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.
Optimizasyon Metasezgisel algoritmalar Öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon Konsol istinat duvarı
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 existing methods and the method seems as suitable for the
optimum design of the cantilever type RC retaining walls.
Optimization Meta-heuristic algorithms Teaching-learning-based optimization Cantilever retaining wall
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | December 18, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 24 Issue: 6 |