بهینه سازی طرح مخلوط بتن بدون اسلامپ با رویکرد اقتصادی با استفاده از الگوریتم ژنتیک

پذیرفته شده برای ارائه شفاهی XML اصل مقاله (756.22 K)
کد مقاله : 1081-2018ICI
نویسندگان
دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران
چکیده
رسیدن به طرح مخلوط بتن همواره یکی از چالش‌های مهم در صنعت بوده است. روش‌های مختلفی برای رسیدن به طرح مخلوط بتن وجود دارد اما اکثر این روش‌ها همواره تنها مقاومت فشاری بتن را درنظر می‌گیرند. با توجه به لزوم کنترل هزینه پروژه‌ها و مسائل اقتصادی، به روش‌های نوین به منظور رسیدن به طرح مخلوط مورد نظر با رویکرد اقتصادی نیاز است. یکی از این روش‌ها استفاده از الگوریتم‌های فرا ابتکاری است. در این پژوهش با استفاده از الگوریتم ژنتیک یک روش برای رسیدن به طرح مخلوط بتن بدون اسلامپ با مقاومت هدف 60 مگاپاسکال و با رویکرد اقتصادی ارائه شده است. نتایج نشان می‌دهد که این روش‌ها می‌توانند بیش از 10 درصد در مقدار هزینه بتن صرفه جویی کرده و جایگزین مناسبی برای روش‌های سنتی باشند و به کاهش هزینه‌های پروژه کمک کنند.
کلیدواژه ها
موضوعات
 
Title
Optimization of no-slump concrete mixture proportioning using genetic algorithm with economic approach
Authors
MohammadAli Etebari, maziar zareechian
Abstract
Designing optimal mixture proportions has been one the most important challenges in concrete industry. There are several traditional methods to design mixture proportion. Nevertheless, compressive strength is the only objective which is always considered in these methods. According to the importance of controlling projects costs and economic issues, novel approaches are needed to consider the expenditures. One of these new approaches is using heuristic and metaheuristic algorithms. In this investigation, by the virtue of Genetic algorithm (GA), a new model is introduced to design mixture proportion of Grade 60 (compressive strength is 60MPa) zero-slump concrete which considers economic issues. Results indicate that traditional methods can reduce concrete’s cost more than 10 percent and they can be replaced with these novel methods. Hence, it can be possible to minimize the cost of projects.
Keywords
No-Slump Concrete, Optimization, Mix proportions, Genetic Algorithm