基于遗传算法phc管桩竖向极限承载力预测的研究

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1、摘要PHC管桩具有单桩承载力高、应用范围广、工程造价低及较好的耐久性等一系列鲜明优点，在我国得以普遍应用，并有很大发展空间；由于受试验费用、时间、实验条件等限制，以及对试桩继续作为建筑结构承载桩的要求，PHC桩试桩往往未被压至破坏而得不到其竖向极限承载力，目前专门对于PHC管桩承载力预测的研究，特别是借鉴跨学科知识进行预测的研究尚处于初步探讨阶段。遗传算法是模拟自然进化过程搜索最优解的自适应概率优化方法，具有内在的隐并行性，不依赖梯度信息且没有函数连续性的限定，搜索速度快，全局寻优能力强。有必要将其引入

2、到实际工程领域的具体问题中进行研究和改进。本文介绍了遗传算法的发展背景、算法特点、基本原理与运算流程，并通过优化算例测试了基本遗传算法。基本遗传算法具有寻优能力弱以及容易早熟等问题。本文提出了改进策略，将编码方法改为格雷编码，将最优保存策略与最佳保留策略结合，运用两种选择方法交替选择，并采用自适应的交叉和变异概率，然后运用Matlab语言完成改进的遗传算法的程序设计。结合具体工程实例，利用该程序优化三种PHC桩竖向极限承载力曲线预测模型，按照《建筑基桩检测技术规范》规定取值，再用有限元模拟其中两组，将两

3、种结果与普通规划求解方法的计算结果进行对比分析，算例分析表明将改进的遗传算法程序用于求解PHC桩竖向极限承载力曲线预测模型是可行的，且Usher曲线预测模型的预测结果较为有效可靠，偏于安全。关键词：遗传算法，PHC，生长曲线，承载力，AbaqusABSTRACTPHCpile，havinggreatdevelopmentspace，iswidelyusedinChinawithaseriesofdistinctadvantages，suchashighbearingcapacity,widerangeo

4、fapplication，lowcost，gooddurability,andSOon．Duetothetestcost，time，experimentalconditions，aswellastherequirementsofcontinuingtobearthebuildingstructure，PHCpilesareoftennotpressedtodestroy，withoutverticalultimatebearingcapacity．SpecialpredictionresearchonP

5、HCpipepilebearingcapacity，especiallywithinterdisciplinaryknowledgeisstillintheinitialstageofdiscussing．Geneticalgorithmisanadaptiveprobabilityoptimizationmethodofasimulationofanaturalevolutionaryprocesstosearchoptimalsolution．Ithastheadvantageofintrinsic

6、implicitparallelism，notrelyingongradientandcontinuityoffunction，fastsearchingabilityandglobaloptimizmioncapability．Itisnecessarytobeintroducedintothepracticalengineeringissuesforfurtherresearchandimprovement．Thedevelopmentbackground，characteristics，basic

7、principleandoperationprocessofgeneticalgorithmareintroducedandthebasicgeneticalgorithmistestedthroughanoptimizationtestexampleinthispaper．Basicgeneticalgorithmhastheweakoptimizationabilityandprematureproblems．Theimprovementstrategy,changingtheencodingmet

8、hodintoGraycode，combinationoftheelitiststrategyandoptimalreservationstrategy,alternatelyselectingwithtwokindsofselectionmethodsandtheadaptivecrossoverandmutationprobability,isputforwardinthispaper,andthenmatlablanguageisus