基于遗传算法的钢管混凝土拱桥拱肋吊装优化分析

《基于遗传算法的钢管混凝土拱桥拱肋吊装优化分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、武汉理F大学硕十学位论文中的应用研究才刚刚开始，而在钢管混凝土拱桥施工控制和预测优化方面的应用尚未见报导。1．3本文研究的基本思想本文主要是围绕钢管混凝土拱桥合理成桥状态的确定和扣索索长调整这两个问题而展开的。无论是对拱肋吊装的前期预测，还是对其后期调整，都是为了这样的目标：在确保施工安全的情况下，满足设计精度的要求，成桥后的线形和受力合理。实际上，这一目标可转化为一个求解有约束的最优化问题。基于此，本文首先对遗传算法的基本方法和理论作了阐述；进而针对要考虑的实际问题，对标准遗传算法作了若干改进，探讨了实数编码的遗传算法，并结合

2、几个算例，验证了该改进算法的有效性和可行性。为了使成桥后的线形最优和受力合理，本文对合龙前的结构状态作了分析，建立了适合于合理成桥状态确定的遗传优化模型。在应用遗传算法确定吊装阶段的合理状态时，需要得到一个以扣索索长增量为参数的目标函数，使得成桥后各节点的坐标与放样坐标(设计拱轴线形)尽可能靠近。在考虑结构自重和其它荷载作用的情况下，确定；抖扣索索长的伸缩量，通过结构计算，即可得到该合理状态的扣索索力。但在实际施工过程中，结构实际线形很难与设计计算的理论线形完全吻合，甚至造成较大的误差；这就要考虑扣索索长的调整问题。扣索索长的调

3、整思路分两步进行，首先，根据拱肋吊装的实际施工状态，用与确定合理状态相同的方法，模拟该实际状态，确定扣索索长的初始调整量：然后再限制调整扣索的组数，进行索长的调整，以此来修正实际线形，使得模拟后的线形逼近设计线形，从而计算出该状态下各控制点的位移状态和各扣索索力。该方法的实施，虽然所获得的成桥状态与理想成桥状态有差异，但通过遗传优化，两者非常逼进，可以完全满足工程要求；而且，运用该优化方法，只要知道了拱桥实际状态的结构信息，均可模拟出该实际状态的线形和受力状态。武汉理丁大学坝士学位论文1．4本文的主要工作本文结合工程实例，做了以

4、下主要工作：1．对标准遗传算法的基本流程、具体实施步骤和基础理论作了比较详细的阐述。2．针对标准的遗传算法存在的1i足，对其编码方式和遗传操作进行改进，引入动态罚函数法处理有约束优化问题，并通过算例验证了该改进算法的实用性。3．对钢管混凝土拱桥的结构计算模型进行了分析，建立了适合于扣索索长调整的遗传优化模型。4．编制了遗传算法用于扣索调整的程序，结合南里渡大桥，验证了该方法的可行性和应用前景。武汉理T大学硕十学位论文第二章遗传算法的实现与基本理论遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)，是美国著名科学家Hollan

5、d于70年代提出的，它是一种模拟生物进化过程而创立的新的搜索、优化方法。它同时考虑多个候选解，模拟生物遗传进化过程，淘汰劣质解，鼓励发展优质解，逐步提高解群体的质量，直至收敛，获得最优解。同时，由于GA仅需知道如何根据解求得其相应的适应度，而不需要适应度函数满足连续可微等条件，因而得到了广泛的应用。遗传算法作为一种智能型的搜索算法，它的基本思想是什么?它的本质内涵和理论依据是什么?该如何实现遗传算法的优化过程?标准遗传算法又有何不足?本章将对卜．述问题作较详细地论述。2．1遗传算法的实现遗传算法是模拟生物环境中遗传和进化过程而形

6、成的一种适应全局优化的概率搜索算法，由于近年来遗传算法在求解复杂优化问题中存在着巨大的潜力及其在许多工程领域获得了成功应用，遗传算法已经得到了广泛的关注。其优化的基本思想是：从随机生成的初始群体出发，采用基于优胜劣汰的选择策略选择优良个体作为父代：通过父代个体的复制、交叉和变异来繁衍进化的子代种群，经过多代的进化，种群的适应性会逐渐增强。针对一个具体的优化问题来说，优化过程结束时，具有最大适应值的个体所对应的设计变量值便是优化问题的最优解。复制、交叉和变异是遗传算法中最基本的遗传方式。复制是进化个体经过选择，是父代的优良个体以较

7、大的概率在予代中得到继承的遗传过程。交叉是指父代中的个体随机地交换染色体中的基因，从而在子代中产生新的个体。变异是个体染色体中的基因以变异概率发生随机性改变的过程。可见，交叉和变异使得后代种群中产生新个体，复制使父代的优良性状在子代中得以继承，从而使生物物种在继承的基础上不断进化。武汉理T大学硕』．学位论文2．1．1遗传算法的基本流程遗传算法在整个进化过程中的遗传操作是随机性的，但它所呈现出的特性并不是完全随机搜索，它能有效地利用历史信息来推测下一代期望性能有所提高的寻优点集。这样一代代地不断进化，最后收敛到一个最适应环境的个体

8、上，求得问题的最优解。遗传算法所涉及的五大要素：参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作的设计和控制参数的确定。我们通常采用的遗传算法的工作流程和结构形式是Glodberg在天然气管道控制优化应用中首先提出的，一般称为规范的遗传算法或者标准遗传算法(