Betonarme konsol istinat duvarlarının optimum tasarımı

Mühendisliktasarımlarında, güvenlik koşullarını sağlayacak en düşük maliyete sahipsonuçların elde edilmesi amaçlanmaktadır. Ancak güvenlik koşullarını sağlayanseçenekler içerisinde en düşük maliyetli çözüm, tasarımcının tecrübeli olmasıdurumunda dahi bulunamayabilir. Özellikle mekanik özellikleri ve birimfiyatları birbirinden oldukça farklı iki malzemenin kullanıldığı betonarmeyapıların tasarımında bu amacın gerçekleşmesi daha zor olabilir. Bu çalışmakapsamında statik ve dinamik yükler etkisindeki konsol tipi betonarme istinatduvarlarının en uygun (optimum) tasarımın elde edilmesi amacıyla metasezgiselalgoritmalardan “Öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon” (ÖÖTO) algoritmasınıtemel alan bir yöntem önerilmiştir. Optimizasyon sürecinde istinat duvarıstabilitesi (devrilme, kayma ve zemin gerilmesi), kesit kapasiteleri (eğilmemomenti, kesme kuvveti) ve betonarme tasarım kurallarını içeren 29 kontrolyapılmıştır. Optimizasyon işleminde 5’i duvar kesiti 12’si betonarme tasarımıile ilgili olmak üzere toplam 17 değişken kullanılmıştır. İstinat duvarlarınınboyutlandırmasında, TS 7994 (Zemin Dayanma Yapıları; Sınıflandırma, Özelliklerive Projelendirme Esasları) kuralları göz önünde bulundurulmuştur. Betonarmetasarımında ise yürürlükteki ilgili yönetmelikler olan TS 500 (BetonarmeYapıların Tasarım ve Yapım Kuralları) ve DBYBHY (Deprem Bölgelerinde YapılacakBinalar Hakkında Yönetmelik) kuralları uygulanmıştır. Çalışmada önerilen yöntemile elde edilen sonuçlar mevcut yöntemler ile karşılaştırılmış ve yönteminkonsol tipi betonarme istinat duvarlarının optimum tasarımının bulunmasındauygun olduğu görülmüştür.

Optimum design of reinforced concrete cantilever retaining walls

Theaim of engineering designs is to obtain results with minimum cost that willprovide safety conditions. But the most economical design ensuring securityconditions may not be found within the options, even the designer isexperienced. Especially in the design of reinforced concrete (RC) structuresthat consist from two materials with very different mechanical properties andunit costs, it may be more difficult to achieve this purpose. In this study, amethodology based on teaching‑learning‑based optimization (TLBO) was proposedfor optimum design of RC cantilever retaining wall under the static and dynamicloads. During the optimization process, 29 design constraints includingretaining wall stabilities (overturning, sliding and soil stress), sectioncapacities (flexure and shear) and RC design rules are checked. In theoptimization problem, totally 17 design variables (5 of them related tocross-section dimension and 12 of them related to RC design) are used. In thesizing of retaining wall, the rules of the TS 7994 (Soil Retaining Structures; Properties and Guidelines for Design) areconsidered. In the RC design, the requirements of the relevant regulations; TS500 (Requirements for Design and Construction of Reinforced ConcreteStructures) and DBYBHY (Specification for Buildings to be Built in SeismicZones) are considered. The results obtained by the proposed method werecompared with the existing methods and the method seems as suitable for theoptimum design of the cantilever type RC retaining walls.

Kaynakça

Goldberg DE. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Boston, USA, Addion-Wesley, 1989.

Kennedy J, Eberhart R. "Particle swarm optimization". IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia, 27 November-1 December 1995.

Kirkpatrick S, Gelatt CD Jr, Vecchi MP. "Optimization by simulated annealing". Science, 220(4598), 671-80, 1983.

Dorigo M, Maniezzo V, Colorni A. "Ant system: Optimization by a colony of cooperation agents". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics, 26(1), 29-41, 1996.

Erol OK, Eksin I. "A new optimization method: Big Bang Big Crunch". Advances in Engineering Software, 37(2), 106-111, 2006.

Geem ZW, Kim JH, Loganathan GV. "A new heuristic optimization algorithm: Harmony search". Simulation, 76(2), 60-68, 2001.

Yang XS. "Firefly algorithms for multimodal optimization". 5th international conference on Stochastic algorithms, Sapporo, Japan, 26-28 October 2009.

Yang XS. "A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm". Editors: González JR, Pelta DA, Cruz C, Terrazas G, Krasnogor N, Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010), 65-74, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010.

Yang XS. "Flower pollination algorithm for global optimization". 11th International Conference on Unconventional Computing and Natural Computation, Orléan, France, 3-7 September 2012.

Rao RV, Savsani VJ, Vakharia DP. "Teaching-learning-based optimization: A novel method for constrained mechanical design optimization problems". Computer-Aided Design, 43(3), 303-315, 2011.

Yepes V, Alcala J, Perea C, Gonzalez-Vidosa F. "A parametric study of optimum earth-retaining walls by simulated annealing". Engineering Structures, 30(3), 821-830, 2008.

Ceranic B, Fryer C, Baines RW. "An application of simulated annealing to the optimum design of reinforced concrete retaining structures". Computers & Structures, 79(17), 1569-1581, 2001.

Ahmadi-Nedushan B, Varaee H. "Optimal design of reinforced concrete retaining walls using a swarm ıntelligence technique". The first International Conference on Soft Computing Technology in Civil, Structural and Environmental Engineering, Stirlingshire, Scotland, 1-4 September 2009.

Kayhan AH, Demir A. "Betonarme konsol istinat duvarlarının parçacık sürü optimizasyonu ile optimum tasarımı". Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(3), 129-135, 2016.

Kaveh A, Abadi ASM. "Harmony search based algorithms for the optimum cost design of reinforced concrete cantilever retaining walls". International Journal of Civil Engineering, 9(1), 1-8, 2011.

Camp CV, Akin A. "Design of retaining walls using big bang-big crunch optimization". Journal of Structural Engineering-ASCE, 138(3), 438-448, 2012.

Chau KW, Albermani F. "Knowledge-based system on optimum design of liquid retaining structures with genetic algorithms". Journal of Structural Engineering-ASCE, 129(10), 1312-1321, 2003.

Sheikholeslami R, Gholipour Khalili B, Zahrai SM. "Optimum cost design of reinforced concrete retaining walls using hybrid firefly algorithm". International Journal of Engineering and Technology, 6(6), 465-470, 2014.

Temur R, Bekdaş G. "Teaching learning-based optimization for design of cantilever retaining walls". Structural Engineering and Mechanics, 57(4), 763-783, 2016.

Aydoğdu İ. "Comparison of metaheuristics on multi objective (Cost & C02) optimization of RC cantilever retaining walls". Pamukkale Universitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(3), 221-231, 2017.

Aydogdu I. "Cost optimization of reinforced concrete cantilever retaining walls under seismic loading using a biogeography-based optimization algorithm with Levy flights". Engineering Optimization, 49(3), 381-400, 2017.

Türk Standartları Enstitüsü. “Betonarme Yapıların Tasarım ve Yapım Kuralları”, Ankara, Türkiye, TS500, 2000.

Bayındırlık ve İskan Bakanlığı. “Deprem Bölgelerinde Yapılacak Binalar Hakkında Yönetmelik”, Ankara, Türkiye, 2007.

Togan V. "Design of planar steel frames using Teaching-Learning Based Optimization". Engineering Structures, 34(225-232, 2012.

Degertekin SO, Hayalioglu MS. "Sizing truss structures using teaching-learning-based optimization". Computers & Structures, 119, 177-188, 2013.

Dede T, Togan V. "A teaching learning based optimization for truss structures with frequency constraints". Structural Engineering and Mechanics, 53(4), 833-845, 2015.

Dede T. "Optimum design of grillage structures to LRFD-AISC with teaching-learning based optimization". Structural and Multidisciplinary Optimization, 48(5), 955-964, 2013.

Sarıbaş A, Erbatur F. "Optimization and Sensitivity of Retaining Structures". Journal of Geotechnical Engineering, 122(8), 649-656, 1996.