There is a wide variety of existing Genetic Algorithms (GA) operators and parameters in the literature. However, there is no unique technique that shows the best performance for different classes of optimization problems. Hence, the evaluation of these operators and parameters, which influence the effectiveness of the search process, must be carried out on a problem basis. This paper presents a comparison for the influence of GA operators and parameters on the performance of the damage identification problem using the finite element model updating method (FEMU). The damage is defined as reduction in bending rigidity of the finite elements of a reinforced concrete beam. A certain damage scenario is adopted and identified using different GA operators by minimizing the differences between experimental and analytical modal parameters. In this study, different selection, crossover and mutation operators are compared with each other based on the reliability, accuracy and efficiency criteria. The exploration and exploitation capabilities of different operators are evaluated. Also a comparison is carried out for the parallel and sequential GAs with different population sizes and the effect of the multiple use of some crossover operators is investigated. The results show that the roulettewheel selection technique together with real valued encoding gives the best results. It is also apparent that the Non-uniform Mutation as well as Parent Centric Normal Crossover can be confidently used in the damage identification problem. Nevertheless the parallel GAs increases both computation speed and the efficiency of the method.
Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.
Metakaolin, a dehydroxylated product of the mineral kaolinite, is one of the most valuable admixtures for high-performance concrete applications, including constructing reinforced concrete bridges and impact- and fire-resistant structures. Concretes produced using metakaolin become more homogeneous and denser compared to normal-strength concrete. Yet, these changes cause a change of volume throughout hardening, and increase the brittleness of hardened concrete significantly. In order to examine how the use of metakaolin affects the fracture and mechanical behavior of high-performance concrete we produced concretes using a range of water to binder ratio (0.42, 0.35 and 0.28) at three different weight fractions of metakaolin replacement (8%, 16% and 24%). The results showed that the rigidity of concretes increased with using 8% and 16% metakaolin, while it decreased in all series with 24% of metakaolin replacement. Similar effect has also been observed for other mechanical properties. While the peak loads in load-displacement curves of concretes decreased significantly with increasing water to binder ratio, this effect have been found to be diminished by using metakaolin. Pore structure analysis through mercury intrusion porosimetry test showed that the addition of metakaolin decreased the critical pore size of paste phases of concrete, and increasing the amount of metakaolin reduced the total porosity for the specimens with low water to binder ratios in particular. To determine the optimal values of water to binder ratio and metakaolin content in producing high-strength and high-performance concrete we applied a multi-objective optimization, where several responses were simultaneously assessed to find the best solution for each parameter.
Miller, Dane;Doh, Jeung-Hwan;Ho, Nhat Minh;Peters, Tim
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.564-567
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2015
The incorporation of sustainability principles into the structural engineering design of buildings is increasingly important. Historically the focus of improvements to the environmental performance of structures has been operational energy considerations. Current research has highlighted the requirement for changing the approach by increasing the consideration of embodied energy in structures. This research was conducted to build on previous research by the authors in quantifying the contribution of column optimization to the embodied energy performance of concrete framed buildings. Ultimately, the authors intend to develop mechanisms through which sustainable design can be quantified, enabling alleviation prior to construction. Columns are a key structural element to consider as part of this development process. The outcomes of this assessment reinforced previous findings, observing that reduced structural weight as a result of other sustainable design measures carries manifold benefits include column design savings. Through the quantification of the embodied energy outcomes during this research phase, the columns were shown to contribute up to 19.71% of the total embodied energy of the structural system dependent upon construction technique used.
Seismic performance analysis of steel-brace reinforced concrete (RC) frame using topology optimization in highly seismic region was discussed in this research. Topology optimization based on truss-like material model was used, which was to minimum volume in full-stress method. Optimized bracing systems of low-rise, mid-rise and high-rise RC frames were established, and optimized bracing systems of substructure were also gained under different constraint conditions. Thereafter, different structure models based on optimized bracing systems were proposed and applied. Last, structural strength, structural stiffness, structural ductility, collapse resistant capacity, collapse probability and demolition probability were studied. Moreover, the brace buckling was discussed. The results show that bracing system of RC frame could be derived using topology optimization, and bracing system based on truss-like model could help to resolve numerical instabilities. Bracing system of topology optimization was more effective to enhance structural stiffness and strength, especially in mid-rise and high-rise frames. Moreover, bracing system of topology optimization contributes to increase collapse resistant capacity, as well as reduces collapse probability and accumulated demolition probability. However, brace buckling might weaken beneficial effects.
Abstract A series of permeability tests was performed on the mixtures with specific mixing rates of sand and bentonite using modified rigid-wall permeameter. Sand-bentonite mixtures were permeated by organics, ethanol and TCE. Permeability of bentonite with several mixing rates had a tendency to decrease up to initial one pore volume and permeability was thereafter converged to a constant value. When sand-bentonite mixtures was permeated by water, permeability was decreased at the beginning but it was thereafter converged to a constant. Among several mixing rates, permeability was greatly decreased at 15% of mixing rate. When sand-bentonite mixtures with 15% mixing rate was permeated by ethanol, permeability was about 10 times larger value than permeability of water. Peameability was shown greater values when permeated by TCE (TrichloroEthylene) followed by ethanol. Suitable mixing rate of sand-bentonite for a liner of waste landfills was detected.
Carbon Fiber Reinforced Plastic (CFRP) has commonly been used to strengthen existing RC structures. Wrapping the whole component with CFRP is an effective method and simple to execute. Besides, specific configuration of CFRP sheets (L, X and T shape) has also been considered in some experiments to examine CFRP effects in advance. This study aimed to provide an optimal CFRP configuration to effectively retrofit the beam-column connection using continuous material topology optimization procedure. In addition, Moved and Regularized Heaviside Functions and penalization factors were also considered. Furthermore, a multi-material procedure was also used to compare with the results from the single material procedure.
본 논문에서는 압축하중 및 풍하중, 지진하중을 받는 RC (Reinforced Concrete) 빌딩 시공에 필요한 부재의 재료비를 최소화하기 위해 부재의 부피를 최소화하는 최적설계를 수행한다. 최적설계 수행을 위해 상용 PIDO (Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization)에서 제공하는 다양한 설계기법들을 이용한다. 먼저 실험계획법을 사용하여 실험계획을 세우고, 실험점에 따라 범용 구조해석 프로그램인 MIDAS Gen을 사용하여 구조해석을 수행한다. 그리고 해석결과를 바탕으로 각 응답에 대한 근사모델을 생성한 후 근사모델과 최적화기법을 이용하여 최적설계를 수행하고, 제한조건을 만족하면서 부재의 부피를 최소화함으로써 제안된 설계방법의 유효성을 보인다.
본 논문에서는 반응표면법과 다목적최적화 기법을 이용한 유한요소모델개선기법의 절차를 제안하고 이를 저층의 철근콘크리트건물의 모델개선에 적용하였다. 대상건물은 전단벽 신설 및 댐퍼부착을 위한 부재의 강재보강을 통해 내진보강이 이루어진 건물로서 보강전후에 소형 가진기를 이용한 진동실험을 실시하여 동특성을 구하였다. 대상건물의 개선에 사용된 변수는 기존콘크리트, 신규타설된 콘크리트, 조적의 탄성계수, 신축줄눈부의 스프링계수, 강재보강된 부재의 유효강성비이다. 보강전후 건물의 초기모델을 구축한 후 중심합성법에 따라 개선변수의 값을 변화시키면서 얻은 해석결과를 통해 고유진동수의 오차와 모드형상의 오차를 나타내는 2개의 반응함수를 구하고, 이를 다목적최적화의 목적함수로 사용하였다.
A risk assessment framework for evaluating building structures is implemented in this study. This framework allows considering sources of uncertainty both on structural capacity and seismic demand. In particular randomness on seismic load, incident angle, material properties, floor mass and structural damping are considered; in addition the choice of fibre modelling versus plastic hinge model is also considered as a source of uncertainty. The main objective of this work is to study the contribution of these sources of uncertainty on the fragilities of steel and steel-reinforced concrete composite 3D building structures. The fragility curves are expressed in the form of a two-parameter lognormal distribution where vertical statistics in conjunction with metaheuristic optimization are implemented for calculating the two parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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