Optimasi Ukuran Penampang Rangka Batang Baja berdasarkan SNI 1729:2015 dengan Metode Metaheuristik Symbiotic Organisms Search

Abstrak Penelitian ini menyelidiki metode metaheuristik baru bernama symbiotic organisms search (SOS) dalam mengoptimasi ukuran penampang rangka batang baja. Syarat batasan desain diadopsi dari spesifikasi untuk bangunan gedung baja struktural, SNI 1729:2015, yaitu rasio gaya terhadap kapasitas dan...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Jurnal Teknik Sipil 2018-04, Vol.25 (1), p.41
Hauptverfasser: Prayogo, Doddy, Tjong, Wong Foek, Gunawan, Ricky, Ali, Stefano Kusuma, Sugianto, Steven
Format: Artikel
Sprache:eng
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Abstrak Penelitian ini menyelidiki metode metaheuristik baru bernama symbiotic organisms search (SOS) dalam mengoptimasi ukuran penampang rangka batang baja. Syarat batasan desain diadopsi dari spesifikasi untuk bangunan gedung baja struktural, SNI 1729:2015, yaitu rasio gaya terhadap kapasitas dan rasio kelangsingan batang. Lima studi kasus optimasi struktur rangka batang digunakan untuk menguji performa dari SOS. Hasil simulasi dengan metode SOS ini kemudian akan dibandingkan terhadap tiga metode metaheuristik lainnya, yaitu particle swarm optimization, differential evolution, dan teaching"“learning-based optimization. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SOS lebih superior dan mempunyai kemampuan konvergensi yang lebih baik dibandingkan dengan metode metaheuristik lainnya dalam menyelesaikan problem optimasi struktur rangka batang. Abstract This study investigates a new metaheuristic method called symbiotic organisms search (SOS) for sizing optimization of steel truss structures. The design constraints are adopted from SNI 1729:2015 Indonesian code specification for structural steel buildings that includes the constraints on slenderness ratio and force capacity. Five practical case studies of truss design are employed to test the performance of the SOS algorithm. The simulation results of the SOS are compared to other metaheuristic methods, namely, the particle swarm optimization, differential evolution, and teaching learning-based optimization, in terms of accuracy and consistency. The results show the superiority of the SOS as well as excellent convergence behavior over the other metaheuristic algorithms in solving the truss structure optimization problems.  
ISSN:0853-2982
2549-2659
DOI:10.5614/jts.2018.25.1.6