ارزیابی کاربرد الگوریتم¬ بهینه¬سازی ABC برای طراحی بهینه شکل سدهای دو قوسی (مطالعه موردی: سد موروپوینت)
محورهای موضوعی : برگرفته از پایان نامهسیدرضا موسوی 1 , نادر برهمند 2 * , اکبر قنبری 3 , آرش توتونچی 4
1 - گروه مهندسی عمران ، واحد لارستان، دانشگاه آزاد اسلامی، لار، ایران
2 - گروه مهندسی عمران ، واحد لارستان، دانشگاه آزاد اسلامی، لار، ایران
3 - گروه مهندسی عمران ، واحد لارستان، دانشگاه آزاد اسلامی، لار، ایران
4 - گروه مهندسی عمران ، واحد مرودشت، دانشگاه آزاد اسلامی، مرودشت، ایران
کلید واژه: سدهای دو قوسی, سد مورو پوینت, الگوریتم کلونی زنبور عسل, شکل بهینه سد,
چکیده مقاله :
مقدمه: بررسی شکل بهینه سدها به جهت اثراتی که روی هزینه های محاسباتی و اجرایی سد و آسیب های وارده به آن دارد، دارای اهمیت زیادی می باشد. لذا هدف از این مطالعه ارزیابی کاربرد الگوریتم بهینه سازی برای طراحی بهینه شکل سدهای دو قوسی است.
روش: برای ارزیابی عملکرد روش استفاده شده برای بهینه سازی سدهای دو قوسی، سد مورو پوینت (Morrow Point) به عنوان یک سازه واقعی انتخاب و تحت شرایط مختلف در برابر زلزله السنترو بهینه سازی شد. حجم بتن مصرفی به عنوان تابع هدف مسأله بهینه سازی در نظر گرفته شده و 20 پارامتر هندسی به عنوان متغیرهای طراحی سد در نظر گرفته شدند. جهت کاهش حجم بتن طرح سد مورو پوینت از مدل آباکوس (Abaqus)، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و الگوریتم بهینه سازی کلونی زنبور عسل مصنوعی (ABC) بهره گرفته شد.
یافته ها: برای این منظور ابتدا مدل آباکوس سد ساخته شد. سپس یکصد هندسه مشابه از روی مدل به صورت تصادفی ایجاد گردید و برای آموزش ANN استفاده شد. از تعداد دادههای به دست آمده، ۷۰ درصد برای آموزش مدل، ۱۵ درصد واسنجی مدل و ۱۵ درصد برای تست مدل ANN استفاده شد. سپس بهینه سازی با استفاده از الگوریتم ABC در دو حالت مختلف صورت گرفت. حالت یک مقدار تابع هدف برابر 239229 مترمکعب و در حالت دو (حالت بهینه شده) حجم بتن مصرفی 238150 مترمکعب بدست آمد.
نتیجه گیری: روند همگرایی نشان داد که مقدار تابع هدف در الگوریتم ABC در حالت بهینه با گذشت زمان نسبت به حالت یک کاهش پیدا کرده است. همچنین زمان اجرای الگوریتم ABC در حالت بهینه شده کمتر از حالت یک بوده است. به طورکلی میتوان گفت که رویکرد استفاده شده در این مطالعه، مناسب بوده و می توان از آن در دیگر مسائل بهینه سازی استفاده نمود.
Introduction: The determination of the optimal shape of dams plays a critical role due to its significant influence on computational and construction costs as well as the structural safety of the dam. This study aims to evaluate the effectiveness of a metaheuristic optimization algorithm in the optimal design of double-curvature arch dams.
Methods: The Morrow Point Dam was selected as a real-world case study and optimized under various conditions when subjected to the El Centro earthquake. The optimization problem was formulated with the volume of concrete as the objective function, while twenty geometric parameters were defined as design variables. To minimize the concrete volume, a combined framework incorporating the finite element model in Abaqus, an Artificial Neural Network (ANN), and the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm was implemented.
Findings: First, an Abaqus model of the dam was constructed. Then, one hundred randomly generated geometries based on the model were produced and used for training the ANN. The dataset was divided into 70% for training, 15% for validation, and 15% for testing. Subsequently, optimization using the ABC algorithm was performed under two scenarios. In the baseline case, the objective function reached 239,229 m³, whereas in the optimized case, the concrete volume was reduced to 238,150 m³. The convergence history revealed that the optimized case demonstrated a continuous reduction in the objective function over time compared to the baseline. Furthermore, the computational time of the ABC algorithm was shorter in the optimized scenario. Overall, the findings confirm that the proposed hybrid framework is an efficient and reliable approach for the optimal design of double-curvature dams and holds potential for application to another structural optimization.
1. Zhu B, Li Y, Xie Z. Optimum design of arch dams. International workshop on arch dams. 1990:115-29.
2. Yao TM, Choi KK. Shape optimal design of an arch dam. Journal of structural engineering. 1992;115(9):2401-5.
3. Zhu B, Rao B, Jia J, Li Y. Shape Optimization of Arch Dams for Static and Dynamic Loads. Journal of Structural Engineering. 1992;118(11):2996.
4. Rezaei Pajhand M, Khaleghi K. Optimal geometry pattern of concrete arch dams. Journal of modeling in engineering (In Persian). 2010;8(20):1-15.
5. Eslami R. Optimizing the shape of concrete double-arched dam with isogeometric analytical method: Shahrood University of Technology (In Persian). 2012.
6. Bakhtiari-Nejad A, Hassounizadeh H, Derikund Ag. Analysis of Bakhtiari double-walled concrete dam body by 3D finite element codin. Two Quarterly Journal of Water Engineering (In Persian). 2013;1(1):1-10.
7. Pasbani-Khiavi M, Ghorbani MA, Abuli A. The Effect of Torsional Component of Earthquake on Seismic Response of Arch Dams Using Finite Element Model. Iranian Dam and Hydroelectric Powerplant. 2015;2(4):34-45.
8. I. AN. Performance evaluation of arched concrete dam under the effect of blast loading: Mohaghegh Ardabili University (In Persian); 2019.
9. Davodi M, Iqbali D. Determination of Dynamic Characteristics of Double Curvature Concrete Dez Dam by Using Ambient Vibration Test with Three Different Signal Processing Methods. Earthquake Science and Engineering (In Persian). 2019;9(1):13-30.
10. Hamidian D, Seyedpoor SM. Shape optimal design of arch dams using an adaptive neuro-fuzzy inference system and improved particle swarm optimization. Applied mathematical modeling. 2010;34(6):1574-85.
11. Kalani Sarokolayi L, Navayi Neya B, Vaseghi Amiri J. Nonlinear dynamic analysis of concrete gravity dams considering rotational component of ground motion. International journal of civil engineering. 2015;13(1):16-29.
12. Pereira S, Magalhaes F, Gomes JP, Cunha A, Lemos JV. Vibration-based damage detection of a concrete arch dam. Engineering Structures. 2021;235(4):112032.
13. Cao X, Chen L, Chen J, Li J, Lu W, Liu H, et al. Seismic damage identification of high arch dams based on an unsupervised deep learning approach. Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2023;168(107834).
14. Li B, Liang W, Yang SH, Zhang L. Automatic identification of modal parameters for high arch dams based on SSI incorporating SSA and K-means algorithm. Applied Soft Computing. 2023;138(110201).
15. Antoniou A, Lu WS. Practical optimization: algorithm and engineering practical. New York: Springer; 2007.
16. Zhang XF, Li SY, Chen YL. Optimization of geometric shape of Xiamen arch dam Advances in engineering software. 2009;40(2):105–9.
17. Seyedpoor SM, Salajegheh J, Salajegheh E, Golizadeh S. Optimum shape design of arch dams for earthquake loading using a fuzzy inference system and wavelet neural networks. Engineering Optimization. 2009;41(5):473-93.
18. Varshney RS. Concrete Dams. ed. s, editor. New Delhi. : Oxford and IBH Publishing Co,; 1982.
19. Gholizadeh S, Seyedpoor SM. Optimum design of arch dams for frequency limitations. International journal of optimization in civil engineering. 2011;1(1):1-14.
20. Seyedpoor SM, Gholizadeh S. Optimum shape design of arch dams by a combination of simultaneous perturbation stochastic approximation and genetic algorithm methods. Advances in structural engineering. 2008;11(5):501-10.
21. Zhu B. Shape optimization of arch dams. International water power & dam construction. 1987;39(3):43-51.
22. Abrishmi J, Rajaei NV. Concrete arch dams: sesign and constraction. (In Persian) ed: Astan Ghods Razavi Publications, Mashhad; 2001.
23. McCulloch WS, Pitts W. A logic calculus of the ideas imminent in nervous activity. Bull Math Biophys. 1943;5:115-33.
24. Rosenblatt F. Priciples of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanics. Spartan1962.
25. Smith M. Neural Networks for Statistical Modelling: John Wiley & Sons, Inc.605 Third Ave. New York, NYUnited States; 1994.
26. Gallant SI. Neural Network Learning and Expert Systems: The MIT press; 1993.
27. Singh KP, Basant A, Malik A, Jain G. Artificial neural network modeling of the river water quality-A case study. Ecological Modelling. 2009;220(6):888–95.
28. Govindaraju RS. Artificial Neural Networks in Hydrology. II: Hydrologic Applications. Journal of Hydrologic Engineering. 2000;5(2):124-37.
29. Solgi A, Zarei H, Nourani V, Bahmani R. A new approach to flow simulation using hybrid models. Applied Water Science. 2017;7:3691–706.
30. Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. 2005.
31. Karaboga D, Basturk B. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm. Journal of Global Optimization. 2007;39:459-71.
32. Peer PEERC. Available from: http://peer.berkeley.edu/smcat/search.html. 2009.