লাইভ লোডিংয়ের সবচেয়ে জটিল প্যাটার্নের জন্য সাধারণ সমাধান


8

থেকে ASCE 7-05 কোড :

এএসসিই -0-০৫ ধারা ৪.6 বলছে "শুধুমাত্র কাঠামো বা সদস্যের কোনও অংশে প্রয়োগ করা যথাযথভাবে হ্রাসিত লাইভ লোডের সম্পূর্ণ তীব্রতার জন্য যদি এটি সম্পূর্ণ কাঠামো বা সদস্যের উপর প্রয়োগ করা একই তীব্রতার চেয়ে আরও প্রতিকূল প্রভাব তৈরি করে তবে তার জন্য দায়বদ্ধ হতে হবে। "

এরপরে নিবন্ধটি প্রদর্শিত হচ্ছে যে আমরা কয়েকটি সহজ, পাঠ্য-পুস্তকের ক্ষেত্রে লাইভ লোডিংয়ের ধরণটি কীভাবে গণনা করতে পারি।

এখন সমস্যা হচ্ছে, কনফিগারেশনটি এত সহজ না হলে কী হবে? বাস্তব জীবনে মরীচি কনফিগারেশন, পাঠ্যপুস্তকের উদাহরণগুলির তুলনায় সমর্থন শর্তটি খুব আলাদা হতে পারে।

সর্বাধিক সাধারণ পরিস্থিতির জন্য কীভাবে লাইভ লোডিংয়ের সবচেয়ে সমালোচনামূলক প্যাটার্ন পাবেন? এর জন্য কি অ্যালগরিদম আছে?

উত্তর:


9

লিঙ্কযুক্ত পাঠ্য এবং @ গ্রাফরাজির উত্তরে যেমন উল্লেখ করা হয়েছে , গোপনীয়তাটি প্রভাব রেখাগুলি। বা আরও সাধারণভাবে পৃষ্ঠতল প্রভাবিত করুন।

প্রারম্ভিকদের জন্য, আসুন লাইনগুলিকে প্রভাবিত করুন, কারণ সেগুলি বর্ণনা করা আরও সহজ far একটি প্রভাব রেখা হ'ল ইউনিফিমেনশনাল বিম উপাদানগুলির সমন্বয়ে গঠিত কোনও বস্তুর প্রদত্ত পয়েন্টের জন্য একটি চিত্র। এটি অভ্যন্তরীণ বলটিকে বর্ণনা করে যা পুরো কাঠামোর পাশাপাশি বিভিন্ন পয়েন্টে প্রয়োগ করা ইউনিট লোডের কারণে সেই বিন্দুতে ঘটবে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি সাবলীল সমর্থিত মরীচিটি একটি ত্রৈমাসিক স্প্যানের পয়েন্টের জন্য নীচের নমন-মুহুর্তের প্রভাব রেখাটি রাখে (আমি বেশিরভাগ এখানে বাঁকানো মুহুর্তের প্রভাবের লাইনগুলি সম্পর্কে কথা বলতে যাচ্ছি, তবে জিনিসগুলির সাধারণ সংক্ষেপটি অন্যান্য বাহিনীর ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য ):

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এর অর্থ হ'ল যদি সেই স্থানে ঘনীভূত একক উল্লম্ব লোড (বলুন, 1 কেএন) প্রয়োগ করা হয়েছিল, তবে এটি সেই বিন্দুতে 0.75 কেএনএম (বা লোড 10 কেএন হলে 7.5 কেএনএম) এর সমতুল্য মুহুর্তের কারণ হতে পারে। অন্যদিকে, ইউনিট লোডটি মিডস্প্যানে প্রয়োগ করা হলে, কোয়ার্টার স্প্যানের মুহুর্তটি 0.50 কেএনএম সমান হবে। ইত্যাদি।

এটি আপনাকে এটিও বলে দেয় যে এই পয়েন্টটির জন্য সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতির জন্য পুরো কাঠামোটি বোঝাই করা। এটি সাধারণ সত্য দ্বারা দেখা যায় যে প্রভাব লাইনের সমস্ত মান ইতিবাচক হয়, সুতরাং এই মরীচিটির যে কোনও বিন্দুতে প্রয়োগ হওয়া বোঝা কোয়ার্টার স্প্যানের অভ্যন্তরীণ বাহিনীকে বাড়িয়ে তুলবে।

এটি যাইহোক, একটি আইসোস্ট্যাটিক কাঠামো যা তুচ্ছভাবে সমাধান করা যেতে পারে। আপনি একবার হাইপারস্ট্যাটিক (স্থিতিশীলভাবে অনির্দিষ্ট) কাঠামোতে চলে গেলে জিনিসগুলি অগোছালো হয়ে যায়। উদাহরণস্বরূপ, এই তুলনামূলকভাবে সহজ হাইপারস্ট্যাটিক মরীচিটি একবার দেখুন:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এটি তুলনামূলকভাবে সহজ কাঠামো, তবে লোডের সুনির্দিষ্ট সেরা অবস্থানের জন্য একটি বদ্ধ-ফর্ম সমাধান খুঁজে পাওয়া ইতিমধ্যে অসম্ভব। তুচ্ছ-কাঠামোগত কাঠামোর জন্য, প্রভাব লাইনগুলি একটি ব্যথা। 1 তবে আপনি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় লক্ষ্য করতে পারেন: সমর্থনগুলিতে মানটি শূন্য হয় এবং একদিকে ধনাত্মক থেকে অন্যদিকে নেতিবাচক হয়ে যায়। প্রতিটি কাঠামোতে এটি ঘটে। যদি, পরিবর্তে যদি আপনার কলামগুলি থাকে, তবে কলামটির মানটি শূন্যের সমতুল্য হবে না কারণ কলামটির বিকৃতির কারণে। বলা হচ্ছে, ফলাফলটি সাধারণত শূন্যের খুব কাছাকাছি থাকে, সুতরাং আপনি কলামগুলি যথাযথভাবে অনড় হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন (যেমন সাধারণ সমর্থন হিসাবে) সুনির্দিষ্ট কোনও ক্ষতি (যুক্তিসঙ্গত বিন্যাস ধরে) ass

সুতরাং, যদি আপনি কেবল বিতরণকৃত লোডগুলি (যেমন কোনও বিল্ডিংয়ের ক্ষেত্রে) নিয়ে কাজ করে থাকেন তবে আপনার সমাধান সন্ধানের জন্য এটিই কেবলমাত্র একটি নিয়ম: আপনি যদি সর্বাধিক ইতিবাচক (নীচের আঁশের উপর উত্তেজনা) বাঁকানোর মুহুর্তের সন্ধান করেন, প্রশ্নযুক্ত স্প্যানের উপর ভার প্রয়োগ করুন, প্রতিবেশী স্প্যানগুলিতে বোঝা প্রয়োগ করবেন না, প্রতিবেশীদের উপর প্রয়োগ করুন ইত্যাদি। এক্ষেত্রে প্রভাব রেখার প্রকৃত মান অপ্রাসঙ্গিক, এগুলি সমস্ত বিষয়ই সাইন (ধনাত্মক বা নেতিবাচক) প্রতিটি স্প্যান এ। মূলত, এখানে গ্রাফিক আকারে নিয়মটি রয়েছে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

তবে, আপনি যদি একটি সেতু তৈরি করছেন এবং কেন্দ্রীভূত বোঝা নিয়ে গঠিত লোড ট্রেনের অবস্থানটি আপনার বিবেচনায় নেওয়া দরকার? জটিল বিষয়গুলি, লোড ট্রেনের অবস্থানের সাধারণত বিতরণ করা লাইভ লোড কম থাকে (যার অর্থ এই দুটি অংশের মধ্যে একটি ইন্টারঅ্যাকশন রয়েছে।

সুতরাং, দ্বিতীয় চিত্রের দিকে তাকিয়ে আপনি কোথায় লোড ট্রেন রাখবেন? এটি বেশ স্বজ্ঞাত যে আপনি এটি সর্বোচ্চ মানের (এই ক্ষেত্রে 0.3704) কাছে রাখতে চান near তবে আপনার যদি এমনকি চাকা সংখ্যা রয়েছে বা যদি আপনার লোড ট্রেনটি অসম্পূর্ণ হয়? আপনি কি ট্র্যাকের লোড সেন্টার সর্বাধিক রাখতে চান? আপনি কি ভারীতম চাকা সর্বাধিক? আপনার ইউনিফর্ম লোডটি কি এতই অস্বাভাবিকভাবে উচ্চতর যে, আপনি আপনার ইউনিফর্ম লোডের ফলে ফলাফলকে হ্রাস করবে না এমন জায়গায় দূরে রাখা ভাল?

আরও খারাপ, আপনি যদি আপনার নেতিবাচক নমনীয় মুহুর্তের খামটি সন্ধান করেন তবে কী হবে? তারপরে আপনি জানেন যে আপনি পার্শ্ববর্তী স্প্যানে আপনার ট্রাকটি চান, যেখানে প্রভাব রেখার চিহ্নটি নেতিবাচক, তবে আবার, আপনি এটি কোথায় রাখেন? সর্বাধিক মূল্যের বিন্দুটি (এটি সেই স্প্যানের মাঝখানে নয়) খুঁজে পেতে আপনাকে এই বক্ররেখার সমীকরণ অর্জন করতে হবে এবং তারপরেও আপনার উপরে বর্ণিত একই সমস্যা থাকবে।

এগুলি এমন সমস্ত সম্ভাবনা যা জেনেরিক কাঠামোর জন্য বন্ধ ফর্ম সমাধানে হ্রাস করা যায় না। সুতরাং আপনার সফ্টওয়্যার উপর নির্ভর করা প্রয়োজন।

বেশিরভাগ প্রোগ্রামগুলি আসলে প্রতারণা করে । তারা চলন্ত-লোড বিশ্লেষণ করে সমাধানটির আনুমানিক। ইউনিফর্মের বোঝা কোথায় রাখা উচিত তা জানতে প্রথমে তারা উপরে বর্ণিত প্রভাব রেখাগুলি ব্যবহার করে। তারপরে, লোড ট্রেনের জন্য, তারা কেবল এটি এক জায়গায় রেখে ফলাফলগুলি গণনা করে, এটি একটি নির্দিষ্ট দূরত্ব (সাধারণত ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত) স্থানান্তর করে, নতুন ফলাফল গণনা করে এবং পুনরাবৃত্তি করে। এটি তখন সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি পায় এবং এটি গ্রহণ করে।

এই পদ্ধতিটি স্পষ্টতই ত্রুটিযুক্ত কারণ আপনি যদি এক মিটার সমান একটি ধাপের আকার ব্যবহার করেন তবে আপনি জানেন না যে সর্বাধিক প্রাপ্ত মানটি সত্যই সর্বাধিক কিনা বা পরীক্ষিত পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি নির্দিষ্ট পয়েন্ট ছিল যা প্রদত্ত হত উচ্চতর ফলাফল (প্রায় অবশ্যই আছে)। সুতরাং এটি একটি ধাপের আকারটি সংজ্ঞায়িত করা ব্যবহারকারীর উপর নির্ভর করে যে প্রকৃত ফলাফলের সাথে প্রাপ্ত ফলাফলের মধ্যে পার্থক্য নগণ্য (আমি সাধারণত একটি ধাপের আকারকে সবচেয়ে কম ক্ষুদ্রের দশমাংশের সমান হিসাবে ব্যবহার করি , তার চেয়ে তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট)। 2

এই পুরো উত্তরটি অবশ্য প্রভাবের লাইনে নির্ভর করেছে। এগুলি লিনিয়ার কাঠামোর জন্য যেমন সহজ বিম সিস্টেম এবং এমনকি কিছু ব্রিজের জন্য দরকারী। তবে আপনার যদি সত্যই ত্রি-মাত্রিক কাঠামো থাকে তবে প্রভাব রেখাগুলি এটি কাটবে না এবং পৃষ্ঠগুলিকে প্রভাবিত করতে অবশ্যই জেনারালাইজড করা উচিত। এগুলি প্রভাব রেখার ত্রি-মাত্রিক সংস্করণ ছাড়া আর কিছু নয়। যাইহোক, এই জাতীয় সমস্ত জিনিসের মতোই, প্রভাবের পৃষ্ঠগুলি হ'ল শক্তির অর্ডার পাওয়া শক্ত। আমি জানি প্রতিটি প্রোগ্রাম যা তাদের নিষ্ঠুরূপে গণনার জন্য গণনা করতে পারে: তারা প্রতিটি নোডে একবারে একটি করে কেন্দ্রীভূত বল প্রয়োগ করে এবং কী ঘটে তা দেখুন।

বলা হচ্ছে, যতক্ষণ পর্যন্ত বিতরণযোগ্য বোঝা যায়, উপরে একই পরামর্শ দেওয়া হয়েছে (একটি স্প্যানে প্রয়োগ করুন, প্রতিবেশীদের এড়িয়ে চলুন, পরেরগুলিতে প্রয়োগ করুন ইত্যাদি) প্রভাবের পৃষ্ঠতলগুলির জন্যও সফলভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। স্ল্যাবগুলির মধ্যে সীমাগুলি সাধারণত উল্লম্ব স্থানচ্যুতিগুলির জন্য যথেষ্ট নমনীয় (কলাম বা প্রকৃত সমর্থনের সাথে সম্পর্কিত) হওয়ায় এটি প্রায় অনুমানের কিছু হয়ে যায় of এর অর্থ হল, প্রভাব রেখাগুলির ক্ষেত্রে অসদৃশ, যেখানে সমর্থনগুলিতে প্রভাব রেখার মান সমান (বা প্রায়) শূন্যের হয়, স্ল্যাবের মান (মরীচিগুলি) সমর্থন করে অগত্যা তাই নয়। বলা হচ্ছে, ত্রুটিটি সাধারণত যুক্তিসঙ্গত হয় (বিশেষত অধ্যয়নকৃত স্ল্যাবগুলির জন্য স্বল্প প্রভাবের মান বিবেচনা করে)।

বলা হচ্ছে, কেবলমাত্র ভবনগুলির জন্য ( সেতু নয় ) ধরে নেওয়া খুব সাধারণ বিষয় যে প্রভাবের রেখাগুলি বিবেচনা না করেই সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি পুরো কাঠামোর বোঝার মধ্যে রয়েছে। এটি মিথ্যা বলে জেনে এটি ধারণা করা হয় এবং এটি সুরক্ষার বিরুদ্ধে যায় (প্রতিবেশী স্ল্যাবগুলি লোড না করায় এটি পুরো বড় কাঠামোটি লোড করে যে বৃহত্তর ইতিবাচক বাঁকানোর মুহুর্তের ফলস্বরূপ ঘটবে), তবে এটি প্রতিবেশী স্ল্যাবগুলিতে প্রভাব রেখার মান ধরে নেওয়া সমতুল্য is এটি এত ছোট যে এটি শূন্যের সমান বিবেচনা করা যেতে পারে। এই ধরনের অনুমানের বৈধতা প্রতিটি কাঠামোর কনফিগারেশনের উপর নির্ভর করে।

এই উত্তরের মন্তব্যে @ আরপির দ্বারা উল্লিখিত হিসাবে , এটি উল্লেখ করাও গুরুত্বপূর্ণ যে এটি সমস্তই লিনিয়ার আচরণ অনুমান করে। যদি আপনার বিশ্লেষণ অ-রৈখিক হয়, তবে সমস্ত কিছু পৃথক হয়ে যায়। অ-লিনিয়ারিটি সমস্ত কিছু ভেঙে দেয়।

এখানকার সমস্ত পরিসংখ্যান ফ্রি টুড , একটি বিনামূল্যে 2 ডি ফ্রেম বিশ্লেষণ সরঞ্জাম দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল।


1 আপনার কাছে বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার থাকলে তা নিজে থেকে প্রভাব রেখাগুলি নির্ধারণ করা বেশ সহজ, এমনকি যদি সেগুলি নিজেই গণনা করে না। বাঁকানো মুহুর্তের জন্য, কাঙ্ক্ষিত বিন্দুতে কব্জাগুলি স্থাপন করুন এবং কব্জির প্রতিটি পাশের সমান এবং বিপরীত বাঁকানো মুহুর্তগুলি প্রয়োগ করুন যাতে তারা বিকৃত কনফিগারেশনে ইউনিট ঘূর্ণন তৈরি করে। এই বিকৃত কনফিগারেশনটি আপনার প্রভাব রেখা। এই একই ধারণা ( মোলার ব্রেস্লাউ প্রিন্সিপাল , যা ম্যাক্সওয়েল-বেটি পারস্পরিক কাজ উপপাদ্যের উপর ভিত্তি করে ) অন্যান্য বাহিনীর প্রভাব রেখাগুলিও খুঁজে পেতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

2 এই চিত্রগুলি আঁকতে ব্যবহৃত টুটোল সফ্টওয়্যারটি সর্বোত্তম লোড ট্রেনের অবস্থানটি সন্ধান করতে আসলে জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এটি বিশ্লেষণাত্মক নয় এবং এটি নিজেই একটি আনুমানিক কিছু হলেও এটি সমস্ত অভিপ্রায় এবং উদ্দেশ্যগুলির জন্য হুবহু সঠিক। এই পদ্ধতির বিকাশকারী নিবন্ধটি কারও আগ্রহী থাকলে এখানে পাওয়া যাবে


1
দুর্দান্ত উত্তর +1! কিছু নোট, ছোটখাট এক্সটেনশান: (1) আমি দৃm়ভাবে মনে করি যে দ্বিতীয় উদাহরণের জন্য বদ্ধ-ফর্ম সমাধান প্রভাব লাইনের জন্য এবং লোডের অবস্থানের জন্য পাওয়া যেতে পারে। (২) আমার দেশে (হাঙ্গেরি), আমরা প্রভাব রেখাগুলি কেন বিশেষ বিকৃত কনফিগারেশনের সাথে মিলে যায় তা বোঝাতে সাধারণত বেটির উপপাদ্য উল্লেখ করি । (3) প্রভাব লাইন এবং সম্পর্কিত সবচেয়ে প্রতিকূল লোড ব্যবস্থা সুস্পষ্টভাবে রৈখিক আচরণের অনুমানের উপর ভিত্তি করে, সুতরাং সুপারপজিশনটি বৈধ। অ-লিনিয়ার ক্ষেত্রে আকর্ষণীয় জিনিসগুলি ঘটতে পারে :)।
রোজসারপি

@ আরপি: (১) হ্যাঁ। আমি বিশ্বাস করি যে যথেষ্ট ধৈর্য নিয়ে আপনি সর্বদা একটি প্রদত্ত কাঠামোর জন্য বদ্ধ-ফর্ম সমীকরণ পেতে পারেন। কোনও সাধারণ পদ্ধতি নেই যা কোনও এবং সমস্ত কাঠামোর কাছে সাধারণীকরণযোগ্য। আপনাকে পুরো ইফেক্টের রেখা বর্ণনা করে এমন সমীকরণ অর্জন করতে হবে, একটি নির্দিষ্ট সমীকরণের জন্য এটি ব্যবহার করতে হবে যা প্রদত্ত লোড প্যাটার্নের জন্য ফলাফলটি বর্ণনা করে, সেই সমীকরণের ডেরাইভেটিভ পাবে, এটি শূন্যের সমান হবে এবং সর্বাধিকতর অবস্থানগুলি সন্ধান করবে এবং ফলাফলটি হ্রাস করুন। এই পদ্ধতিটি সাধারণ তবে এটির প্রয়োগটি প্রতিটি কাঠামোর জন্য নির্দিষ্ট।
ওয়াসাবি

@ আরপি: (২) উইকিপিডিয়ায় মুলার-ব্রেস্লাউয়ের মূল নীতিতে একটি পৃষ্ঠা রয়েছে । আমার কাছে মনে হচ্ছে এই নীতিটি কেবল প্রভাব লাইনের জন্য ম্যাক্সওয়েল-বেটি উপপাদ্যের প্রয়োগ। যদিও আমি ম্যাক্সওয়েল-বেটি উপপাদ্যটি উল্লেখ করে আমার উত্তর সম্পাদনা করতে যাচ্ছি। (3) প্রকৃতপক্ষে, অ-রৈখিকতা কখনও ভাঙে।
ওয়াসাবি

1
(1) অবশ্যই, আমি নিটপিক করছিলাম। (২) আমি একমত, আমার বক্তব্য একটি সমালোচক ছিল না, কেবল একটি আকর্ষণীয় পর্যবেক্ষণ;)
রোজসারপি

1

সর্বাধিক সাধারণ পরিস্থিতির জন্য কীভাবে লাইভ লোডিংয়ের সবচেয়ে সমালোচনামূলক প্যাটার্ন পাবেন? এর জন্য কি অ্যালগরিদম আছে?

যতদূর আমি নির্ধারণ করতে সক্ষম হয়েছি, লাইভ লোডগুলির মধ্যে সবচেয়ে খারাপের সংমিশ্রণগুলি সন্ধান করা পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতা, অংশ ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের রায় এবং অংশ পুনরাবৃত্তির উপর ভিত্তি করে।

সাধারণত, আপনি লাইভ লোডিংয়ের কোন প্যাটার্নটি সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে মরীচি মুহুর্ত এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করবে তা সম্পর্কে একটি শিক্ষিত অনুমান করতে পারেন (এমন নয় যে এক প্যাটার্নটি একই সাথে সর্বোচ্চ মুহূর্ত এবং প্রতিক্রিয়া একযোগে তৈরি করতে পারে না )।

কাঠামো আরও জটিল হয়ে উঠলে কাঠামোর প্রতিক্রিয়া সর্বাধিক করতে লাইভ লোডিংয়ের "সঠিক" প্যাটার্ন নির্ধারণ করা আরও শক্ত হয়ে ওঠে। এখানেই পুনরাবৃত্তি এবং অভিজ্ঞতা কার্যকর হয়। আপনি যে লিঙ্কটি অন্তর্ভুক্ত করেছেন তাতে লাইভ লোডিংয়ের জন্য আপনার অবস্থানগুলি নির্ধারণে সহায়তা করার জন্য প্রভাব রেখাগুলি ব্যবহার করে আলোচনা করা হয়েছে, যা সম্পর্কে পড়াশোনা করা ভাল।


থাম্বের কোনও অ্যালগরিদম বা নিয়ম নেই যা আমাদের এটি করতে সহায়তা করে?
গ্রাভিটন

@ গ্রাভিটন, যতদূর আমি জানি Not বিল্ডিংগুলি এমন কিছু কোড করার চেষ্টা করতে খুব পরিবর্তনশীল।
grfrazee

তাহলে কোনও সফ্টওয়্যার কীভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিল্ডিং ডিজাইনের উদ্দেশ্যে সবচেয়ে জটিল প্যাটার্ন নির্ধারণ করতে পারে?
গ্র্যাভিটন

@ গ্রাভিটন, যতদূর আমি জানি, আপনাকে নিজেরাই লোড সংমিশ্রণগুলি করতে হবে।
grfrazee
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.