Tối ưu tiết diện nhà thép công nghiệp một tầng với biến rời rạc bằng thuật toán tiến hóa vi phân cải tiến

Từ khóa:

Tối ưu
nhà thép công nghiệp
TCVN 5575:2012
tiến hóa vi phân
biến rời rạc.

https://doi.org/10.59382/j-ibst.2024.vi.vol3-4

Tóm tắt:

Nhà thép công nghiệp sử dụng rộng rãi trong các công trình xây dựng nhờ nhiều ưu điểm như tiết kiệm chi phí, thời gian thi công nhanh, khả năng vượt nhịp lớn, phù hợp hơn cho các mục đích sản xuất và lưu trữ quy mô lớn. Do đặc tính vượt nhịp lớn, các tiết diện cột và dầm trong nhà thép công nghiệp thường sử dụng thép tổ hợp, trong đó các kích thước của tiết diện được tính toán thiết kế một cách hợp lý để vừa đảm bảo khả năng làm việc vừa tiết kiệm chi phí sản xuất. Tuy nhiên, với nhiều biến thiết kế phức tạp như vậy, quá trình lựa chọn kích thước phù hợp là một bài toán thiết kế nhiều thách thức. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một phương pháp hiện đại để giải quyết vấn đề trên bằng cách thiết lập bài toán tối ưu kích thước mặt cắt ngang của nhà khung thép công nghiệp nhằm giảm thiểu tổng trọng lượng, đảm bảo an toàn và khả năng sử dụng theo tiêu chuẩn thiết kế. Các điều kiện ràng buộc được xây dựng theo tiêu chuẩn TCVN 5575:2012. Các biến thiết kế được xem là các biến rời rạc, phù hợp với thực tế sản xuất và xây dựng công trình. Thuật toán tiến hóa vi phân cải tiến được sử dụng để giải quyết bài toán tối ưu trên. Kết quả tính toán cho thấy phương pháp tối ưu không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng giải pháp so với phương pháp thử và sai đang được các kỹ sư áp dụng phổ biến.

Nội dung:

Tài liệu tham khảo:

[1] TCVN 5575:2012 – Kết cấu thép – Tiêu chuẩn thiết kế.

[2] Thuật, Đ. V., Hòa, N. Đ., Cường, N. V., Hùng, T. V. (2020). Ảnh hưởng của động đất tác dụng dọc nhà đối với kết cấu thép nhà công nghiệp một tầng có cầu trục. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (TCKHCNXD) - ĐHXDHN, 14(3V), 23-35.

[3] Kamal, O. A., El-Mahdy, O. O., El-Komy, G. A. (2003). Optimum design of one-bay portal steel frames. J Eng Appl Sci, 723–741.

[4] Hernández, S., Fontán, A. N., Perezzán, J. C., Loscos, P. (2005). Design optimization of steel portal frames. Adv Eng Software, 36, 626–633.

[5] Kravanja, S., Zula, T. (2010). Cost optimization of industrial steel building structures. Advances in Engineering Software, 41, 442-450.

[6] Phan, D. T., Mojtabaei, S. M., Hajirasouliha, I., Ye, J., Lim, J. B. P. (2020). Coupled element and structural level optimisation framework for cold-formed steel frames. Journal of Constructional Steel Research, 168, 105867.

[7] Tuấn, V. A. (2010). Tối ưu trọng lượng khung thép nhà tiền chế sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (TCKHCNXD) - ĐHXDHN, 4(1), 50-56.

[8] Hiếu, N. T., Tuấn, V. A., Cường, N. Q. (2019). Tối ưu trọng lượng khung thép cột đặc dàn vì kèo sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (TCKHCNXD) - ĐHXDHN, 13(5V), 55-64.

[9] Truong, V. H., Hung, H. M., Anh, P. H., Hoc, T. D. (2020). Optimization of steel moment frames with panel-zone design using an adaptive differential evolution. Journal of Science and Technology in Civil Engineering (JSTCE) - HUCE, 14(2), 65-75.

[10] Pham, H. A., Nguyen, D. X., Truong, V. H. (2021). An efficient differential-evolution-based moving compensation optimization approach for controlling differential column shortening in tall buildings. Expert Systems with Applications, 169, 114531.

[11] Cao, T. S., Pham, H. A., Truong, V. H. (2024). An efficient algorithm for multi-objective structural optimization problems using an improved pbest-based differential evolution algorithm. Advances in Engineering Software, 197, 103752.

[12] Truong, V. H., Cao, T. S., Tangaramvong, S. (2024). A robust machine learning-based framework for handling time-consuming constraints for bi-objective optimization of nonlinear steel structures. Structures, 62, 106226.

[13] Truong, V. H., Tangaramvong, S., Papazafeiropoulos, G. (2024). An efficient LightGBM-based differential evolution method for nonlinear inelastic truss optimization. Expert Systems with Applications, 237 (Part B), 121530.

[14] Truong, V. H., Pham, H. A., Huynh Van, T., Tangaramvong, S. (2022). Evaluation of machine learning models for load-carrying capacity assessment of semi-rigid steel structures. Engineering Structures, 273, 115001.

[15] Truong, V. H., Pham, H. A. (2021). Support Vector Machine for Regression of Ultimate Strength of Trusses: A Comparative Study. Engineering Journal, 25(7), 157-166.

[16] Storn, R. M., Price, K. V. (1997). Differential evolution-a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. J. Global Optim, 11, 341–359.

[17] Truong, V. H., Kim, S. E. (2018). Reliability-based design optimization of nonlinear inelastic trusses using improved differential evolution algorithm. Advances in Engineering Software, 121, 59-74.