Journals / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2018 / Cilt: 24 - Sayı: 6

Optimum design of reinforced concrete cantilever retaining walls

Betonarme konsol istinat duvarlarının optimum tasarımı

Pages
1043–1050
Publication Date
2018-12-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results obtained by the proposed method were compared with the existing methods and the method seems as suitable for the optimum design of the cantilever type RC retaining walls.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of engineering designs is to obtain results with minimum cost that will provide safety conditions.
📊
Key Findings & Data:During the optimization process, 29 design constraints including retaining wall stabilities (overturning, sliding and soil stress), section capacities (flexure and shear) and RC design rules are checked.
💡
Conclusion & Impact:The results obtained by the proposed method were compared with the existing methods and the method seems as suitable for the optimum design of the cantilever type RC retaining walls.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Optimizasyon · Metasezgisel algoritmalar · Öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon

Abstract

The aim of engineering designs is to obtain results with minimum cost that will provide safety conditions. But the most economical design ensuring security conditions may not be found within the options, even the designer is experienced. Especially in the design of reinforced concrete (RC) structures that consist from two materials with very different mechanical properties and unit costs, it may be more difficult to achieve this purpose. In this study, a methodology based on teaching‑learning‑based optimization (TLBO) was proposed for optimum design of RC cantilever retaining wall under the static and dynamic loads. During the optimization process, 29 design constraints including retaining wall stabilities (overturning, sliding and soil stress), section capacities (flexure and shear) and RC design rules are checked. In the optimization problem, totally 17 design variables (5 of them related to cross-section dimension and 12 of them related to RC design) are used. In the sizing of retaining wall, the rules of the TS 7994 (Soil Retaining Structures; Properties and Guidelines for Design) are considered. In the RC design, the requirements of the relevant regulations; TS 500 (Requirements for Design and Construction of Reinforced Concrete Structures) and DBYBHY (Specification for Buildings to be Built in Seismic Zones) are considered. The results obtained by the proposed method were compared with the existing methods and the method seems as suitable for the optimum design of the cantilever type RC retaining walls.

Özet

Mühendislik tasarımlarında, güvenlik koşullarını sağlayacak en düşük maliyete sahip sonuçların elde edilmesi amaçlanmaktadır. Ancak güvenlik koşullarını sağlayan seçenekler içerisinde en düşük maliyetli çözüm, tasarımcının tecrübeli olması durumunda dahi bulunamayabilir. Özellikle mekanik özellikleri ve birim fiyatları birbirinden oldukça farklı iki malzemenin kullanıldığı betonarme yapıların tasarımında bu amacın gerçekleşmesi daha zor olabilir. Bu çalışma kapsamında statik ve dinamik yükler etkisindeki konsol tipi betonarme istinat duvarlarının en uygun (optimum) tasarımın elde edilmesi amacıyla metasezgisel algoritmalardan “Öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon” (ÖÖTO) algoritmasını temel alan bir yöntem önerilmiştir. Optimizasyon sürecinde istinat duvarı stabilitesi (devrilme, kayma ve zemin gerilmesi), kesit kapasiteleri (eğilme momenti, kesme kuvveti) ve betonarme tasarım kurallarını içeren 29 kontrol yapılmıştır. Optimizasyon işleminde 5’i duvar kesiti 12’si betonarme tasarımı ile ilgili olmak üzere toplam 17 değişken kullanılmıştır. İstinat duvarlarının boyutlandırmasında, TS 7994 (Zemin Dayanma Yapıları; Sınıflandırma, Özellikleri ve Projelendirme Esasları) kuralları göz önünde bulundurulmuştur. Betonarme tasarımında ise yürürlükteki ilgili yönetmelikler olan TS 500 (Betonarme Yapıların Tasarım ve Yapım Kuralları) ve DBYBHY (Deprem Bölgelerinde Yapılacak Binalar Hakkında Yönetmelik) kuralları uygulanmıştır. Çalışmada önerilen yöntem ile elde edilen sonuçlar mevcut yöntemler ile karşılaştırılmış ve yöntemin konsol tipi betonarme istinat duvarlarının optimum tasarımının bulunmasında uygun olduğu görülmüştür.

🔖

Cite This Article

TEMÜR, R., BEKDAŞ, G. (2018). Optimum design of reinforced concrete cantilever retaining walls. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 6, 1043–1050. https://ajindex.com/articles/42277

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Goldberg DE. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Boston, USA, Addion-Wesley, 1989.
  2. Kennedy J, Eberhart R. "Particle swarm optimization". IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia, 27 November-1 December 1995.
  3. Kirkpatrick S, Gelatt CD Jr, Vecchi MP. "Optimization by simulated annealing". Science, 220(4598), 671-80, 1983.
  4. Dorigo M, Maniezzo V, Colorni A. "Ant system: Optimization by a colony of cooperation agents". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics, 26(1), 29-41, 1996.
  5. Erol OK, Eksin I. "A new optimization method: Big Bang Big Crunch". Advances in Engineering Software, 37(2), 106-111, 2006.
  6. Geem ZW, Kim JH, Loganathan GV. "A new heuristic optimization algorithm: Harmony search". Simulation, 76(2), 60-68, 2001.
  7. Yang XS. "Firefly algorithms for multimodal optimization". 5th international conference on Stochastic algorithms, Sapporo, Japan, 26-28 October 2009.
  8. Yang XS. "A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm". Editors: González JR, Pelta DA, Cruz C, Terrazas G, Krasnogor N, Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010), 65-74,
  9. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010.
  10. Yang XS. "Flower pollination algorithm for global optimization". 11th International Conference on Unconventional Computing and Natural Computation, Orléan, France, 3-7 September 2012.
  11. Rao RV, Savsani VJ, Vakharia DP. "Teaching-learning-based optimization: A novel method for constrained mechanical design optimization problems". Computer-Aided Design, 43(3), 303-315, 2011.
  12. Yepes V, Alcala J, Perea C, Gonzalez-Vidosa F. "A parametric study of optimum earth-retaining walls by simulated annealing". Engineering Structures, 30(3), 821-830, 2008.
  13. Ceranic B, Fryer C, Baines RW. "An application of simulated annealing to the optimum design of reinforced concrete retaining structures". Computers & Structures, 79(17), 1569-1581, 2001.
  14. Ahmadi-Nedushan B, Varaee H. "Optimal design of reinforced concrete retaining walls using a swarm ıntelligence technique". The first International Conference on Soft Computing Technology in Civil, Structural and Environmental Engineering, Stirlingshire, Scotland, 1-4 September 2009.
  15. Kayhan AH, Demir A. "Betonarme konsol istinat duvarlarının parçacık sürü optimizasyonu ile optimum tasarımı". Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(3), 129-135, 2016.
  16. Kaveh A, Abadi ASM. "Harmony search based algorithms for the optimum cost design of