基于蚁群算法的道路纵断面优化设计

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时间:2019-03-02

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1、中南大学硕士学位论文第一章绪论1.1传统的道路设计方法Ⅲ蚴道路选线与定线,就是根据道路的性质、任务、等级,结合自然条件,综合平、纵、横三方面因素,在地形图上(或实地)选定路线的空间位置,并布置各种建筑物。它对道路的使用质量和工程造价都有很大的影响,是道路设计过程中最关键的一步,在整个道路设计工作中占有非常重要的地位。选线设计实际上是一个由浅入深,逐步提高设计精度,寻找路线最优方案的过程。因为在空间中找出符合各种技术要求又是最合适的路线位置是难以一蹴而就的,所以通常把选线设计分为两个紧密联系的过程:路线的平面设

2、计和纵断面设计。平面设计是纵断面设计的基础和先决条件;纵断面设计反过来可以评价平面设计结果并通过它来调整和改善平面设计线形。按现行的寻找路线最优方案的作业程序,对于寻求路线最优方案的问题,一般采用分阶段进行的方式:(1)根据路线走向,找出符合技术要求和约束条件的可能方案。定出这些方案的平面,然后设计纵断面和横断面;(2)分析各可能方案的平面以及纵断面,评价所得的设计结果,在此基础上,对路线平面及纵断面进行调整。然后重复这一过程,直至得到令人满意的符合全部指标的设计方案;(3)在比较各设计方案的技术指标和经济指

3、标的基础上,由设计人员根据自己的经验,选出合理的最佳方案。纵断面最佳方案,是在平面线形确定的基础上,其设计位置既能满足有关规范的全部要求,使各项工程费用最小,又是最合理的方案。传统的道路纵断面设计,是在仔细评价几个设计线位置的基础上,通过方案比选来选定较优的方案。比选方案的个数取决于设计路段的复杂程度和设计线原始方案的合理程度。由于人工评价纵断面设计方案的工作量很大,设计方案不可能过多,通常进行方案比选的总方案个数为两到三个,很少有四个或更多。在有限个比选方案中,通过分析、计算、评价来选出较好的方案。这样的设

4、计方式对设计人员中南大学硕士学位论文第一章绪论的设计水平和工程经验都有较高的要求,具有一定的主观性,且无法保证设计结果最优。上世纪90年代以来,CAD和计算机技术在道路工程领域中越来越广泛的应用,极大地提高了道路设计的效率和质量。大量的计算工作可以交由计算机来完成,使设计人员从繁琐的计算中解脱出来,而致力于方案的分析与评价。目前许多道路CAD软件都具有交互式纵断面设计模块,设计人员可以在CAD中反复进行拉坡,设计出多个纵断面方案并快速计算出相应费用,然后结合工程实际约束及线形质量对成果进行比较,从中选出最佳的

5、纵断面设计线。这样的纵断面优化设计方式提高了设计人员的主观能动性,极大地减少了计算量,并且可以增加纵断面比选方案的数量。但在设计过程中仍需要设计人员通过与计算机交互的方式逐一添加变坡点和设计竖曲线,对设计人员的设计水平仍有较高要求。现代数学方法和计算机技术的发展,为路线设计自动化提供了保证。以最优化理论为基础,合理地建立数学模型,由计算机自动拟定分析设计方案,从一个初始可行的路线方案出发,利用某种数学方法对初始路线方案进行优化,找出工程费或换算工程运营费最小的设计方案,这才是真正意义上的路线优化设计。1.2纵

6、断面优化设计的现状分析随着计算机技术的发展和应用数学的日趋成熟,路线优化设计技术开始逐步发展和形成。从上世纪60年代开始,国外一些发达国家广泛开展了路线优化方面的研究。由于纵断面优化设计具有相对独立性、涉及到的因素比较简单、优化成果可以直接用于生产、效果明显,因此,一直以来纵断面优化设计都是较为活跃的研究课题。美国、西德、英国、法国、丹麦等国家相继开展了纵断面优化设计的研究,并先后推出了较为成熟的纵断面优化设计程序。其中具有较大影响有前联邦德国的EPOS系统、英国的HOPS纵断面选线最优化系统、美国的CAND

7、ID系统和法国的APPLON程序等。根据联合国经济合作与开发组织于70年代初在意大利西西里岛的某高速公路上进行的联合试验表明:使用纵断面优化程序可以节省土方工程量8%.17%,平均约为10%,充分论证和肯定了路线优化技术的研究及其巨大的应用价值。在这之后,随着数字地面模型的实际应用,许多国家在纵断面优化设计技术的基础上,又对一定范围内的公路平面线形和空间立体线形的优化技术进行了研究,并相继提出了平面优化设计的程序系统,取得了初步成果。纵断面以2中南大学硕士学位论文第一章绪论及平面优化系统的实际应用,对于道路建

8、设项目将产生极大的经济效益和社会效益【3】。最优化方法是纵断面优化设计的有力工具。选择合适的优化算法并建立好相应的数学模型是进行线路优化设计的前提条件【7】【81。随着最优化方法的不断发展和完善,许多最优化算法都已经被应用到线路优化设计中,如枚举法、动态规划法、线性规划法等。表1.1列出了国外从事线路优化研究的主要学者及其使用的优化算法。表卜1国外线路优化研究状况州优化目标算法类别主要研究者及时间微

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