A robust genetic algorithm for structural optimization

Chen, S.Y.; Rajan, S.D.

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자료유형: 학술저널

저자정보: Chen, S.Y. (Department of Civil Engineering, Arizona State University) Rajan, S.D. (Department of Civil Engineering, Arizona State University)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제10권 제4호

발행연도: 2000.1

수록면: 313 - 336 (24page)

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The focus of this paper is on the development and implementation of a methodology for automated design of discrete structural systems. The research is aimed at utilizing Genetic Algorithms (GA) as an automated design tool. Several key enhancements are made to the simple GA in order to increase the efficiency, reliability and accuracy of the methodology for code-based design of structures. The AISC-ASD design code is used to illustrate the design methodology. Small as well as large-scale problems are solved. Simultaneous sizing, shape and topology optimal designs of structural framed systems subjected to static and dynamic loads are considered. Comparisons with results from prior publications and solution to new problems show that the enhancements made to the GA do indeed make the design system more efficient and robust.

#genetic algorithm #optimal design #AISC #frame design #design automation

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Chen, S.Y.

소속기관 Department of Civil Engineering, Arizona State University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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Rajan, S.D.

소속기관 Department of Civil Engineering, Arizona State University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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