一种独塔单索面斜拉桥施工索力优化智能算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114417656A(43)申请公布日2022.04.29(21)申请号202111612631.5G06F30/27(2020.01)(22)申请日2021.12.27G06N3/00(2006.01)G06N3/12(2006.01)(71)申请人浙江大学G06F119/14(2020.01)地址310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号申请人浙江交工宏途交通建设有限公司(72)发明人张鹤薛锟王正军彭军安傅建红方永伟张妍曾嵘肖珊珊车炯蒋鹏徐迎泉赵博祥朱斐章林杰王科峰(74)专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人贾玉霞(51)Int.Cl.G06F30/23(2020.01)权利要求书2页说明书4页附图3页(54)发明名称一种独塔单索面斜拉桥施工索力优化智能算法(57)摘要本发明公开了一种独塔单索面斜拉桥施工索力优化智能算法，该优化方法以斜拉桥成桥状态下的主梁弯曲应变能为目标函数，利用智能算法直接对施工索力进行全局求解；提出的智能算法结合并改进了遗传算法与蜂群算法，改善了遗传算法容易过早收敛到局部最优解的问题，提高了算法的全局搜索能力。本发明提出的优化智能算法还可结合正在施工的斜拉桥，对施工中因各种因素产生的结构误差进行实时修正，并对尚未张拉的斜拉索进行优化设计，为后续斜拉索张拉施工调整提供理论依据。CN114417656ACN114417656A权利要求书1/2页1.一种独塔单索面斜拉桥施工索力优化智能算法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)建立斜拉桥的有限元模型模拟其施工过程，基于斜拉桥有限元模型，用零位移法初步求解斜拉桥各拉索的合理成桥索力、成桥弯矩和施工索力；将所述施工索力作为斜拉桥施工时拉索张拉索力的初始较优解{T}0，索力向量{T}的分量数量与拉索数量相同，分别对应于斜拉桥施工过程中各拉索按施工顺序张拉时的张拉索力；(2)对各拉索的施工索力在一定区间内随机取值，从而生成初始父代索力种群{T}i，i＝1,2,3…n，n为所述初始父代索力种群的种群大小；(3)将所述初始父代索力种群分别输入所述斜拉桥有限元模型，计算得到成桥状态下与各父代索力个体{T}i对应的斜拉桥主梁在s处的弯矩Mi(s)；(4)以斜拉桥主梁的弯曲应变能为优化的目标函数，表示为式中，U为主梁弯曲应变能，EI为主梁的抗弯刚度；将步骤(3)中所述的斜拉桥主梁弯矩代入式(1)计算得到与各父代索力个体{T}i对应的弯曲应变能Ui，并进一步得到与各父代索力个体{T}i对应的适应度fi，表示为适应度越高，表明对应的索力个体越优；(5)采用遗传算法，首先直接保留父代种群中适应度最高的个体作为子代索力，目的为防止较优解流失；然后依据适应度在父代种群中进行n次随机选择，在每次选择中索力个体{T}i被选中的概率Pi为其适应度在剩余所有索力个体适应度之和中占的比例，表示为选择完毕后，对被选中的索力个体进行交叉和变异操作，最终生成子代索力种群；(6)判断是否达到设定的遗传算法迭代次数Nc，若是，则输出当前子代索力种群作为较优索力种群，并执行步骤(7)转入蜂群算法阶段；若否，则将步骤(5)生成的子代索力种群作为下一代子代索力种群的父代索力种群，重复步骤(3)～(6)，每重复一次遗传算法迭代次数N＝N+1；(7)采用蜂群算法，以步骤(6)得到的子代索力种群作为蜂群算法的食物源，每一个索力解代表一个食物源，共有ns个食物源，去除食物源中的重复索力解，并在一定区间内随机取值得到新的索力解，补充食物源数量变回ns个食物源；(8)引领蜂在每个食物源附近展开领域搜索，随机生成一个新的食物源{V}i，向量{V}i中各分量Vij的值可由下式得到Vij＝Tij+φij(Tij‑Tkj)(4)式中，Tij为旧食物源{T}i的向量分量，i表示第i个食物源，j代表第j根拉索，k为1,2,3,…,ns中的随机生成数且k≠i，φij为[‑1,1]之间的随机数；比较新食物源{V}i与旧食物源{T}i的适应度，保留适应度更高的食物源，食物源的适应度与步骤(4)中所述适应度计算方法相同；2CN114417656A权利要求书2/2页(9)若干跟随蜂按照式(3)的概率在所有当前食物源中进行选择，每只跟随蜂对被选中的食物源按照式(4)生成新的食物源，在被选择食物源与所有由该食物源新生成的食物源中保留适应度最高的食物源作为当前食物源；(10)比较当前各食物源的适应度，得到当前的最优索力解，与历史最优索力解比较，若当前最优索力解更优，则将其记录为历史最优索力解；(11)判断是否存在食物源经过Ms次迭代仍未发生改变，若存在，则舍弃所述食物源，对其余索力解执行步骤(5)～(11)；若否，则执行步骤(12)；(12)判断是否