تصميم المقاطع المعدنية الأكثر كفاءة للتحنيب الفتلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

نعمان عيسى, سماح مكية, رنيم الوفائي

Abstract


يعرض هذا البحث كيفية إيجاد المقطع المعدني الأكثر كفاءة على التحنيب الفتلي دون الحاجة إلى تدعيم إضافي باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية حيث تم صياغة النموذج الرياضي للتصميم الأمثل لمقطع معدني مركب (ملحوم) مكافئ للمقطع القياسي HE على التحنيب الفتلي بما يتوافق مع الكود الأوروبي المعتمد حالياً في سورية باستخدام البرمجة اللاخطية المتضمنة في برنامج لينغو كي تعطينا عينات لمقاطع أمثلية (أكثر كفاءة) للتحنيب الفتلي من أجل خلق قاعدة بيانات من نتائج هذا البرنامج لاستخدامها كمدخلات في تصميم الشبكة العصبية الاصطناعية .

وقد تم اختيار التصميم الأمثل بما يرضي الشروط الهندسية والسلوكية الموصى به في الكود الأوروبي وبحيث يعطي التكلفة الأدنى للعنصر مع اختيار متغيرات التصميم الأكثر تأثيرا" في كلفة العنصر المعدني وهي العرض (b) والارتفاع (h) .

تم أخذ 140 عينة لاستخدامها في تصميم الشبكة العصبية الاصطناعية وتدريب الشبكة عليها ومن ثم اختبارها والتأكد من فاعليتها في إيجاد الشكل الأمثل. استطاع نموذج الشبكة المصممة التنبؤ بالعرض b والارتفاع h للمقطع المطلوب مع دقة في التصميم لتلبية جميع القيود .

 

In this paper we will study how to find the most efficient steel section in torsional buckling without the  need for additional consolidation by using Artificial Neural Networks based on one of the methods of nonlinear programming (Lingo program).

The mathematical model of optimal design was formulated in accordance with the European code using the Lingo program to give us samples for optimal sections (the most efficient) in torsional buckling in order to create a database of the results of this program to be used as input in the design of the Artificial Neural Network .

The design has been chosen to suit the engineering and behavioral requirements as recommended in the European code and to give the minimum cost of the member.

The most cost effective design variables were chosen namely width (b) and height (h).

In this search: 140 samples were taken for use in Artificial Neural Network design , the network has been trained on them , tested and made sure of  their effectiveness in finding the optimal format .

So we designed a software program that allows any user to take advantage of the network design to find the desired optimization section .

 


Full Text: PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Editor in chief: Prof. Dr. Hani Chaaban

Editorial Board ,Secretary Editor:Dr. Amir Tfiha