陳向榮,陳 星,王鑫偉
(西安建筑科技大學(xué)土木工程學(xué)院,陜西西安 710055)
隨著綠色建筑的發(fā)展,鋼結(jié)構(gòu)越來越受到建筑師們的青睞,蜂窩梁也隨之得到廣泛應(yīng)用.由于計(jì)算方法和規(guī)范編制的相對(duì)滯后,因此在很大程度上蜂窩梁的精細(xì)化、最優(yōu)化設(shè)計(jì)被限制[1].作為一種新興的演化計(jì)算技術(shù),群智能算法正逐漸成為各領(lǐng)域研究人員的關(guān)注焦點(diǎn)[2-5].粒子群算法具有尋優(yōu)程序簡(jiǎn)單、速度快的優(yōu)點(diǎn)[2,4].圓孔蜂窩梁因受力合理、節(jié)省鋼材、制作方便、造型美觀的優(yōu)點(diǎn)在近期工程中有較為廣泛的應(yīng)用[6].應(yīng)用單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁可使結(jié)構(gòu)內(nèi)力分布更加合理,并充分利用鋼材[7].但目前的相關(guān)研究較少,且未見有學(xué)者利用優(yōu)化程序?qū)ζ溥M(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì).設(shè)計(jì)單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁時(shí),不僅需要考慮開孔率、孔間距和跨度等常規(guī)蜂窩梁設(shè)計(jì)參數(shù),還需對(duì)翼緣進(jìn)行進(jìn)一步設(shè)計(jì)計(jì)算,設(shè)計(jì)過程繁瑣.為簡(jiǎn)化計(jì)算過程,同時(shí)得到一組經(jīng)濟(jì)合理、安全可靠的設(shè)計(jì)參數(shù),有必要進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì).
本研究采用MATLAB編寫優(yōu)化設(shè)計(jì)程序,使用基于隨機(jī)慣性權(quán)重的粒子群算法,經(jīng)過多次運(yùn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)程序,得到一組穩(wěn)定且符合邊界條件的參數(shù),并對(duì)所得優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行有限元驗(yàn)證,以期為實(shí)際工程提供理論依據(jù)和參考.
本研究中鋼材選用Q235鋼材,屈服強(qiáng)度為235 MPa,彈性模量E=2.06×105N·mm-2,泊松比 υ取值0.3.
圖1為蜂窩梁構(gòu)造圖.圓孔蜂窩梁的一般制作方法是預(yù)先在H型鋼上畫切割線,按線切割后錯(cuò)位焊接.因設(shè)計(jì)的蜂窩梁為單軸對(duì)稱截面,故需采用兩種型號(hào)的鋼材進(jìn)行切割后混合焊接,焊成的構(gòu)件如圖2所示.
圖1 蜂窩梁構(gòu)造圖
圖2 構(gòu)件截面示意圖
英國(guó)的BS 5950《建筑使用的鋼制結(jié)構(gòu)規(guī)范》[8]中以孔間距S和孔洞直徑D為幾何設(shè)計(jì)參數(shù),規(guī)定蜂窩梁應(yīng)符合式(1)、式(2)的基本幾何條件,即
式中:HS為蜂窩梁截面高度.
蜂窩梁空腹截面處的彎曲正應(yīng)力較大,應(yīng)使空腹截面處的彎矩MU小于根據(jù)全截面塑性慣性矩計(jì)算得到的塑性彎矩MP,即滿足式(3)的要求:
式中:ALT為蜂窩梁上部T截面的面積;pY為鋼材設(shè)計(jì)強(qiáng)度;HU為上、下T截面的重心距.
蜂窩梁的豎向剪應(yīng)力PVY、水平剪應(yīng)力PVH按式(4)和(5)計(jì)算,即
式中:AWUL為上、下T截面的面積;AWP為最小腹板的面積.
蜂窩梁的橋墩處有焊接接口,應(yīng)力復(fù)雜,是蜂窩梁中又一個(gè)較為薄弱的截面,故此處應(yīng)力應(yīng)滿足式(6)至式(9):
式中:Mmax為蜂窩梁橋墩處的最大彎矩;ME為橋頂水平截面處的最大彎矩.
計(jì)算蜂窩梁的撓度時(shí),需要先分別計(jì)算每一個(gè)開孔單元的撓度,然后疊加各部分撓度得到總撓度ytot,其值不應(yīng)大于 BS 5950[8]規(guī)定的撓度限值.式(10)-(15)為撓度計(jì)算公式:
式中:yMP為空腹截面處彎矩作用產(chǎn)生的撓度;yAP為T截面在軸力作用下產(chǎn)生的撓度;yST為空腹截面處剪力作用產(chǎn)生的撓度;ySMP為在實(shí)腹截面處剪力作用產(chǎn)生的撓度.
粒子群優(yōu)化算法(PSO)由Eberhart和Kennedy于1995年提出,是一種基于群智慧的優(yōu)化算法[3].由于PSO算法參數(shù)較少、收斂速度快、精度高,計(jì)算流程簡(jiǎn)潔,速度、位移變化公式簡(jiǎn)單易操作,與和聲算法、遺傳算法[9]相比更適合編程[2].粒子群算法的流程圖見圖3.
圖3 粒子群算法的計(jì)算框圖
速度及位移變化的計(jì)算公式見式(16)和(17):
式中:c1為認(rèn)知因子;c2為社會(huì)因子;ζ和η為[0,1]區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù);r為位置更新時(shí)在速度前面加的約束因子,通常設(shè)置為1;w為慣性權(quán)重.本研究采用隨機(jī)慣性權(quán)重,在一定程度上可以避免線性遞減慣性權(quán)重在初期搜索不到最優(yōu)點(diǎn)附近的區(qū)域時(shí),隨著w的遞減仍然收斂不到最優(yōu)點(diǎn)的局限性[3].式(18)和(19)為w的計(jì)算公式:
式中:rand(0,1)代表0到1之間的隨機(jī)數(shù);N(0,1)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù).
邊界條件分為幾何、彎曲應(yīng)力、剪切應(yīng)力、彎剪應(yīng)力和撓度等.參考英國(guó)規(guī)范BS 5950[8]中的設(shè)計(jì)公式并做簡(jiǎn)單推導(dǎo),得到如式(20)至式(31)所示的約束條件,將這些邊界條件加入到優(yōu)化程序的目標(biāo)函數(shù)中,以此約束各參數(shù)的取值.
限制孔洞直徑、孔間距和蜂窩梁高度:
截面的最大彎矩小于塑性彎矩:
空腹截面處及橋墩處的剪應(yīng)力滿足:
T截面處考慮彎-剪應(yīng)力相互作用:
撓度不應(yīng)超過限值L/360:
單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁的制作過程特殊,其優(yōu)化問題具有連續(xù)性,狀態(tài)變量的范圍應(yīng)取截面表各尺寸的全集.優(yōu)化變量中的截面高度H、腹板厚度t1、上翼緣寬度b1、上翼緣厚度t2、下翼緣寬度b2和下翼緣厚度t3等參數(shù)變化的范圍采用BS 5950[8]截面尺寸表的全集;另外兩個(gè)優(yōu)化變量距高比E取0.2~2.0,開孔率η取0.3~0.9(實(shí)際中用到E和η的極大、極小值的可能性很小,本研究目的在于以較大的范圍盡可能搜索最優(yōu)解,在運(yùn)行中基本不會(huì)搜索到E和η的極大、極小值).
狀態(tài)變量的選取關(guān)系到算法的精度及速度,故在算法程序的調(diào)試階段,需要進(jìn)行大量試驗(yàn)和迭代的評(píng)估工作.通過對(duì)參數(shù)選取的評(píng)估,發(fā)現(xiàn)粒子個(gè)數(shù)取80個(gè),隨機(jī)平均慣性權(quán)重從0.8變化到0.5,認(rèn)知因子和社會(huì)因子均取0.5,迭代次數(shù)取1 000次,速度限制為各參數(shù)變化范圍的5%,此時(shí)程序的性能達(dá)到最優(yōu).本研究算例均設(shè)置為上述狀態(tài)變量進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì).
以整根單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁的重量為目標(biāo)函數(shù),或稱之為適應(yīng)度.利用懲罰算法對(duì)優(yōu)化程序中的邊界條件進(jìn)行處理[10],目標(biāo)函數(shù)為
式中:f(x)為以蜂窩梁重量為目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù);ai代表對(duì)第i個(gè)約束條件的懲罰因子,為12個(gè)趨于無窮大的數(shù).
優(yōu)化程序循環(huán)中,如果邊界條件不滿足,就會(huì)對(duì)相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行懲罰,使本次迭代的適應(yīng)度值很大,從而提前結(jié)束迭代,進(jìn)入下一次迭代過程,直到得出的適應(yīng)度值在正常范圍內(nèi),即當(dāng)所有邊界條件均得到滿足時(shí),可結(jié)束本輪迭代并自動(dòng)記錄;然后比較每輪迭代所得的適應(yīng)度值,選出最小值,即最小自重作為運(yùn)行結(jié)果并輸出.
結(jié)合工程實(shí)際,選取同時(shí)承受集中荷載和均布荷載的梁為算例1,對(duì)前文提出的優(yōu)化程序進(jìn)行驗(yàn)證.受力情況及各參數(shù)見圖4.
圖4 工況1下的單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁
為直觀顯示優(yōu)化設(shè)計(jì)的全過程,在SIWPSO算法的末尾加入結(jié)果的輸出語句,運(yùn)行MATLAB優(yōu)化程序,可得每次迭代的粒子適應(yīng)度最小值(目標(biāo)函數(shù)的最小值),將各點(diǎn)連接起來,剔除后500次相同的適應(yīng)度值后的迭代過程如圖5所示.
圖5 算例1的優(yōu)化程序迭代圖
初始粒子狀態(tài)和迭代100次時(shí)的粒子狀態(tài)見表1.
表1 算例1迭代過程的粒子狀態(tài)
通過圖5和表1可以看出,用SIWPSO算法編寫的MATLAB優(yōu)化程序,初期收斂速度很快,經(jīng)100次迭代后就進(jìn)入小范圍搜索,整個(gè)搜索過程在迭代200次左右完成,之后迭代粒子參數(shù)基本不變,1 000次迭代的運(yùn)行時(shí)間保持在2~3 min.通過對(duì)本優(yōu)化程序進(jìn)行多次運(yùn)行,發(fā)現(xiàn)程序較為穩(wěn)定,每次的運(yùn)行結(jié)果幾乎一致,有較小的幾率出現(xiàn)一次很大差異的結(jié)果,實(shí)際使用時(shí)經(jīng)幾次運(yùn)行程序就可以避免此類偶然事件的發(fā)生.
通過MATLAB迭代程序的計(jì)算與分析,最終得到工況1下蜂窩梁的優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果:梁高為252.9 mm,上翼緣寬為120.4 mm,下翼緣寬為101.6 mm,腹板厚為5.8 mm,上、下翼緣厚度均為7.0 mm,孔洞10個(gè),孔間距為358.0 mm,梁自重為89.980 kg.
根據(jù)工況特點(diǎn)及邊界條件,用ABAQUS對(duì)所得蜂窩梁優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析和校驗(yàn).圖6為單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁在工況1下的應(yīng)力云圖.由圖6所示的應(yīng)力云圖可知,通過SIWPSO算法所得截面上的最大Mises應(yīng)力為212.0 MPa,小于并接近材料的強(qiáng)度235.0 MPa,材料得到很大程度上的應(yīng)用,留有一定的安全儲(chǔ)備,可以保證結(jié)構(gòu)安全可靠的同時(shí),使鋼材用量最小化,故所提出優(yōu)化設(shè)計(jì)程序合理.
圖6 單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁在工況1下的應(yīng)力云圖
下文以實(shí)際工程中的一根承受均布荷載的單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁為算例2(見圖7),梁承受活荷載為10 kN·m-2、恒荷載為6 kN·m-2.
圖7 工況2下的單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁
優(yōu)化設(shè)計(jì)程序的迭代過程見圖8,取出多次試驗(yàn)中具有最小適應(yīng)度值的迭代次數(shù)-適應(yīng)度曲線,剔除后500次相同的適應(yīng)度值.初始粒子狀態(tài)和迭代100次時(shí)的粒子狀態(tài)列于表2中.
圖8 算例2的優(yōu)化程序迭代圖
表2 算例2迭代過程的粒子狀態(tài)
由圖8、表2可知,優(yōu)化程序在迭代初期的收斂速度較快,經(jīng)50次迭代即進(jìn)入局部?jī)?yōu)化,迭代200次左右適應(yīng)度不再減少,所有粒子的參數(shù)接近一致,經(jīng)后續(xù)迭代剩余粒子也將參數(shù)鎖定為該值,算法接近尾聲.經(jīng)過多次運(yùn)行程序,各優(yōu)化結(jié)果相差很小,即認(rèn)為在該工況和約束條件下已找到最優(yōu)參數(shù).
通過優(yōu)化程序的運(yùn)行,得到工況1下的優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果:梁高為304.2 mm,上翼緣寬為131.6 mm,下翼緣寬為101.6 mm,腹板厚為5.8 mm,上翼緣厚度為9.0 mm,下翼緣厚度為10.5 mm,孔洞23個(gè),孔間距為416.5 mm,梁自重為289.805 kg.
根據(jù)算例工況的特點(diǎn)及邊界條件,使用ABAQUS對(duì)算例2建模進(jìn)行有限元分析[7],應(yīng)力云圖見圖9.
所得構(gòu)件截面上最大Mises應(yīng)力為210.1 MPa,小于并接近材料強(qiáng)度235.0 MPa,結(jié)構(gòu)未發(fā)生塑性變形,且留有一定的安全儲(chǔ)備,使構(gòu)件安全可靠,用鋼量最小化,再次證得優(yōu)化設(shè)計(jì)程序的合理性.
圖9 單軸對(duì)稱圓孔蜂窩梁在工況2下的應(yīng)力云圖
1)通過多次運(yùn)行優(yōu)化程序,發(fā)現(xiàn)初期收斂速度極快,僅經(jīng)過幾十次迭代,即可進(jìn)入局部范圍搜索,經(jīng)過200次左右迭代,就可以搜索出相應(yīng)工況下最符合邊界條件的構(gòu)件參數(shù),且每次運(yùn)行程序所得構(gòu)件參數(shù)幾乎一致,以此可看出本程序具有收斂速度快和穩(wěn)定性好的優(yōu)點(diǎn),可縮減設(shè)計(jì)時(shí)間.
2)通過對(duì)兩個(gè)算例得出的蜂窩梁構(gòu)件進(jìn)行有限元分析,可知該優(yōu)化程序具有足夠精確度.優(yōu)化所得構(gòu)件最大Mises應(yīng)力接近且未超過材料強(qiáng)度,構(gòu)件處于彈性階段,翼緣和腹板能各盡其用,一定程度上增加了鋼材利用率,為實(shí)際工程減少開支.
3)本程序?qū)τ趩屋S對(duì)稱蜂窩梁的優(yōu)化設(shè)計(jì)具有較高適應(yīng)度,可為工程設(shè)計(jì)提供參考.
References)
[1]鄒錦華,魏德敏,蘇益聲,等.蜂窩梁的簡(jiǎn)化計(jì)算及其試驗(yàn)對(duì)比[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2005,33(1):47-51.
Zou Jinhua,Wei Demin,Su Yisheng,et al.Reduced calculation and its experimental comparison for castellated beams[J].Journal of South China University of Technology:Natural Science Edition,2005,33(1):47-51.(in Chinese)
[2]Biswas D K,Panja S C,Guha S.Multi objective optimization method by PSO [J].Procedia Materials Science,2014,6(1):1815-1822.
[3]曾建潮,介 婧,崔志華.微粒群算法[M].北京:科學(xué)出版社,2004:12-18.
[4]Ramin V S,Alireza N,Masoud N.Optimization of the castellated beams by particle swarm algorithms method[J].APCBEE Procedia,2014,9(1):381-387.
[5]吳 霄,肖汝誠(chéng).基于遺傳算法的大跨度混合梁斜拉橋索力優(yōu)化[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2014,35(6):722-726.
Wu Xiao,Xiao Rucheng.Optimization of cable force for cable-stayed bridges with mixed stiffening girders based on genetic algorithm[J].Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2014,35(6):722-726.(in Chinese)
[6]Soltani M R,Boucha?r A,Mimoune M.Nonlinear FE analysis of the ultimate behavior of steel castellated beams[J].Journal of Constructional Steel Research,2012,70(10):101-114.
[7]陳紹蕃.單軸對(duì)稱工形截面無支撐簡(jiǎn)支梁的穩(wěn)定承載能力[J].鋼結(jié)構(gòu),2008,23(8):14-19.
Chen Shaofan.Buckling capacity of unbraced simplysupported beams with monosymmetric I-section[J].Steel Structure,2008,23(8):14-19.(in Chinese)
[8]BS 5950.Structural use of steelworks in building[S].London,UK:British Standard Institution,2000.
[9]Wei Yu,Li Baizhan,Jia Hongyuan,et al.Application of multi-objective genetic algorithm to optimize energy efficiency and thermal comfort in building design[J].Energy and Buildings,2015,88(1):135-143.
[10]Maheri M R,Narimani M M.An enhanced harmony search algorithm for optimum design of side sway steel frames[J].Computers and Structures,2014,136(2):78-89.