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論文中文名稱:以基因演算法進行鋼結構最佳化設計之研究 [以論文名稱查詢館藏系統]
論文英文名稱:Genetic Algorithm on Optimum Design of Steel Structure [以論文名稱查詢館藏系統]
院校名稱:臺北科技大學
學院名稱:工程學院
系所名稱:土木與防災研究所
畢業學年度:101
出版年度:102
中文姓名:陳俊佑
英文姓名:Chun-Yu Chen 陳俊佑
研究生學號:99428014
學位類別:碩士
語文別:中文
口試日期:2013-01-17
論文頁數:120
指導教授中文名:宋裕祺
口試委員中文名:黃震興;廖文義;尹世洵
中文關鍵詞:SAP2000基因演算法鋼結構AISC-LRFD自動化
英文關鍵詞:SAP2000genetic algorithmsteel structureautomatic
論文中文摘要:傳統的鋼結構設計大多採用試誤法設計其斷面,雖然符合規範之要求,但是不能確保是否為最適合之斷面,所以本研究利用基因演算法針對鋼結構進行最佳化設計,目的是為了使鋼構架輕量化進而達到經濟性之效果。
在基因演算法中,設計之變數為AISC-LRFD設計手冊中W型鋼斷面,梁柱構材限制條件為:(1)應力比限制:為需求強度與設計強度之比值,包含軸力與彎矩其總和不得大於1.0,為避免鋼材斷面過大造成自重增加影響成本,因此將應力比下限限制在0.8以上確保斷面最佳化;(2)樓層位移:符合AISC-LRFD規範之規定,即單一樓層高度之 或總樓層高度之 及(3)梁構材之中點位移:符合AISC-LRFD規範之規定,即梁跨之 。
本研究模擬並撰寫基因演算法程式,搭配結構分析軟體SAP2000提供之API (Application Programming Interface,簡稱API)功能,可控制SAP2000自動更換斷面來取代試誤法,不但可以節省斷面替換所需的時間且達到自動化之效果。
研究成果顯示,本研究所得結果確可達到鋼結構設計最佳化之目標,且本研究結合基因演算法與SAP2000所撰寫之程式亦可發揮預期功能,可供為業界從事鋼結構設計之用。
論文英文摘要:Traditional structural steel design is probably completed by trial and error method. The design result may satisfy the requirements of design code but not always match the optimum outcome, depending on the engineers’ experience. In order to have an optimal design, this thesis intends to combine the genetic algorithm (GA) into steel structural design.
In the optimization model, minimization of weight of the steel member used was adopted as the objective function (OF). The constraints including stress-ratio, story drift ratio and deflection at midpoint of beam were arranged as penalty function to OF. This thesis developed GA process to deal with the optimum solution.
The Application Programming Interface (API) provided by software of SAP2000 was employed to connect GA process developed. The automatic switch between SAP and GA can be achieved and enrich the design efficiency.
The results obtained in this thesis can benefit structural engineers an optimal design of steel structure with high precision and efficiency.
論文目次:中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 ix
圖目錄 x
第一章 緒論 1
1. 1研究動機 1
1. 2研究目的 2
1. 3研究內容 2
1.4 論文組織與架構 3
第二章 文獻回顧 5
2.1 基因演算法相關文獻回顧 5
2.2 鋼結構最佳化相關研究回顧 7
2.3 小結 9
第三章 基因演算法 11
3.1 基因演算法簡介 11
3.2 基因演算法之演化流程 12
3.2.1 基因演算法流程圖 12
3.2.2 編碼及解碼方式 15
3.2.2.1 二進制編碼 15
3.2.2.2 實數編碼 16
3.2.3 適應度函數 18
3.2.3.1 目標函數與適應度函數 18
3.2.3.2 適應度函數比例轉換 19
3.2.4 選擇 22
3.2.4.1 隨機競爭選擇法 22
3.2.4.2 比例選擇法 22
3.2.4.3 排序選擇法 23
3.2.4.4 明確採樣選擇法 24
3.2.4.5 菁英策略選擇法 24
3.2.4.6 期望值選擇法 25
3.2.4.7 隨機餘數樣本選擇法 26
3.2.5 交配 26
3.2.5.1 單點交配 27
3.2.5.2 雙點交配 28
3.2.5.3 多點交配 28
3.2.5.4 均勻交配 30
3.2.5.5 算數交配 31
3.2.6 突變 32
3.2.6.1 簡單突變 33
3.2.6.2 均勻突變 33
3.2.6.3 非均勻突變 34
3.2.6.4 邊界突變 35
3.2.6.5 高斯突變 36
3.2.6.6 自適應性突變 37
3.3 基因演算法之重要控制參數 38
3.3.1 控制參數 38
3.4 具限制條件之基因演算法 39
3.4.1 搜索空間限定法 39
3.4.2 可行解轉換法 40
3.4.3 懲罰函數法 41
3.5 小結 42
第四章 極限設計法與構材束制條件 43
4.1 前言 43
4.2 載重組合與載重係數 43
4.3 局部挫屈 44
4.4 梁、柱構材之強度 47
4.4.1 有效長度係數 47
4.4.2 構材軸力設計強度 50
4.4.3撓曲強度 54
4.4.4 構材同時承受軸力及彎矩之作用 57
4.4.5構材強度檢核流程圖 61
4.5 斜撐構材 62
第五章 鋼結構最佳化程式介紹 63
5.1 程式架構 63
5.2 視窗功能介紹 64
5.3 內容概述 66
第六章 程式驗證與案例分析 73
6.1 程式驗證 73
6.2 前言 77
6.3 兩跨三層平面構架 (一) 79
6.3.1 基本設計資料 79
6.3.2 設計結果 81
6.4 兩跨三層平面構架 (二) 83
6.4.1 基本設計資料 83
6.4.2 設計結果 84
6.5 單跨九層樓平面構架 86
6.5.1 基本設計資料 86
6.5.2 設計結果 89
6.6 單一樓層三維構架 91
6.6.1 基本設計資料 91
6.6.2 設計結果 95
6.7 兩層樓三維構架 99
6.7.1 基本設計資料 99
6.7.2 設計結果 104
第七章 結論與建議 113
7.1 結論 113
7.2 建議 114
參考文獻 115
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