T. 14 S. 03 (2024): Tạp chí Vật liệu và Xây dựng
##common.pageHeaderLogo.altText##
Tạp chí Vật liệu và Xây dựng - Bộ Xây dựng

ISSN:

Website: www.jomc.vn

Áp dụng thuật toán tiến hóa (EA) trong tự động bố trí cốt thép không va chạm

Nguyễn Anh Thư , Trịnh Hoàng Anh a:1:{s:5:"vi_VN";s:0:"";}

Từ khóa:

Tránh va chạm cốt thép
Thiết kế tham số
Tối ưu hóa đa mục tiêu
Thuật toán tiến hóa
NSGA_II

Tóm tắt

Việc bố trí cốt thép là một công việc tốn nhiều thời gian và công sức. Đặc biệt với những trường hợp cần phải điều chỉnh vị trí, hình dạng để đảm bảo các thanh thép không xung đột với nhau. Hiện nay, vấn đề vị trí của các thanh thép trong công tác bố trí mà không phát sinh va chạm đang bị bỏ qua từ khâu thiết kế, dẫn đến việc làm lại hoặc sửa chữa sai sót lặp lại nhiều lần. Nghiên cứu này trình bày một cách tiếp cận để tối ưu vị trí của thanh thép bằng cách áp dụng thuật toán tiến hóa trong thiết kế tham số. Trước tiên, khái niệm về sự va chạm của cốt thép được xác định, công thức toán học về sự va chạm được xây dựng để đo lường mức độ nghiêm trọng của va chạm. Một công thức để kiểm soát độ sai lệch của phương án bố trí mới so với phương án tham chiếu cũng được xây dựng. Bước thứ hai, một mô hình tối ưu hóa vị trí dựa trên thuật toán tiến hóa đa mục tiêu NSGA_II được xây dựng, có sự kiểm soát bởi tiêu chuẩn quốc gia về thiết kế bê tông cốt thép. Ứng dụng quy trình trên vào một trường hợp điển hình giúp tiết kiệm hơn 85% thời gian trong việc tìm kiếm những giải pháp tối ưu so với phương pháp thủ công hiện tại.  

Điều hướng Người dùng

PDF

Cách trích dẫn

Nguyễn Anh Thư, & Trịnh Hoàng Anh. (2024). Áp dụng thuật toán tiến hóa (EA) trong tự động bố trí cốt thép không va chạm. Tạp Chí Vật liệu Và Xây dựng - Bộ Xây dựng, 14(03), Trang 140 – Trang 146. https://doi.org/10.54772/jomc.03.2024.727

Tài liệu tham khảo

  1. . M. Li, B. C. L. Wong, Y. Liu, C. M. Chan, V. J. L. Gan, and J. C. P. Cheng,"DfMA-oriented design optimization for steel reinforcement using BIM and hybrid metaheuristic algorithms,"Journal of Building Engineering,vol. 44,2021, doi: 10.1016/j.jobe.2021.103310.
  2. . R. Lopez, P. E. Love, D. J. Edwards, and P. R. Davis, "Design errorclassification, causation, and prevention in construction engineering,"Journalof performance of constructed facilities,vol. 24, no. 4, pp. 399-408, 2010.
  3. . P. E. Love, D. J. Edwards, J. Smith, and D. H. Walker, "Divergence or congruence? A path model of rework for building and civil engineeringprojects,"Journal of performance of constructed facilities,vol. 23, no. 6, pp.480-488, 2009.
  4. . M. Mangal and J. C. Cheng, "Automated optimization of steel reinforcementin RC building frames using building information modeling and hybridgenetic algorithm,"Automation in Construction,vol. 90, pp. 39-57, 2018.
  5. . J. Liu, P. Liu, L. Feng, W. Wu, D. Li, and Y. F. Chen, "Automated clash resolution for reinforcement steel design in concrete frames via Q-learningand Building Information Modeling,"Automation in Construction,vol. 112,2020, doi: 10.1016/j.autcon.2019.103062.
  6. . J. Liu, S. Li, C. Xu, Z. Wu, N. Ao, and Y. F. Chen, "Automatic and optimalrebar layout in reinforced concrete structure by decomposed optimizationalgorithms,"Automation in construction,vol. 126, p. 103655, 2021.
  7. . L. Wang and F. Leite, "Formalized knowledge representation for spatial conflict coordination of mechanical, electrical and plumbing (MEP) systemsin new building projects,"Automation in construction,vol. 64, pp. 20-26, 2016.
  8. . M. Mangal, Q. Wang, and J. Cheng, "Automated clash resolution of steelrebar in RC beam–column joints using BIM and GA," inISARC. Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction,2017, vol. 34: IAARC Publications.
  9. . A. M. Jarkas, "The influence of buildability factors on rebar fixing labour productivity of beams,"Construction management and economics,vol. 28, no.5, pp. 527-543, 2010.
  10. . M. Mangal, M. Li, V. J. L. Gan, and J. C. P. Cheng, "Automated clash-free optimization of steel reinforcement in RC frame structures using buildinginformation modeling and two-stage genetic algorithm,"Automation inConstruction,vol. 126, 2021, doi: 10.1016/j.autcon.2021.103676.
  11. . M. Lepš and M. Šejnoha, "New approach to optimization of reinforced concrete beams,"Computers & structures,vol. 81, no. 18-19, pp. 1957-1966, 2003.
  12. . M. Dorigo, V. Maniezzo, and A. Colorni, "Ant system: optimization by a colony of cooperating agents,"IEEE transactions on systems, man, andcybernetics, part b (cybernetics),vol. 26, no. 1, pp. 29-41, 1996.
  13. . R. Eberhart and J. Kennedy, "A new optimizer using particle swarm theory,"in MHS'95. Proceedings of the sixth international symposium on micro machineand human science, 1995: Ieee, pp. 39-43.
  14. . A. E. Eiben, P.-E. Raue, and Z. Ruttkay, "Genetic algorithms with multi-parent recombination," inInternational conference on parallel problem solvingfrom nature, 1994: Springer, pp. 78-87.
  15. . C. M. Eastman,BIM handbook: A guide to building information modeling for owners, managers, designers, engineers and contractors. John Wiley & Sons, 2011.
  16. . J. R. Olesen, "Intelligent optimization of steel structures in the early design phase through Visual Programming," Master, Technical University ofDenmark, 2018.
  17. . M. R. Asl, A. Stoupine, S. Zarrinmehr, and W. Yan, "Optimo: A BIM-based multi-objective optimization tool utilizing visual programming for high performancebuilding design,"Proceedings of eCAADe 2015,pp. 673-682, 2015.
  18. . M. N. Hadi, "Neural networks applications in concrete structures,"Computers & structures,vol. 81, no. 6, pp. 373-381, 2003.
  19. . B. Saini, V. Sehgal, and M. Gambhir, "Genetically optimized artificial neural network based optimum design of singly and doubly reinforced concretebeams," 2006.
  20. . F. Ahmadkhanlou and H. Adeli, "Optimum cost design of reinforced concrete slabs using neural dynamics model,"Engineering Applications ofArtificial Intelligence,vol. 18, no. 1, pp. 65-72, 2005.
  21. . L. B. Booker, D. E. Goldberg, and J. H. Holland, "Classifier systems and genetic algorithms,"Artificial intelligence,vol. 40, no. 1-3, pp. 235-282, 1989.
  22. . A. Konak, D. W. Coit, and A. E. Smith, "Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial,"Reliability engineering & system safety,vol.91, no. 9, pp. 992-1007, 2006.
  23. . M. Dorigo and C. Blum, "Ant colony optimization theory: A survey,"Theoretical computer science,vol. 344, no. 2-3, pp. 243-278, 2005.
  24. . R. C. Eberhart and Y. Shi, "Comparison between genetic algorithms and particle swarm optimization," inInternational conference on evolutionaryprogramming, 1998: Springer, pp. 611-616.
  25. . M. Sahab, A. Ashour, and V. Toropov, "A hybrid genetic algorithm for reinforced concrete flat slab buildings,"Computers & structures,vol. 83, no.8-9, pp. 551-559, 2005.
  26. . J. Liu, C. Xu, Z. Wu, and Y. F. Chen, "Intelligent rebar layout in RC building frames using artificial potential field,"Automation in Construction,vol. 114,2020, doi: 10.1016/j.autcon.2020.103172.