Statik ve dinamik yüklemeler altındaki yapıların ardışık taguchi metodu ile optimum tasarımı için fortran programı geliştirilmesi

Abstract

Genetik algoritmalar gibi kesikli tasarımlar oldukça pahalı bir hesaplamamaliyeti içermektedirler. Bu nedenle, kesikli tasarımlar için genetik algoritmayagöre daha verimli bir yöntem sunan Taguchi metodu son zamanlarda etkili birşekilde kullanılmaya başlanmıştır. Klasik Taguchi optimizasyon metodu, faktörlerinetkileşimini ihmal ederek optimum parametre değerlerini tahmin etmektedir. Buçalışmada, klasik Taguchi optimizasyon metodu kısıtlı ve doğrusal olmayan yapısaloptimizasyon problemlerini daha etkili olarak çözecek şekilde genelleştirilmiş vegeliştirilmiştir.Geliştirilen algoritma, klasik Taguchi metodunun dezavantajını ortadankaldırmak için ardışık optimizasyon yöntemini kullanmaktadır. Geliştirilenalgoritmayı yapısal optimizasyon problemlerine uygulamak için Fortran95 programıyazılmıştır. Geliştirilen Fortran95 programı çeşitli örnek test problemleri üzerindedenenmiştir. Elde edilen sonuçlar genetik algoritmadan elde edilen sonuçlarla veliteratürdeki diğer sonuçlarla karşılaştırılmış ve tartışılmıştır. Geliştirilen ardışıkTaguchi optimizasyon metodunun kesikli optimizasyon problemleri için dahaverimli bir çözüm yöntemi sunduğu görülmüştür.

Discrete design optimization methods such as Genetic Algorithm are extremelyexpensive in computational cost. Taguchi Method has been widely used recently since it ismore effective than Genetic algorithm methods in discrete design space. Classical Taguchioptimization method estimates optimal values while neglecting the interaction of factors. Inthis study, Taguchi method is generalized and improved in order to solve nonlinearconstrained structural optimization problems more effectively.The improved algorithm uses successive Taguchi orthogonal arrays to avoid thedisadvantages of the classical Taguchi method. A Fortran95 program has been developed toimplement the developed algorithm to the structural optimization problems. Several static anddynamic benchmark problems have been solved with the developed discrete optimizationprogram. Results from the program show that successive Taguchi optimization methodproduces better optimum with much less computational cost compared to Genetic algorithmand other methods in the literature.