การออกแบบที่เหมาะสมของโครงถักเหล็กในระนาบโดยขั้นตอนวิธีการหาค่าที่ เหมาะสมของวาฬ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอการประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีการหาค่าที่เหมาะสมของวาฬ (WOA) สำหรับการออกแบบที่เหมาะสมของโครงถักเหล็กในระนาบที่มีตัวแปรการออกแบบที่ไม่ต่อเนื่อง ตามมาตรฐาน AISC วิธีกำลังที่ยอมให้ (ASD) โดยเลือกใช้หน้าตัดเหล็กฉากจากตารางเหล็กมาตรฐานเพื่อหาน้ำหนักที่น้อยที่สุดของโครงสร้าง ซึ่ง WOA มีการค้นหาคำตอบที่เหมาะสมโดยเลียนแบบพฤติกรรมการล่าเหยื่อแบบพิเศษของวาฬที่เรียกว่า การพ่นฟองอากาศ โดยการออกแบบที่เหมาะสมของโครงถักเหล็กในระนาบนี้ถูกพัฒนาโดยใช้โปรแกรม Visual Studio 2015 เพื่อแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีนี้ จึงทำการทดสอบกับตัวอย่างโครงถักเหล็กในระนาบจำนวน 2 ตัวอย่างจากงานที่ผ่านมา ได้แก่ ตัวอย่างโครงถักเสาไฟฟ้า และโครงถักโครงหลังคา และเปรียบเทียบคำตอบที่เหมาะสมของขั้นตอนวิธี WOA กับขั้นตอนวิธี HCA และวิธีการออกแบบตามประสบการณ์ จากผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าขั้นตอนวิธี WOA มีประสิทธิภาพในการค้นหาคำตอบที่เหมาะสมที่ดีกว่าวิธีการที่นำมาเปรียบเทียบ โดยสามารถออกแบบได้น้ำหนักที่เบากว่าอยู่ในช่วงร้อยละ 11.04 ถึง 16.60
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารแนวหน้าวิจัยนวัตกรรมทางวิศวกรรม ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารฯ เท่านั้น ไม่อนุญาติให้บุคคลหรือหน่วยงานใดคัดลอกเนื้อหาทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่เพื่อกระทำการใด ๆ ที่ไม่ถูกต้องตามหลักจริยธรรม
References
Skandar H, Sadollah A, Bahreininejad A, Hamdi M. Water cycle algorithm–A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems. Computers & Structures. 2012;110:151-66.
Farshchin M, Maniat M, Camp CV, Pezeshk S. School based optimization algorithm for design of steel frames. Engineering Structures. 2018;171: 326-35.
Camp CV, Farshchin M. Design of space trusses using modified teaching–learning based optimization. Engineering Structures. 2014;62:87-97.
Mirjalili S, Mirjalili SM, Lewis A. Grey wolf optimizer. Advances in engineering software. 2014;69:46-61.
Mirjalili S, Lewis A. The whale optimization algorithm. Advances in engineering software. 2016;95:51-67.
Touma HJ. Study of the economic dispatch problem on IEEE 30-bus system using whale optimization algorithm. International journal of engineering technology and sciences (IJETS). 2016;5(1):11-8.
Mostafa A, Hassanien AE, Houseni M, Hefny H. Liver segmentation in MRI images based on whale optimization algorithm. Multimedia Tools and Applications. 2017;76(23):24931-54.
Gautam A, Biswas M. Whale optimization algorithm based wdge detection for noisy image. Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Computing and Control Systems; 2018 June 14-15; Madurai, India: IEEE; 2019
Fengguo J, Lutong W, Lili B. An improved whale algorithm and its application in truss optimization. Journal of Bionic Engineering. 2021;18:721-32.
AISC, “Specifications for Structural Steel Buildings”, Chicago, Illinois, American Institute of Steel Construction, June 2010.
Sunissa T, Thaksin T. Optimum design of plane steel truss using heuristic. Research and Development Journal of The Engineering Institute of Thailand. 2011;22(3):25-30. (in Thai)
Mongkol J. Structural Steel Design (Allowable Stress Design Method). Nakhon Ratchasima: Suranaree University of Technology; 2005. (in Thai)
Morteza KT, Seyed MK, Rahele Z, Fakhriye H. Improved hill climbing and simulated annealing algorithms for size optimization of trusses. International Journal of Civil and Environmental Engineering. 2013;7(2):135-8.