Çelik çerçeve sistemlerin GPU tabanlı optimizasyonu
GPU based optimization of steel frame structure
Yazar: TEVFİK OĞUZ ÖRMECİOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM AYDOĞDU
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Yapı optimizasyonu = Structural optimization ; Yüksek mertebeli sonlu elemanlar = Higher order finite elements ; Çelik çerçeveler = Steel frames

Özet:
Çerçeve yapı sistemleri, doğrusal yapı elemanlarından oluşan ve inşaat mühendisliğinde en sık kullanılan taşıyıcı sistemlerden birisidir. Son yıllarda bilgisayar ve optimizasyon yöntemlerindeki gelişmeler sayesinde bu yapı sistemlerinin optimizasyonu alanındaki çalışmalar hızla artmaktadır. Çerçeve sistemlerin optimizasyonu problemi karmaşık ve düzensiz yapıda olması sebebiyle bu tür problemlerin çözümünde meta-sezgisel teknikler sıklıkla tercih edilmektedir. Meta-sezgisel yöntemler bu tür karmaşık problemlerin çözümüne imkân sunsa da çok tekrarlı işlemler barındırmaktadır. Bu nedenle çözüm süresi uzayabilmektedir. Buna ek olarak, çerçeve yapı sistemlerin analizinde sıklıkla kullanılan Sonlu Elemanlar Metodunun çözüm kabiliyeti ve çeşitliliği fazla olsa da standart bilgisayarlar ile özellikle büyük ölçekli yapıların çözümünde ciddi hesaplama sürelerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu iki durum birlikte değerlendirildiğinde büyük ölçekli çerçeve sistemlerin optimizasyonu için oldukça fazla süreye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sürelerin makul seviyelere indirilmesi standart bilgisayarlarda da bulunabilen GPU (Graphical Processing Unit) işlemcilerinin paralel programlama ile birlikte çalıştırılmasıyla mümkündür. Bu tez çalışmasında GPU mimarisine uygun şekilde çelik çerçeve sistemleri analiz eden bir tasarım programı geliştirilmiştir. Optimizasyon yöntemi olarak BioCografya Tabanlı Optimizasyon metodu kullanılmıştır. Sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak yapılan tüm işlemler GPU paralel programlama yapısı ile oluşturulmuştur. Geliştirilen programının tasarım ve optimizasyon kısımları CPU (Central Processing Unit) mimarisine göre yazılmıştır. Daha sonra, sonuçları karşılaştırmak amacıyla da programın tamamen CPU mimarisinde, paralel işlem barındırmayan ayrı bir sürümü hazırlanmıştır. Her iki sürüme göre iki farklı tasarım örneği oluşturulmuş, bu örnekler değişik yük kombinasyonu ve bilgisayar özelliklerine göre toplam 48 defa optimize edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre FEM işlemlerinde GPU işlemcilerinin CPU işlemcilerine göre daha başarılı oldukları, optimizasyon algoritmasının yeterliliği ortaya konulmuştur.

Abstract:
Frame construction systems are one of the most frequently used structural systems in structural engineering. In recent years, thanks to advances in computer and optimization methods, studies on optimization of these structural systems are increasing rapidly. Since the  optimization of frame systems is complex and irregular, meta-heuristic techniques are often preferred to solve such problems. Meta-heuristic methods allow for the solution of such complex problems, but they contain many repetitive processes . Therefore, the solution time can be extended. In addition, although Finite Element Method (FEM), which is frequently used in the analysis of frame structure systems, has a wide range of solution capability and  diversity , serious computing times are required especially for the solution of large scale structures. When these two situations   are evaluated together, it takes a lot of time for the optimization of large-scale frame systems. Reducing these times to reasonable levels is possible by running GPU (Graphical Processing Unit) processors, which can be found on standard computers, in parallel with programming. In this thesis, an optimum design program which solves steel frame systems in accordance with GPU architecture is developed. As the optimization method, Biogeography Based Optimization (BBO) method was   used. GPU parallel programming structure is used in all FEM method. The design and optimization parts of the developed program are written according to the CPU (Central Processing Unit) architecture. In order to compare, a separate version of the program, which does not include parallel processing in CPU architecture, has been prepared. Two different design examples were created according to both versions, which were optimized 48 times for different load combinations and computer characteristics. According to the results obtained, it is demonstrated that GPU processors are more   successful in FEM operations than CPU processors and   the efficiency of optimization algorithm is revealed.