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.
