Shape Scheme and Size Discrete Optimum Design of Plane Steel Trusses Using Improved Genetic Algorithm

개선된 유전자 알고리즘을 이용한 평면 철골트러스의 형상계획 및 단면 이산화 최적설계

The objective of this study is the development of a scheme and discrete optimum design algorithm, which is based on the genetic algorithm. The algorithm can perform both scheme and size optimum designs of plane trusses. The developed Scheme genetic algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits on loads and serviceability. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithm. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. However, its application to the complicated structures has been limited because of the extreme time need for a number of structural analyses. This study solves the problem by introducing the size & scheme genetic algorithm operators into the genetic algorithm. The genetic process virtually takes no time. However, the evolutionary process requires a tremendous amount of time for a number of structural analyses. Therefore, the application of the genetic algorithm to the complicated structures is extremely difficult, if not impossible. The scheme genetic algorithm operators was introduced to overcome the problem and to complement the evolutionary process. It is very efficient in the approximate analyses and scheme and size optimization of plane trusses structures and considerably reduces structural analysis time. Scheme and size discrete optimum combined into the genetic algorithm is what makes the practical discrete optimum design of plane fusses structures possible. The efficiency and validity of the developed discrete optimum design algorithm was verified by applying the algorithm to various optimum design examples: plane pratt, howe and warren truss.

최적설계기법을 사용한 경제적인 설계의 필요성은 오래 전부터 요구되어 왔으나, 종전의 설계가 설계자의 경험에 의한 시행착오적인 반복설계를 통하여 이루어져 왔기 때문에 구조물의 형상이 복잡한 경우에는 계산상의 어려움과 반복계산을 되풀이해야 하는 번거로움으로 진정한 최적설계는 기대하기 어려웠다. 최적설계법이 구조물의 설계에 매우 유용하다는 사실이 증명되고 있긴 하지만, 아직도 최적설계의 의미를 제대로 이해하지 못하고 있는 실정이며, 더구나 설계실무자는 어디까지나 사용자이기 때문에 수리적 계획수법에 친숙할 필요까지는 없지만 최소한 이런 기법의 가능성과 중요성을 이해할 필요는 있는데 대부분 그러하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 트러스 구조물 설계 시 주어진 부재의 응력에 따라 단면적을 산출하여 그 단면적에 역학적으로 가장 합리적인 단면을 선정하여 경제적인 설계단면을 구한다. 그러나 트러스의 형상, 트러스 높이에 따른 경제성의 문제는 보통 설계자의 경험과 직관에 의하여 결정되고, 특별한 검토가 이루어지지 않고 설계가 수행되는데, 실제 트러스 구조물에서 트러스의 형상과 높이가 전체 건설공사비에 크게 영향을 미친다. 그러므로, 트러스 구조물의 최적설계에서 트러스 형상, 라이즈 비(rise ratio : 높이/스팬) 및 격간 수(number of panel)를 고려하는 것이 필요하다. 트러스 형상과 스팬에 따른 최적형상과 최적높이 및 격간 수에 대해 설계자의 초기 구조계획 시 주관적 선택의 어려움을 해결하고, 실제의 지붕형 트러스 구조에 설계하중을 작용시켜 응력해석에서부터 부재 단면설계까지의 자동화된 최적설계 알고리즘을 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 플랫 트러스의 형상, 격간 수, 격간의 간격 및 부재단면 등에 대하여 이산적인 변수의 처리와 넓은 설계 공간의 탐색능력과 더불어 문제의 비선형성과 관계없이 전체 최적해를 찾아낼 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 강 구조 한계상태설계기준(대한건축학회, 1998)을 기준으로 하여 자동으로 플랫 트러스의 구조계획과 단면이산화 최적설계를 동시에 수행할 수 있는 최적화 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다.