Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
Performance-based multi-objective optimization of strut structural design using constraint violation gene correction integrated NSGA-II algorithm. |
| Συγγραφείς: |
Yang, Xiaodong1 (AUTHOR), Hu, Ruofan2 (AUTHOR), Shu, Zhan2 (AUTHOR) shuz@shu.edu.cn, Debnath, Kumar Biswajit3 (AUTHOR), Sun, Min1 (AUTHOR) |
| Πηγή: |
Canadian Geotechnical Journal. 7/24/2026, Vol. 63, p1-15. 15p. |
| Θεματικοί όροι: |
*Multi-objective optimization, *Struts (Engineering), *Building foundations, *Carbon dioxide mitigation, *Mathematical optimization, *Cost control |
| Abstract (English): |
For the design of large-scale foundation pits, material usage could be a subjective matter, which usually leads to uncontrolled increase in cost. Meanwhile, the less considered carbon emission is also increased for such cases. To synchronously reduce carbon emission and cost in foundation pit strut structural system, this study first establishes a carbon emission quantification framework for foundation strut systems with clearly defined computational boundaries. A constraint violation gene correction (CVGC) mechanism was proposed to enhance the optimizing algorithm, reducing the overall iteration time and computational cost of the algorithm population search. Finally, three typical foundation pit strut case studies were analyzed to validate the effectiveness and applicability of the proposed methodology. Results demonstrate that compared with conventional designs, the proposed algorithm achieves significant reductions in both cost and carbon emissions. Meanwhile, the optimization efficiency was improved by 40.9%, 25.3%, and 46.8% for cost, 30.1%, 20.9%, and 56.3% for carbon emission in the three case studies, respectively. Also, the improved algorithm saved 40%–50% of the population search time. This research provides a scientifically robust methodology to effectively bridge the gap between economic viability and environmental responsibility for the foundation pit design problems. This research provides a multi-objective optimization framework that simultaneously reduces carbon emissions and costs. An improved carbon emission evaluation algorithm considers material storage and reuse. The CVGC mechanism efficiently corrects constraint violations within the NSGA-II algorithm. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (French): |
Pour la conception de fouilles à grande échelle, l'utilisation des matériaux peut être une question subjective, ce qui entraîne généralement une augmentation incontrôlée des coûts. Parallèlement, les émissions de carbone, moins prises en compte, augmentent également dans de tels cas. Afin de réduire simultanément les émissions de carbone et les coûts dans le système structurel des étrésillons de fouille, cette étude établit d'abord un cadre de quantification des émissions de carbone pour les systèmes d'étrésillons de fondation avec des limites de calcul clairement définies. Un mécanisme de correction génétique des violations de contraintes (CVGC) a été proposé pour améliorer l'algorithme d'optimisation, réduisant ainsi le temps d'itération global et le coût de calcul de la recherche de population de l'algorithme. Enfin, trois études de cas typiques d'étrésillons de fouille ont été analysées pour valider l'efficacité et l'applicabilité de la méthodologie proposée. Les résultats démontrent que, par rapport aux conceptions conventionnelles, l'algorithme proposé permet des réductions significatives à la fois des coûts et des émissions de carbone. Parallèlement, l'efficacité de l'optimisation a été améliorée de 40,9 %, 25,3 % et 46,8 % pour les coûts, et de 30,1 %, 20,9 % et 56,3 % pour les émissions de carbone dans les trois études de cas, respectivement. De plus, l'algorithme amélioré a permis d'économiser de 40 % à 50 % du temps de recherche de la population. Cette recherche fournit une méthodologie scientifiquement robuste pour combler efficacement le fossé entre la viabilité économique et la responsabilité environnementale pour les problèmes de conception de fouilles. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
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