OPTIMASI DESAIN STRUKTUR PORTAL BAJA DENGAN METODE METAHEURISTIK

Giannina Allan Tjiptarahardja, Wong Foek Tjong, Doddy Prayogo

Abstract


Studi ini menelusuri performa algoritma metaheuristik dalam mengoptimasi struktur portal baja. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini termasuk particle swarm optimization (PSO), differential evolution (DE), teaching–learning-based optimization (TLBO) dan symbiotic organisms search (SOS). Struktur yang akan dianalisa berupa portal 1 bentang 8 lantai, 2 bentang 3 lantai dan 3 bentang 15 lantai. Struktur tersebut diberi pembebanan dan batasan-batasan yang sesuai dengan yang diinginkan. Hasil optimasi dibandingkan dengan studi yang telah dilakukan sebelumnya untuk memastikan validitas program yang telah dibuat. Lalu struktur tersebut diberi batasan sesuai dengan peraturan Indonesia, AISC 2001 (LRFD Specification for Structural Steel Buildings). Hasil eksperimen yang didapat menunjukan bahwa SOS adalah algoritma yang paling bisa diandalkan dalam mengoptimasi struktur berskala besar. SOS meraih standard deviasi terendah dan konvergensi tercepat untuk semua struktur yang ditinjau. Namun DE adalah algoritma yang paling efisien dalam meraih berat struktur minimum.

Keywords


metaheuristik, optimasi, portal baja, AISC 2001 (LRFD Specification for Structural Steel Buildings)

Full Text:

PDF

References


American Institute of Steel Construction (2001). Manual Of Steel Construction—Load Resistance Factor Design, 3rd ed.. Chicago: AISC; 2001.

Cheng, M.-Y. and Prayogo, D. (2014). "Symbiotic Organisms Search: A new metaheuristic optimization algorithm." Computers & Structures 139: 98-112.

Cheng, M.-Y., Prayogo, D. and Tran, D.-H. (2015). "Optimizing Multiple-Resources Leveling In Multiple Projects Using Discrete Symbiotic Organisms Search." Journal of Computing in Civil Engineering 30(3): 04015036.

Dumonteil P. (1992) Simple Equations For Effective Length Factors. Eng J, AISC 1992;29(3):111–5.

Eberhart, R. and Kennedy, J. (1995). A New Optimizer Using Particle Swarm Theory. Micro Machine and Human Science, 1995. MHS '95., Proceedings of the Sixth International Symposium on.

Hall, S. K., Cameron, G. E. and Grierson, D. E. (1989). "Least‐Weight Design of Steel Frameworks Accounting for P‐Δ Effects." Journal of Structural Engineering 115(6): 1463-1475.

Maheri, M. R. and Narimani, M. M. (2014). "An Enhanced Harmony Search Algorithm For Optimum Design Of Side Sway Steel Frames." Computers & Structures 136: 78-89.

Prayogo, D., Cheng, M.-Y. and Prayogo, H. (2017). "A Novel Implementation of Nature-inspired Optimization for Civil Engineering: A Comparative Study of Symbiotic Organisms Search." Civil Engineering Dimension 19(1): 36-43.

Rao, R. V., Savsani, V. J. and Vakharia, D. P. (2011). "Teaching–Learning-Based Optimization: A Novel Method For Constrained Mechanical Design Optimization Problems." Computer-Aided Design 43(3): 303-315.

Storn, R. and Price, K. (1997). "Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for global Optimization over Continuous Spaces." Journal of Global Optimization 11(4): 341-359.

Talatahari, S., Gandomi, A. H., Yang, X.-S. and Deb, S. (2015). "Optimum Design Of Frame Structures Using The Eagle Strategy With Differential Evolution." Engineering Structures 91: 16-25.

Tran, D.-H., Cheng, M.-Y. and Prayogo, D. (2016). "A Novel Multiple Objective Symbiotic Organisms Search (MOSOS) For Time–Cost–Labor Utilization Tradeoff Problem." Knowledge-Based Systems 94: 132-145.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jurnal telah terindeks oleh :