Yarı Rijit Çelik Çerçevelerin Stokastik Arama Yöntemleri Kullanılarak Optimum Boyutlandırılması

Abstract

Bu çalışmada; geliştirilmiş olan bir bilgisayar programı ile farklı tiplerde kolon-kiriş bağlantı noktalarına sahip düzlemsel çelik çerçevelerin optimum tasarımı yapılmıştır. Çelik yapıların statik analizinde kolon-kiriş birleşim noktaları, mafsal ya da tamamen rijit olarak kabul edilir. Fakat gerçekte birleşim noktalarındaki davranış ne mafsal ne de tamamen rijit bir davranıştır. Birleşim noktalarının gerçek davranışı bu iki davranış arasında olup, bu davranış yarı rijit kolon-kiriş birleşimi davranışı olarak isimlendirilmektedir. Yapıların boyutlandırılması; AISC-LRFD şartnamesinin öngördüğü hususlar dikkate alınarak yapılmıştır. Optimizasyon problemleri için, parçacık sürü ve av arama tekniğinde geliştirilen algoritmalar kullanılarak rijit ve yarı rijit bağlantı noktalarına sahip çelik çerçevelerin tasarımı yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Parçacık sürü optimizasyon yöntemi, kuş vb. hayvan sürülerinin yiyecek ararken davranışını taklit eden bir arama tekniğidir. Av arama tekniği ise aslan ve kurt gibi avcı hayvanların, avlarını yakalayabilmeleri için geliştirdikleri stratejilerin izlenmesi ve bu davranışlarının taklit edilmeleri sonucunda ortaya çıkmış olan bir arama tekniğidir. Kullanılan optimizasyon teknikleri ile yapı ağırlının en küçük olan olduğu tasarıma ulaşılmaya çalışılmıştır.

In this study; steel plane frames with column-to-beam connection points in different types are designed optimally with a developed computer program. In the static analysis of steel structures, column-beam joint points are considered as pinned or completely rigid connections. But in reality, behavior at connections are neither a hinge nor a rigid one. The actual behavior of junctions is between these two behaviors, and this behavior is called semi-rigid joint behavior. Design of frames are determined by taking into account the AISC-LRFD specifications. For optimum design of steel frames (rigid and semi-rigid); the best results obtained by using algorithms developed in the particle swarm and hunting search technique, were compared. Particle swarm optimization method, is a search technique that imitates the behavior of animal swarms, just as birds etc., looking for food. The hunting technique is a search technique that has been developed as a result of monitoring the strategies developed by hunter animals such as lions and wolves to catch their prey and imitating these behaviors. It was tried to reach the design which has the minimum wieght of the frames with the optimizations techniques used.