구조 설계에 최적화를 적용하는 것은 최근 많은 연구자들의 관심을 끌고 있다. 왜냐하면 이 접근법은 전체 비용을 크게 줄이면서 구조의 성능을 보장하기 때문이다. 특히 강구조물의 최적화에서 비선형비탄성해석이 선호되는데, 이 접근법으로 더 가볍고 현실적인 최적설계를 산출할 수 있다. 또한 기하학적 구조, 재료 및 적용하중에는 각각 특성이 있어서 구조의 불확실성을 고려해야 한다. 강구조물에 대한 많은 연구가 수행되었지만, 과도한 계산비용으로 인해 비선형비탄성 거동과 구조의 불확실성을 모두 다루지는 않았다. 이 제한사항은 최적설계의 신뢰성과 현실성을 떨어뜨린다. 본 논문에서 구조의 비선형비탄성 거동을 확인하기 위해 실용고급해석을 사용하여 강구조물의 신뢰성 기반 설계 최적화 (RBDO)를 위한 수치적으로 효율적인 과정을 연구한다. 구조 ...
구조 설계에 최적화를 적용하는 것은 최근 많은 연구자들의 관심을 끌고 있다. 왜냐하면 이 접근법은 전체 비용을 크게 줄이면서 구조의 성능을 보장하기 때문이다. 특히 강구조물의 최적화에서 비선형비탄성해석이 선호되는데, 이 접근법으로 더 가볍고 현실적인 최적설계를 산출할 수 있다. 또한 기하학적 구조, 재료 및 적용하중에는 각각 특성이 있어서 구조의 불확실성을 고려해야 한다. 강구조물에 대한 많은 연구가 수행되었지만, 과도한 계산비용으로 인해 비선형비탄성 거동과 구조의 불확실성을 모두 다루지는 않았다. 이 제한사항은 최적설계의 신뢰성과 현실성을 떨어뜨린다. 본 논문에서 구조의 비선형비탄성 거동을 확인하기 위해 실용고급해석을 사용하여 강구조물의 신뢰성 기반 설계 최적화 (RBDO)를 위한 수치적으로 효율적인 과정을 연구한다. 구조 파라미터의 불확실성 또한 최적화에서 확률적 제약으로 직접 고려한다. 이 목표를 달성하기 위해, 논문을 다음 세 부분으로 나누었다. 2장의 첫 번째 부분에서는 LPSS-EIS 라 명명된 구조적 실패 확률 분석을 위한 강력한 방법이 "라틴 화 된" 부분적 층 샘플링 (LPSS)과 새로운 유효 중요도 샘플링 (EIS)을 통합하여 개발하였다는 것을 보여주고 있다. LPSS-EIS의 혁신은 EIS를 사용하여 샘플 수를 크게 줄이는 반면 LPSS를 사용하여 고차원의 무작위 변수의 영향을 줄일 수 있다는 것이다. LPSS-EIS는 몬테카를로 시뮬레이션 (MCS), 중요도 샘플링 기법 (IS) 및 서브셋시뮬레이션 기법 (SS)과 비교하여 훨씬 적은 수의 샘플을 필요로 하고 병렬 컴퓨팅을 적용함으로써 계산 비용을 줄이므로 훨씬 더 효과적이다. 구조결정론적 분석은 실용고급해석 프로그램 (PAAP)을 사용하여 수행한다. PAAP를 사용하는 구조분석의 계산비용은 상용 소프트웨어 인 ABAQUS에 비해 현저히 줄어든다. LPSS-EIS의 정확성과 효율성을 입증하기 위해 몇 가지 수학적 예와 강재프레임을 처음 제시한다. 이 방법은 강재 사장교의 세미 하프 유형에 적용한다. 교량의 신뢰성 감도 또한 조사한다. 3 장의 두 번째 부분에서는 구조적 신뢰도 분석 방법인 LPSS-EIS와 새로운 격차 진화 알고리즘(EpDE)을 통합하여 비선형비탄성 강재 트러스의 RBDO 크기를 결정하는 견고한 방법을 개발했다. 이산 최적화와 연속 최적화를 모두 고려했다. 기존 DE알고리즘과 비교하여 EpDE에서 다음과 같은 세 가지 주요 개선 사항을 도입하였다. (1) 지역 및 글로벌 검색 간의 균형을 유지하기 위한 p-best 전략에 기반한 새로운 변이 체계; (2) 스케일 팩터 및 크로스 오버 레이트 파라미터의 변경; (3) 쓸모없는 목적 함수 평가를 줄이기 위해 제안한 다중 비교 기법 (MCT). 3 개의 비선형비탄성 트러스 구조를 제안한 RBDO 방법의 견고성을 조사하기 위해 수행되는 동안 20 개의 테스트 함수와 4 개의 실제 최적화 문제가 결정론적 최적화 문제에 대한 EpDE의 성능을 입증하는 것으로 간주한다. 4 장의 세 번째 부분에서는 최적화를 위한 하모니 탐색 기법 (harmony search technique, HS)과 LPSS-EIS를 통합하여 비선형비탄성 강재 프레임의 RBDO에 대한 효율적인 수치적 과정을 제시한다. 보 - 기둥 접근법을 사용한 실용고급해석은 프레임의 비선형비탄성 거동을 확인하는 데 사용하는 반면 강재 프레임의 개별 최적화를 위한 HS의 상세 수단을 도입하였다. 제안한 과정의 효율성과 정확성은 결정론 및 신뢰성 기반 설계 최적화에서 여러 강재 프레임을 통해 입증한다. 이 논문에서 얻은 결과로 제안한 절차가 계산상 효율적이며 실용적인 설계에 적용될 수 있다는 것을 증명한다. 또한, 강구조물의 최적화에 비선형비탄성해석을 사용하면 보다 현실적인 결과를 얻을 수 있다.
구조 설계에 최적화를 적용하는 것은 최근 많은 연구자들의 관심을 끌고 있다. 왜냐하면 이 접근법은 전체 비용을 크게 줄이면서 구조의 성능을 보장하기 때문이다. 특히 강구조물의 최적화에서 비선형비탄성해석이 선호되는데, 이 접근법으로 더 가볍고 현실적인 최적설계를 산출할 수 있다. 또한 기하학적 구조, 재료 및 적용하중에는 각각 특성이 있어서 구조의 불확실성을 고려해야 한다. 강구조물에 대한 많은 연구가 수행되었지만, 과도한 계산비용으로 인해 비선형비탄성 거동과 구조의 불확실성을 모두 다루지는 않았다. 이 제한사항은 최적설계의 신뢰성과 현실성을 떨어뜨린다. 본 논문에서 구조의 비선형비탄성 거동을 확인하기 위해 실용고급해석을 사용하여 강구조물의 신뢰성 기반 설계 최적화 (RBDO)를 위한 수치적으로 효율적인 과정을 연구한다. 구조 파라미터의 불확실성 또한 최적화에서 확률적 제약으로 직접 고려한다. 이 목표를 달성하기 위해, 논문을 다음 세 부분으로 나누었다. 2장의 첫 번째 부분에서는 LPSS-EIS 라 명명된 구조적 실패 확률 분석을 위한 강력한 방법이 "라틴 화 된" 부분적 층 샘플링 (LPSS)과 새로운 유효 중요도 샘플링 (EIS)을 통합하여 개발하였다는 것을 보여주고 있다. LPSS-EIS의 혁신은 EIS를 사용하여 샘플 수를 크게 줄이는 반면 LPSS를 사용하여 고차원의 무작위 변수의 영향을 줄일 수 있다는 것이다. LPSS-EIS는 몬테카를로 시뮬레이션 (MCS), 중요도 샘플링 기법 (IS) 및 서브셋 시뮬레이션 기법 (SS)과 비교하여 훨씬 적은 수의 샘플을 필요로 하고 병렬 컴퓨팅을 적용함으로써 계산 비용을 줄이므로 훨씬 더 효과적이다. 구조결정론적 분석은 실용고급해석 프로그램 (PAAP)을 사용하여 수행한다. PAAP를 사용하는 구조분석의 계산비용은 상용 소프트웨어 인 ABAQUS에 비해 현저히 줄어든다. LPSS-EIS의 정확성과 효율성을 입증하기 위해 몇 가지 수학적 예와 강재 프레임을 처음 제시한다. 이 방법은 강재 사장교의 세미 하프 유형에 적용한다. 교량의 신뢰성 감도 또한 조사한다. 3 장의 두 번째 부분에서는 구조적 신뢰도 분석 방법인 LPSS-EIS와 새로운 격차 진화 알고리즘(EpDE)을 통합하여 비선형비탄성 강재 트러스의 RBDO 크기를 결정하는 견고한 방법을 개발했다. 이산 최적화와 연속 최적화를 모두 고려했다. 기존 DE 알고리즘과 비교하여 EpDE에서 다음과 같은 세 가지 주요 개선 사항을 도입하였다. (1) 지역 및 글로벌 검색 간의 균형을 유지하기 위한 p-best 전략에 기반한 새로운 변이 체계; (2) 스케일 팩터 및 크로스 오버 레이트 파라미터의 변경; (3) 쓸모없는 목적 함수 평가를 줄이기 위해 제안한 다중 비교 기법 (MCT). 3 개의 비선형비탄성 트러스 구조를 제안한 RBDO 방법의 견고성을 조사하기 위해 수행되는 동안 20 개의 테스트 함수와 4 개의 실제 최적화 문제가 결정론적 최적화 문제에 대한 EpDE의 성능을 입증하는 것으로 간주한다. 4 장의 세 번째 부분에서는 최적화를 위한 하모니 탐색 기법 (harmony search technique, HS)과 LPSS-EIS를 통합하여 비선형비탄성 강재 프레임의 RBDO에 대한 효율적인 수치적 과정을 제시한다. 보 - 기둥 접근법을 사용한 실용고급해석은 프레임의 비선형비탄성 거동을 확인하는 데 사용하는 반면 강재 프레임의 개별 최적화를 위한 HS의 상세 수단을 도입하였다. 제안한 과정의 효율성과 정확성은 결정론 및 신뢰성 기반 설계 최적화에서 여러 강재 프레임을 통해 입증한다. 이 논문에서 얻은 결과로 제안한 절차가 계산상 효율적이며 실용적인 설계에 적용될 수 있다는 것을 증명한다. 또한, 강구조물의 최적화에 비선형비탄성해석을 사용하면 보다 현실적인 결과를 얻을 수 있다.
The application of optimization into structural design has attracted a significant interest of many researchers in recent years since this approach significantly reduces the total structural cost while still guarantees the performance of the structure. In an optimization of a structure, especially s...
The application of optimization into structural design has attracted a significant interest of many researchers in recent years since this approach significantly reduces the total structural cost while still guarantees the performance of the structure. In an optimization of a structure, especially steel structures, nonlinear inelastic analysis is preferred since this approach yields the lighter and realistic optimum designs. Furthermore, the uncertainty of structure should be considered since it is the natural characteristic of structural geometric and material properties and applied loads. Although there have been many studies of steel structures carried out in the literature, but few of them address both nonlinear inelastic behavior and uncertainty of structure due to the excessive computational cost. This limitation can make the optimum designs of the optimization less reliable and realistic. This dissertation strives to develop efficient numerical procedures for reliability-based design optimization (RBDO) of steel structures using the practical advanced analysis to capture the nonlinear inelastic behaviors of structure. The uncertainty of structural parameters is also directly considered as a probabilistic constraint in the optimization. To achieve this goal, the dissertation is divided into three parts as following. In the first part presented in Chapter Two, a robust method for structural failure probability analysis, named as LPSS-EIS, is developed by integrating “Latinized” Partially Stratified Sampling (LPSS) and a new effective importance sampling (EIS). The innovation of LPSS-EIS is that the number of samples is significantly decreased by using EIS, while the influence of high dimensions of random variables is reduced by using LPSS. Compared to Monte Carlo simulation (MCS), importance sampling technique (IS), and Subset simulation technique (SS), LPSS-EIS is much more effective since it requires a considerably smaller number of samples and reduces the computational cost by applying parallel computing. Structural deterministic analysis is performed by using the practical advanced analysis program (PAAP). The computational cost of structural analysis using PAAP is significantly reduced compared to commercial software ABAQUS. Several mathematical examples and steel frames are first presented to demonstrate the accuracy and efficiency of LPSS-EIS. This method is then applied for the semi-harp type of a steel cable-stayed bridge. The reliability sensitivity of the bridge is also investigated. In the second part presented in Chapter Three, a robust method for sizing RBDO of nonlinear inelastic steel trusses is developed by integrating the structural reliability analysis method LPSS-EIS and a new differential evolution algorithm (EpDE). Both discrete and continuous optimizations are considered. Compared to conventional DE algorithm, three main improvements are introduced in EpDE such as: (1) a new mutation scheme based on p-best strategy to balance between local and global searches; (2) modifications of the scale factor and crossover rate parameters; (3) a proposed multi-comparison technique (MCT) to reduce the useless objective function evaluations. 20 test functions and 4 real-world optimization problems are considered to demonstrate the performance of EpDE for deterministic optimization problems, while 3 nonlinear inelastic truss structures are carried out to investigate the robustness of proposed RBDO method. In the third part presented in Chapter Four, an effecient numerical procedure for RBDO of nonlinear inelastic steel frames is presented by integrating a harmony search technique (HS) for optimization and LPSS-EIS. The practical advanced analysis using the beam-column approach is used for capturing the nonlinear inelastic behaviors of frames, while a detail implement of HS for discrete optimization of steel frames is introduced. The efficiency and accuracy of the proposed procedure are demonstrated through several steel frames in both deterministic and reliability-based design optimizations. The results obtained in this dissertation prove that the proposed procedures are computationally efficient and can be applied in practical design. Furthermore, it is shown that the use of nonlinear inelastic analysis in the optimization of steel structures yields more realistic results.
The application of optimization into structural design has attracted a significant interest of many researchers in recent years since this approach significantly reduces the total structural cost while still guarantees the performance of the structure. In an optimization of a structure, especially steel structures, nonlinear inelastic analysis is preferred since this approach yields the lighter and realistic optimum designs. Furthermore, the uncertainty of structure should be considered since it is the natural characteristic of structural geometric and material properties and applied loads. Although there have been many studies of steel structures carried out in the literature, but few of them address both nonlinear inelastic behavior and uncertainty of structure due to the excessive computational cost. This limitation can make the optimum designs of the optimization less reliable and realistic. This dissertation strives to develop efficient numerical procedures for reliability-based design optimization (RBDO) of steel structures using the practical advanced analysis to capture the nonlinear inelastic behaviors of structure. The uncertainty of structural parameters is also directly considered as a probabilistic constraint in the optimization. To achieve this goal, the dissertation is divided into three parts as following. In the first part presented in Chapter Two, a robust method for structural failure probability analysis, named as LPSS-EIS, is developed by integrating “Latinized” Partially Stratified Sampling (LPSS) and a new effective importance sampling (EIS). The innovation of LPSS-EIS is that the number of samples is significantly decreased by using EIS, while the influence of high dimensions of random variables is reduced by using LPSS. Compared to Monte Carlo simulation (MCS), importance sampling technique (IS), and Subset simulation technique (SS), LPSS-EIS is much more effective since it requires a considerably smaller number of samples and reduces the computational cost by applying parallel computing. Structural deterministic analysis is performed by using the practical advanced analysis program (PAAP). The computational cost of structural analysis using PAAP is significantly reduced compared to commercial software ABAQUS. Several mathematical examples and steel frames are first presented to demonstrate the accuracy and efficiency of LPSS-EIS. This method is then applied for the semi-harp type of a steel cable-stayed bridge. The reliability sensitivity of the bridge is also investigated. In the second part presented in Chapter Three, a robust method for sizing RBDO of nonlinear inelastic steel trusses is developed by integrating the structural reliability analysis method LPSS-EIS and a new differential evolution algorithm (EpDE). Both discrete and continuous optimizations are considered. Compared to conventional DE algorithm, three main improvements are introduced in EpDE such as: (1) a new mutation scheme based on p-best strategy to balance between local and global searches; (2) modifications of the scale factor and crossover rate parameters; (3) a proposed multi-comparison technique (MCT) to reduce the useless objective function evaluations. 20 test functions and 4 real-world optimization problems are considered to demonstrate the performance of EpDE for deterministic optimization problems, while 3 nonlinear inelastic truss structures are carried out to investigate the robustness of proposed RBDO method. In the third part presented in Chapter Four, an effecient numerical procedure for RBDO of nonlinear inelastic steel frames is presented by integrating a harmony search technique (HS) for optimization and LPSS-EIS. The practical advanced analysis using the beam-column approach is used for capturing the nonlinear inelastic behaviors of frames, while a detail implement of HS for discrete optimization of steel frames is introduced. The efficiency and accuracy of the proposed procedure are demonstrated through several steel frames in both deterministic and reliability-based design optimizations. The results obtained in this dissertation prove that the proposed procedures are computationally efficient and can be applied in practical design. Furthermore, it is shown that the use of nonlinear inelastic analysis in the optimization of steel structures yields more realistic results.
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