Statie transfer, Campina

Un studiu recent pentru statia de management al deseurilor de la Campina;

Lucrarea, realizata in 5 zile, a presupus deplasare la client, intelegerea problemelor, realizarea unui releveu , intocmirea schitelor si a randarilor solutiei propuse, realizarea modificarilor si acceptul variantei finale, calculul structural, dimensionare si optimizare structura metalica, elaborare proiect de detaliu al structurii metalice cu toate extrasele de materiale si detalii complete de executie.

Propunere pentru hala prelucrari mecanice

Filmul prezinta un studiu recent pentru o lucrare ce se afla in faza de licitatie.  Vom fi cei mai buni!

Structura metalica pentru consolidare in sistem de sctiuni mixte beton-armatura rigida

Structura metalica pentru consolidare imobil existent....

Lucrez la sigla animata pentru Structuri-constructii.ro

Ceea ce va fi, sper in curand, un site de prezentare.

Despre ziduri, la Paris, Mr. Roger Waters

Un afis cu o grafica geniala; este apropo de comportarea "in situ" a constructiilor din zidarie;

din nou optimizare : Eficienta Pareto

Eficienta Pareto

(Pareto efficiency)
denumita si optimizarea Pareto, este un concept important in economie cu aplicatii multiple in teoria jocului, inginerie si stiinte sociale. Termenul provine de la Vilfredo Pareto, un economist italian care a folosit acest concept in studiile lui despre eficienta economica si distributia veniturilor. Dat fiind un set de alocatii alternative de, sa zicem, bunuri sau venituri pentru un anumit set de indivizi, o miscare de la o alocatie catre alta care poate face cel putin un individ mai bine fara sa faca niciunuia din ceilalti indivizi niciun fel de rau este denumita eficienta Pareto. O alocatie este eficienta Pareto in momentul in care nicio imbunatatire Pareto nu mai poate fi facuta. Aceasta este denumita optimizare puternica Pareto (SPO - strong Pareto optimum). O optimizare Pareto slaba (WPO-weak Pareto optimum) satisface o cerinta mai putin arzatoare, in care o noua alocatie este considerata ca fiind eficienta Pareto doar in cazul in care este preferata de toti indivizii.
Setul de solutii SPO este un subset al solutiilor WPO, pentru ca o SPO satisface o cerinta mult mai puternica, aceea in care nu exista nicio alocatie care este in mod special preferata de un singur individ si mai putin preferata de restul.
Ca exemplu, in viata reala, sa te asiguri ca nimeni nu este dezavantajat de o schimbare menita sa imbunatateasca eficienta economica poate duce la o compensatie pentru una sau ambele parti. De exemplu, daca o schimbare in politica
economica dicteaza ca un monopol legal protejat sa inceteze sa existe si acea piata devine competitiva si mai eficienta, cel care a detinut monopolul va fi cel care pierde.
O critica frecventa a eficientei Pareto este aceea ca nu rezulta intotdeauna intr-o distributie dezirabila a resurselor si poate conduce catre inechitati ineficiente.    sursa:http://www.dictionar-economic.com/?do=view&id=169

Optimizare structurala

Optimizarea costa; faptul ca am ajuns la o solutie optima de consum insemeamna ca am petrecut un timp important pentru a gasi solutia; ca raspund pentru ea; acest lucru costa bani; in constructii rar ne mai intalnim cu prefabricate, cu proiecte multiplicate la infinit, din sertar; chiar daca copy-paste functioneaza la computer, nu functioneaza in lumea reala; nu se aplica; nimeni nu mai vrea o casa la fel ca a vecinului; degeaba ne-a ajutat tehnologia sa putem replica la infinit invataturile inaintasilor; acum, pentru a exista pe piata trebuie sa inventezi, zilnic, ceva nou!
cititi aici: http://vplevris.com/pdf_files/publications/J_07.pdf
Iata pe acest site ce nume prestigioase, din intreaga lume, se preocupa de problemele optimizarii...

Incercati sa cititi unul din articole:.....surpriza!......costa bani....

http://www.ijsmdo.org/#top

1. G.I. Schueller, Computational stochastic mechanics – re-

cent advances, Comp. & Struct. 79, 2225–2234 (2001)

2. K.-H. Lee, G.-J. Park, Robust optimization considering

tolerances of design variables. Comput. Struct. 79, 77–86

(2001)

3. A. Messac, A. Ismail-Yahaya, Multiobjective robust design

using physical programming. Struct. Multidiscip. O. 23,

357–371 (2002)

4. Hans-Georg Beyer, Bernhard Sendhoff, Robust optimiza-

tion – A comprehensive survey. Comput. Method. Appl.

M. 196, 3190–3218 (2007)

5. M. Papadrakakis, N.D. Lagaros, Reliability-based struc-

tural optimization using neural networks and Monte Carlo

simulation. Comput. Method. Appl. M. 191, 3491–3507

(2002)

6. X. Qu, R.T. Haftka, S. Venkataraman, Deterministic and

Reliability-Based Optimization of Composite Laminates

for Cryogenic Environments. AIAA Journal 41, 2029–

2036 (2003)

7. M. Allen, K. Maute, Reliability-based shape optimization

of structures undergoing fluid-structure interaction phe-

nomena. Comput. Method. Appl. M. 194 (30-33), 3472–

3495 (2005)

8. J.S. Kong, D.M. Frangopol, Life-cycle reliability-

based maintenance cost optimization of deteriorating

structures with emphasis on bridges. Journal of Structural

Engineering - ASCE 129, 818–828 (2003)

9. Eurocode 3, Design of steel structures, Part1.1: General

rules for buildings, CEN, ENV 1993-1-1/1992

10. V. Pareto, Cours d’´ economique politique, Vol. 1&2,

Rouge, Lausanne (1896)

11. R.T. Marler, J.S. Arora, Survey of Multi-objective

Optimization Methods for Engineering. Structural and

Multidisciplinary Optimization 26, 369–395 (2004)

12. C.A. Coello Coello, An Updated Survey of GA-

Based Multi-objective Optimization Techniques.ACM

Computing Surveys 32, 109–143 (2000)

13. J. Nocedal, S.J. Wright, Numerical Optimization,

Springer, New York (1999)

14. N.D. Lagaros, M. Papadrakakis, G. Kokossalakis,

Structural optimization using evolutionary algorithms.

Comput. Struct. 80, 571–587 (2002)

15. M. Papadrakakis, Y. Tsompanakis, N.D. Lagaros,

Structural shape optimization using Evolution Strategies.

Eng. Optimiz. 31, 515–540 (1999)

16. N.D. Lagaros, V. Plevris, M. Papadrakakis, Multi-

objective design optimization using cascade evolutionary

computations. Comput.Method. Appl.M. 194, 3496–3515

(2005)

17. S.N. Patnaik, R.M. Coroneos, J.D. Guptill, D.A.

Hopkins, Comparative evaluation of different optimization

algorithms for structural design applications.Int.J.

Numer. Meth. Eng. 39, 1761–1774 (1996)

18. D.C. Charmpis, N.D. Lagaros, M. Papadrakakis, Multi-

database exploration of large design spaces in the frame-

work of cascade evolutionary structural sizing optimiza-

tion. Comput. Method. Appl. M. 194 (30-33) 3315–3330

(2005)

19. M.D. McKay, R.J. Beckman, W.J. Conover, Acompar-

ison of three methods for selecting values of input vari-

ables in the analysis of output from a computer code,

Technometrics 21, 239–245 (1979)

20. Eurocode 1 : Basis of design and actions on structures

– Part 2-4: Actions on Structures – Wind actions, CEN,

ENV 1991-2-4, May 1995