¹,

Bekdaş²

2018

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Yepes et al [4] conducted a parametric study using SA on optimum design of cantilever retaining walls, formulating the problem containing 20 design variables. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was used by Ahmadi-Nedushan and Varaee [5] for separate weight and cost optimization of reinforced concrete retaining walls. An improved version of Harmony Search (HS) algorithm was proposed by Kaveh and Shakouri-Mahmud-Abadi [6] for optimum cost design of cantilever retaining walls.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Performance-based Optimal Design of Cantilever Retaining Walls

Kalateh-Ahani

Sarani

2019

Period. Polytech. Civil Eng.

View full text Add to dashboard Cite

Modern buildings should provide some degree of safety against severe earthquakes. However, it is not economically feasible to construct buildings that withstand extreme loads without avoiding damage. In performance-based design, structural engineers and owners work together to achieve the best possible balance between construction cost and seismic performance. In this study, by employing a metaheuristic optimization, we have tried to extend the concept of performance-based design to retaining wall structures. According to the AASHTO LRFD Bridge Design Specifications, permanent displacement of retaining structures are tolerable, as long as the movement does not lead to unacceptable damage to the structure or facilities located in or near the moving earth. The decision on performance expectations needs to be made by owners with structural engineers providing a realistic assessment of the cost of designing to avoid the movement. To make this assessment possible, we developed a multi-objective optimization framework for simultaneous minimization of the construction cost and the permanent displacement of cantilever retaining walls. The effectiveness of the proposed framework was evaluated in the design of a typical cantilever retaining wall of 8 meters in height, once with both a toe and heel slab and once with either of them. The results indicated that obtaining the Pareto front of optimal solutions for these objectives, provides useful information that helps owners to select a solution that is the most economical in a trade-off between the construction cost and performance expectation.

show abstract

“…[11] tavlama benzetimi algoritmasını kullanarak optimum maliyetli istinat duvarı tasarımını etkileyen ana faktörlerin etkilerini araştıran parametrik bir çalışma yapmıştır. Betonarme istinat duvarlarının optimum tasarımı için Ahmadi-Nedushan ve Varaee [12] parçacık sürü optimizasyonunu (Particle Swarm Optimization), Ghazavi ve Bonab [13] karınca koloni optimizasyonunu (Ant Colony Optimization), Ghazavi ve Salavati [14] bakteri yiyecek arama optimizasyonunu (Bacterial Foraging Optimization) kullanmışlardır. Kaveh ve çalışma grubu, optimum istinat duvarı tasarımı için armoni arama algoritması (Harmony Search), yüklü sistem arama algoritması (Charged System Search) [15,16] ve ışın optimizasyonu (Ray Optimization) yöntemlerini önermişlerdir [17].…”

Section: Gi̇ri̇ş (Introduction)unclassified