Diseño óptimo multi-objetivo de edificios de concreto reforzado usando algoritmos genéticos

• Edén Bojórquez Mora ^[1] ; Herian Leyva Madrigal ^[1] ; Alfredo Reyes Salazar ^[1] ; Eduardo Fernández González ^[1] ; Juan Bojórquez Mora ^[1] ; Jesús Leal Graciano ^[1] ; Juan Serrano Corona ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de Sinaloa

     Universidad Autónoma de Sinaloa

     México

     
• Localización: Ingeniería sísmica, ISSN-e 2395-8251, Nº. 99, 2018, págs. 23-47
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Multi-objective optimum design of R/C frames using genetic algorithms
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• Resumen
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    Se muestra el diseño sísmico óptimo de marcos estructurales de concreto reforzado mediante la aplicación de los algoritmos genéticos multi-objetivo, considerando dos objetivos de manera simultánea. El primer objetivo consiste en controlar la distorsión máxima de entrepiso y el segundo en minimizar el costo total estructural del marco. Para ello las estructuras se analizan representando el efecto sísmico a partir de fuerzas laterales. Para lograr un diseño sísmico satisfactorio se utiliza una búsqueda de soluciones basada en algoritmos evolutivos de optimización multi-objetivo denominada Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Los resultados obtenidos muestran que los algoritmos genéticos son una herramienta bastante útil para encontrar soluciones de problemas de optimización estructural, y que los diseños obtenidos son adecuados en términos de desempeño sísmico y economía.

  • English

    The application of multi-objective genetic algorithms for the seismic design of reinforced concrete (R/C) frames is illustrated considering two objectives simultaneously. While the first objective of this study is to control the maximum inter-story drift, the second is to minimize the total cost of the frame. For this aim, the seismic effect is simulated through lateral forces for the analysis of the frames. To achieve a satisfactory seismic design, this work suggests the use of multi-objective evolutionary algorithms named Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). The results indicate that genetic algorithm is a very useful tool for structural optimization; moreover, the designed frame buildings obtained are satisfactory in terms of seismic performance and economy.