Optimum Robust Design of ۲D Steel Moment-Resisting Frames Using Enhanced Vibrating Particles System Algorithm
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 197
فایل این مقاله در 24 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CIVLJ-14-2_008
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1404
چکیده مقاله:
This study presents a robust design optimization (RDO) approach for ۲D steel moment-resisting frames, addressing uncertainties in material properties and external loads. The study considers special moment frames with high ductility capacity (R=۸) designed according to American Institute of Steel Construction Load and Resistance Factor Design (AISC-LRFD) specifications. The objective is to minimize both structural weight and the robustness index, defined as the standard deviation of roof displacement. The Enhanced Vibrating Particles System (EVPS) algorithm is employed to solve the optimization problem, while Monte Carlo simulation (MCS) is used to model uncertainties. Three benchmark frames (۱۰, ۱۵, and ۲۴ stories) demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. Results show a ۵۰-۶۰% reduction in roof displacement variability compared to deterministic optimization, with only a ۲۰-۳۰% increase in structural weight. For the ۱۰-story frame with β=۰.۴, the approach achieved a ۶۷% reduction in standard deviation (from ۰.۴۸۴ to ۰.۱۵۹) with a ۷۴% weight increase (from ۶۳,۸۴۸ lb to ۱۱۱,۷۰۱ lb). The robustness index coefficient (β) is identified as a key parameter for controlling the weight-robustness trade-off, allowing designers to tailor solutions based on project requirements. The study provides a practical framework for improving steel frame reliability under real-world conditions.
کلیدواژه ها:
Enhanced Vibrating Particles System ، Robust design optimization ، Uncertainty ، Steel moment resisting frame ، Monte Carlo simulation
نویسندگان
Pedram Hosseini
Assistant Professor, Faculty of Engineering, Mahallat Institute of Higher Education, Mahallat, Iran
Fazeleh Sadat Lajevardi
M.Sc. Graduate, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Qom, Qom, Iran
Seyed Rohollah Hoseini Vaez
Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Qom, Qom, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :