In this study, optimum structural designs of braced (non-swaying) planar steel frames are investigated by using one of the recent meta-heuristic search techniques, teaching-learning based optimization. Optimum design problems are performed according to American Institute of Steel Construction- Allowable Stress Design (AISC-ASD) specifications. A computer program is developed in MATLAB interacting with SAP2000 OAPI (Open Application Programming Interface) to conduct optimization procedures. Optimum cross sections are selected from a specified list of 128W profiles taken from AISC. Two different braced planar frames taken from literature are carried out for stress, geometric size, displacement and inter-storey drift constraints. It is concluded that teaching-learning based optimization presents robust and applicable optimum solutions in multi-element structural problems.
Divyah, N.;Prakash, R.;Srividhya, S.;Sivakumar, A.
Structural Engineering and Mechanics
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v.83
no.3
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pp.387-400
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2022
The practice of using encased steel-concrete columns in medium to high-rise structures has expanded dramatically in recent years. The study evaluates existing methodologies and codal guidelines for estimating the ultimate load-carrying characteristics of concrete-encased short columns experimentally. The present condition of composite column design methods was analyzed using the Egyptian code ECP203-2007, the American Institute of Steel Construction's AISC-LRFD-2010, Eurocode EC-4, the American Concrete Institute's ACI-318-2014, and the British Standard BS-5400-5. According to the codes, the axial load carrying characteristics of both the encased steel and concrete sections was examined. The effect of load-carrying capacities in different forms of encased steel sections on encased steel-concrete columns was studied experimentally. The axial load carrying capacity of twelve concrete-encased columns and four conventional reinforced columns were examined. The conclusion is that the confinement was not taken into account when forecasting the strength and ductility of the encased concrete, resulting in considerable disparities between codal provisions and experimental results. The configuration of the steel section influenced the confining effect. Better confinement is achieved with the laced and battened section than with the infilled steel tube reinforced and conventionally reinforced section. The ECP203-2007 code reported the most conservative results of all the codes used.
This paper proposes a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, which is improved by making use of the Harmony Search (HS) approach and called HS-PSO algorithm. A computer code is developed for optimal sizing design of non-linear steel frames with various semi-rigid and rigid beam-to-column connections based on the HS-PSO algorithm. The developed code selects suitable sections for beams and columns, from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange W-shapes, such that the minimum total cost, which comprises total member plus connection costs, is obtained. Stress and displacement constraints of AISC-LRFD code together with the size constraints are imposed on the frame in the optimal design procedure. The nonlinear moment-rotation behavior of connections is modeled using the Frye-Morris polynomial model. Moreover, the P-${\Delta}$ effects of beam-column members are taken into account in the non-linear structural analysis. Three benchmark design examples with several types of connections are presented and the results are compared with those of standard PSO and of other researches as well. The comparison shows that the proposed HS-PSO algorithm performs better both than the PSO and the Big Bang-Big Crunch (BB-BC) methods.
Rectangular concrete-filled steel tubular (RCFST) column, a type of concrete-filled steel tubular (CFST), is widely used in compression members of structures because of its advantages. This paper proposes a robust machine learning-based framework for predicting the ultimate compressive strength of RCFST columns under both concentric and eccentric loading. The gradient boosting neural network (GBNN), an efficient and up-to-date ML algorithm, is utilized for developing a predictive model in the proposed framework. A total of 890 experimental data of RCFST columns, which is categorized into two datasets of concentric and eccentric compression, is carefully collected to serve as training and testing purposes. The accuracy of the proposed model is demonstrated by comparing its performance with seven state-of-the-art machine learning methods including decision tree (DT), random forest (RF), support vector machines (SVM), deep learning (DL), adaptive boosting (AdaBoost), extreme gradient boosting (XGBoost), and categorical gradient boosting (CatBoost). Four available design codes, including the European (EC4), American concrete institute (ACI), American institute of steel construction (AISC), and Australian/New Zealand (AS/NZS) are refereed in another comparison. The results demonstrate that the proposed GBNN method is a robust and powerful approach to obtain the ultimate strength of RCFST columns.
This paper describes the theoretical background and underlying principles behind the American Institute of Steel Construction Load and Resistance Factor Design (AISC LRFD) Specification for the analysis and stability design of steel frames. Various analysis procedures that can take into consideration the effects of member instability, frame instability, member-frame interaction, geometric imperfections, and inelasticity are reviewed. Design approaches by which these factors can be incorporated in the design of steel moment frames are addressed. Current specification guidelines for member and frame design in the U.S. are summarized. Examples are given to illustrate the validity of the design equations. Some future directions for the analysis and stability design of steel frames are discussed.
In this study, recently developed swarm intelligence algorithm called Social Spider Optimization (SSO) approach and its enhanced version of SSO algorithm with spider jump techniques is used to develop a structural optimization technique for steel space structures. The improved version of SSO uses adaptive randomness probability in generating new solutions. The objective function of the design optimization problem is taken as the weight of a steel space structure. Constraints' functions are implemented from American Institute of Steel Construction-Load Resistance factor design (AISC-LRFD) and Ad Hoc Committee report and practice which cover strength, serviceability and geometric requirements. Three steel space structures are optimized using both standard SSO and SSO with spider jump (SSO_SJ) algorithms and the results are compared with those available in the literature in order to investigate the performance of the proposed algorithms.
The concrete-filled steel tube (CFT) that has an excellent performance can be more economically used when the steel tube has a large width-to-thickness ratio. However, the international provisions such as American Institute of Steel Construction (AISC) limit the use of a slender plate in CFT members, resulting in a less optimal use of CFT. This study verifies the post buckling strength of CFT columns through the experimental program for Hollow Steel Sections (HSS) and CFTs with a with-to-thickness ratio ranged 60 to 100. The study also proposes a relaxed limitations of with-to-thickness ratio compared to the one specified in the current standards.
This study investigates optimum designs of steel space truss towers under seismic loading by using Jaya optimization algorithm. Turkish Earthquake Code (2007) specifications are applied on optimum designs of steel space truss towers under the seismic loading for different local site classes depending on different soil groups. The proposed novel algorithm does not have any algorithm-specific control parameters and depends only a simple revision equation. Therefore, it provides a practical solution for structural optimization problems. Optimum solutions of the different steel truss examples are carried out by selecting suitable W sections taken from American Institute of Steel Construction (AISC). In order to obtain optimum solutions, a computer program is coded in MATLAB in corporated with SAP2000-OAPI (Open Application Programming Interface). The stress and displacement constraints are applied on the design problems according to AISC-ASD (Allowable Stress Design) specifications. Firstly, a benchmark truss problem is examined to see the efficiency of Jaya optimization algorithm. Then, two different multi-element truss towers previously solved with other methods without seismic loading in literature are designed by the proposed algorithm. The first space tower is a 582-member space truss with the height of 80 m and the second space tower is a 942-member space truss of about 95 m height. The minimum optimum designs obtained with this novel algorithm for the case without seismic loading are lighter than the ones previously attained in the literature studies. The results obtained in the study show that Jaya algorithm is a practical and robust optimization method for structural optimization problems. Moreover, incorporation of the seismic loading causes significant increase in the minimum design weight.
This study presents a hunting search based optimum design algorithm for engineering optimization problems. Hunting search algorithm is an optimum design method inspired by group hunting of animals such as wolves, lions, and dolphins. Each of these hunters employs hunting in a different way. However, they are common in that all of them search for a prey in a group. Hunters encircle the prey and the ring of siege is tightened gradually until it is caught. Hunting search algorithm is employed for the automation of optimum design process, during which the design variables are selected for the minimum objective function value controlled by the design restrictions. Three different examples, namely welded beam, cellular beam and moment resisting steel frame are selected as numerical design problems and solved for the optimum solution. Each example differs in the following ways: Unlike welded beam design problem having continuous design variables, steel frame and cellular beam design problems include discrete design variables. Moreover, while the cellular beam is designed under the provisions of BS 5960, LRFD-AISC (Load and Resistant Factor Design-American Institute of Steel Construction) is considered for the formulation of moment resisting steel frame. Levy Flights is adapted to the simple hunting search algorithm for better search. For comparison, same design examples are also solved by using some other well-known search methods in the literature. Results reveal that hunting search shows good performance in finding optimum solutions for each design problem.
Rapid progress is being made in foundational technology research and engineering for the construction of floating offshore wind farms. There is active development of technology for detachable mooring systems, which have strengths in addressing maintenance issues that arise in floating offshore wind farms and enhance their economic viability. Conventional detachable mooring systems use Kenter links inserted into the middle of mooring chains, which require excessive time for retrieval by Anchor Handling Tug Supply (AHTS) vessels during detachment operations. Moreover, these operations pose risks of link damage and accidents. Therefore, there is a demand for the development of a new concept of detachable mooring systems. The proposed detachable mooring system in this study simultaneously integrates a fairlead chain stoppers (FCS) and submersible mooring pulleys (SMP), which enables all operations to be conducted on the AHTS vessel without underwater tasks. This study detailed the design and safety evaluation of the SMP, a core component of the detachable mooring system, based on the minimum breaking load (MBL) of selected mooring lines according to the capacity of the floating platform. It referenced international codes (AISC Specification for Structural Steel Buildings D5, Pin-Connected Members) for design verification and performed finite element analysis to evaluate the strength of major components in installation and operation scenarios. Additionally, procedures and techniques for evaluating the structural strength of components under uncertain boundary conditions were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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