Size/Layout Optimization of Truss Structures Using Shuffled Shepherd Optimization Method

The main purpose of this paper is to investigate the ability of the recently developed multi-community meta-heuristic optimization algorithm, shuffled shepherd optimization algorithm (SSOA), in layout optimization of truss structures. The SSOA is inspired by mimicking the behavior of shepherd in nature. In this algorithm, agents are first divided into communities which are called herd and then optimization process, inspired by the shepherd’s behavior in nature, is operated on each community. The new position of agents is obtained using elitism technique. Then communities are merged for sharing the information. The results of SSOA in layout optimization show that SSOA is competitive with other considered meta-heuristic algorithms

Utilização do Search Group Algorithm para a otimização dimensional, geométrica e topológica de treliças planas em Python

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Civil.Neste trabalho, um algoritmo metaheurístico SGA (Search Group Algorithm) foi desenvolvido na linguagem computacional \textit{Python} para a redução do peso de treliças planas. Foi aplicada a otimização simultânea de dimensão, geometria e topologia das estruturas. O algoritmo de análise estrutural foi desenvolvido com base no método da rigidez direta considerando as seguintes restrições: tensão admissível, flambagem, deslocamento dos nós da estrutura e validade da estrutura. O algoritmo foi aplicado para resolução de cinco problemas de otimização de treliças planas já estudados na literatura. Um espaço amostral com 100 resultados foi coletado para cada problema com intuito de medir a eficiência do algoritmo desenvolvido em relação a outros autores. Os resultados deste estudo superaram outras literaturas para dois problemas aplicados, uma treliça de 11 barras e uma treliça de 39 barras. Para outros dois problemas foram encontrados resultados equivalentes aos outros autores. Devido aos resultados satisfatórios deste estudo, o algoritmo aplicado pode ser classificado como competitivo.On this study, a SGA (Search Group Algorithm) meta-heuristic algorithm was developed using Python programming language for weight reduction of planar trusses. A simultaneuous optimization of size, shape and topology was applied. The structural analysis algorithm was developed based on the direct stiffness method, taking into account the following constraints: admissible stress, buckling, node displacement and validity of the structure. The algorithm was applied on the resolution of five structural problems involving the optimization of planar trusses previously studied in the literature. A sample space of 100 results was gathered for each problem in an effort to measure the efficiency of the developed algorithm compared to results obtained by different authors. The results of the current study surpass those obtained by others on two of the problems tested, namely an 11-bar truss and a 39-bar truss. For two other problems, the results found were equivalent to those obtained by other similar studies. In view of the satisfactory results achieved by this study, the algorithm applied may be considered up to par

Optimization of steel-concrete composite I-girder bridges

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2017.Pontes são estruturas importantes para travessia de rios e vales. Elas começaram a ser construídas em 62 a.C. em Roma, usando a técnica de arcos de pedra. Com o passar do tempo, as técnicas e os materiais empregados em pontes foram evoluindo, de arco em pedra para madeira treliçada, chegando até a tecnologia de pontes pênseis e estaiadas. As pontes mistas de aço e concreto surgiram em 1930, com a laje de concreto armado e asvigas em seção I ou caixão.As pontes mistas de seção I são muito econômicas para estruturas retas com vãos pequenos (20 a 50m). Essa estrutura tem sua importância comprovada pela quantidade de trabalhos na área. - Madrazo-Aguirre, Ruiz-Teran & Wadee (2015), Liu et al. (2014), Zhou et al. (2016), Liu et al. (2009), Ellobody (2014), Oehlers (1990), Gocál & Dur?ová (2012), Pinho & Bellei (2007), Fernandes (2008), Klinsky (1999), Leitão et al. (2011), Vitório (2015) e Fabeane (2015). Porém, nenhum desses estudos focam na otimização completa da estrutura.Na área de otimização de pontes, há também um grande número de trabalhos na literatura. Alguns autores optaram por otimizar os cabos de pontes estaiadas - Lute, Upadhyay & Singh (2009), Cai & Aref (2015), Martins, Simões & Negrão (2015), Baldomir et al. (2010) e Hassan (2013). Outros estudaram a otimização de pontes de grandes vãos - Kusano et al. (2014) -, pontes de treliça metálica - Cheng (2010) e Cheng, Qian & Sun (2013) -, pontes de concreto protendido - Martí et al. (2013) e Kaveh, Maniat & Naeini (2016) - e pontes de pilares altos - Martínez et al. (2011). Na otimização de pontes mistas, pode-se citar o trabalho de Gocál & Dur?ová (2012), que realizou um estudo paramétrico para otimizar a disposição transversal das vigas. Logo, é importante reiterar que não foi encontrado nenhum trabalho de otimização da estrutura completa de pontes mistas. Além disso, a importância do tema é também contabilizada na separação entre a eficiência do projeto e a experiência do projetista. Baseado na otimização de outras estruturas, espera-se obter uma redução de até 10% do custo da ponte.Assim, o principal objetivo desta dissertação é otimizar o projeto de pontes mistas de aço e concreto. Para isso, é proposta uma metodologia de otimização dividida em dois estágios. Na primeira etapa, um modelo estrutural simplificado, usualmente adotado por projetistas, é utilizado para achar a região ótima, assim como para indicar um ponto inicial para a busca seguinte. No segundo estágio, um modelo de elementos finitos utilizando barras e cascas é incorporado para melhorar a otimização. Essa estratégia é empregada para combinar o benefício de cada estágio na resolução desse problema. Enquanto que o primeiro estágio tem um custo computacional baixo, podendo ser repetido inúmeras vezes, a segunda etapa é mais precisa estruturalmente. Logo, com a combinação dos dois modelos, o projeto pode ser otimizado de forma precisa com um tempo computacional razoável.Ainda, para resolver esse problema, é preciso definir o método de otimização. Por causa da complexidade do problema e da presença de variáveis discretas, optou-se por utilizar algoritmos heurísticos. Como não existe um algoritmo universal, foram testados estatisticamente cinco algoritmos heurísticos conhecidos: Backtracking Search Algorithm (BSA), Firefly Algorithm (FA), Genetic Algorithm (GA), Imperialist Competitive Algorithm (ICA) e Search Group Algorithm (SGA). Dentre eles, o SGA foi o que teve a melhor performance para resolver essa otimização.Com a escolha do SGA, a otimização em duas etapas foi realizada. Foi, então, otimizada uma ponte mista bi-apoiada com 40m de vão livre e 13m de largura. Na primeira etapa, atingiu-se um custo de U$119.796,43 e na segunda, U$117.884,93. Comparando esses resultados com uma ponte de mesmas características projetada manualmente por Pinho & Bellei (2007), alcançou-se uma redução de 9,17%.Os resultados alcançados mostram que a metodologia proposta é eficiente na redução de custo da ponte. Outros estudos devem ser efetuados, tais como o da influência da passagem dinâmica de veículos, para aumentar a confiança estrutural.Abstract : This work presents an efficient two-stage optimization approach to the design of steel-concrete composite I-girder bridges. In the first step, a simplified structural model, usually adopted by bridge designers, is employed aiming to locate the global optimum region and provide a starting point to the local search. Then, a finite element model (FEM) is used to refine and improve the optimization. Through this procedure, it is possible to combine the low computational cost required on the first stage with the accuracy provided on the second one. For illustration purposes, a numerical example of a composite bridge designed by Pinho & Bellei (2007) and studied by Leitão et al. (2011) is assessed. The objective function is based on the economic cost of the structure. Due to the non-convex nature of the problem and to the presence of discrete variables, the first stage optimization is conducted through five well-known meta-heuristic algorithms: Backtracking Search Algorithm (BSA), Firefly Algorithm (FA), Genetic Algorithm (GA), Imperialist Competitive Algorithm (ICA) and Search Group Algorithm (SGA). The SGA is chosen to pursue the second stage because a statistical analysis has demonstrated that it achieved the best performance. It is shown that the proposed scheme is able to reduce the structural cost in up to 7.43% already in the first stage and can reach up to 9.17% of saving costs in the end of the optimization procedure

Optimization of multiple tuned mass dampers for road bridges taking into account bridge-vehicle interaction, random pavement roughness, and uncertainties

Road bridge designs are based on technical standards, which, to date, consider dynamic loading as equivalent static loads. Additionally, the few engineers who perform a dynamic analysis typically do not consider the effects of bridge-vehicle interaction and also simplify the road’s irregularity profile. Moreover, often, even when a simplified dynamic analysis is carried out and shows that there will be a high dynamic amplification factor (DAF), designers prefer to solve this problem by adopting high safety factors and thereby oversizing the bridge, rather than using energy dissipation devices that would allow reducing the amplitude of vibration. In this context, the present work proposes a complete methodology to minimize the dynamic response of road bridges by optimizing multiple tuned mass dampers (MTMD), taking into account the bridge-vehicle interaction, the random profile of pavement irregularities, and the uncertainties present in the coupled system and in the excitation. For illustrative purposes, the coupled vibration problem of a regular truck traveling on a random road profile over a typical Brazilian bridge is analyzed. Three different scenarios for the MTMD are considered. The proposed optimization problem is solved by employing the Whale Optimization Algorithm (WOA). The results showed the excellent ability of the proposed methodology, reducing the bridge’s DAF to acceptable values for all analyzed cases, considering or not the uncertainties present in the system. Furthermore, the results obtained by the proposed methodology are compared with results obtained using classical tuned mass damper (TMD) design methods, showing the best performance of the proposed optimization method. Thus, the proposed method can be employed to optimize MTMD, improving bridge design