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GNDO-SVR: An efficient surrogate modeling approach for reliability-based design optimization of concrete dams

Título
GNDO-SVR: An efficient surrogate modeling approach for reliability-based design optimization of concrete dams
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2022
Autores
Rad, MJG
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ohadi, S
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Jafari Asl, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Vatani, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ahmadabadi, SA
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Título: StructuresImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 35
Páginas: 722-733
Editora: Elsevier
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-00V-RQB
Abstract (EN): Dams are considered as the critical part of infrastructure of any country, and their construction requires considerable amounts of capital and labor. The optimal design of dams can lead to significant savings in time and cost. In this regard, the goal of this study is proposing an efficient framework for the probabilistic design of gravity dams using a new developed reliability-based design optimization (RBDO) approach. In this RBDO approach, the concreting volume of dam is considered as the objective function of the optimization problem under uncertainties, while the geometric parameters are considered as the decision variables. To solve the RBDO problem of the gravity dam design, a new surrogate model consists of a hybrid Support Vector Regression (SVR) based generalized normal distribution optimization (GNDO) is coupled to the Monte Carlo Simulation (MCS). The hybrid SVR-GNDO is utilized to predict the dam response in order to decrease the computational cost during the RBDO analysis. The use of GNDO-SVR instead of SVR increased the predicted R-2 from 0.85 to 0.99. The proposed method was implemented on the Pine Flat dam in California (USA). The results showed that the performance of the RBDO approach in the optimal design of a concrete gravity dam has a better safety level than the deterministic approach. This is such that the presented new hybrid model was able to reduce the failure probability of the design under uncertainty from 71% to 0.000018% by increasing the volume of concrete used in the dam by 8%.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 12
Documentos
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