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        基于改進遺傳算法的門式剛架截面優(yōu)化

        2018-11-08 02:27:12李彬汪小平張柳春朱南海
        江西理工大學學報 2018年5期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化

        李彬, 汪小平, 張柳春, 朱南海

        (江西理工大學建筑與測繪工程學院,江西 贛州341000)

        0 引 言

        鋼結(jié)構(gòu)建筑具有施工速度快、施工揚塵少、可循環(huán)利用和節(jié)能環(huán)保等特點,在我國工業(yè)建筑中有較廣泛的應(yīng)用,特別是門式剛架在輕鋼廠房中的應(yīng)用.門式剛架作為一種傳統(tǒng)結(jié)構(gòu),歷經(jīng)近百年的發(fā)展,已經(jīng)形成一套設(shè)計、制作及施工相對完整的體系[1-3].傳統(tǒng)鋼結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)設(shè)計,包括門式剛架設(shè)計,一般先由設(shè)計人員根據(jù)設(shè)計經(jīng)驗,初步選定構(gòu)件截面類型和截面尺寸,然后進行承載力、穩(wěn)定性和變形驗算,驗算通過后即完成設(shè)計,一般并不進行方案比選和優(yōu)化.但是,由于設(shè)計人員的設(shè)計水平和設(shè)計經(jīng)驗的差距,同一工程項目不同人員進行設(shè)計時,其結(jié)構(gòu)用鋼量可能產(chǎn)生巨大差異.有的設(shè)計單位用鋼量大,造價偏高,造成不必要的資源浪費.因此,對門式剛架采用優(yōu)化算法進行全局搜索,從而得出最優(yōu)設(shè)計方案的過程對于門式剛架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計有著十分重要的意義.

        門式剛架主體結(jié)構(gòu)由鋼柱鋼梁組成,因此其優(yōu)化也主要從減少這兩種構(gòu)件的總重量來實現(xiàn).通過優(yōu)化鋼柱鋼梁的截面尺寸,從而完成門式剛架的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計.目前,國內(nèi)外對門式剛架的截面優(yōu)化主要集中在三個方面:一是對構(gòu)件的尺寸及形狀采用拓撲優(yōu)化,二是采用枚舉法實現(xiàn)多個方案間比選優(yōu)化,三是采用搜索算法對截面參數(shù)進行優(yōu)化選擇[4-9].其中,枚舉法需要列出所有可行解集合,理論上存在無數(shù)種可能,需要花費大量時間來完成,甚至可能得不到最優(yōu)可行解;拓撲優(yōu)化則是通過設(shè)置合理去除率并進行應(yīng)力計算完成構(gòu)件重量的優(yōu)化,更多是對構(gòu)件形狀的優(yōu)化,對構(gòu)件截面尺寸的優(yōu)化難以實現(xiàn);搜索算法可以通過設(shè)置一個可行域的子集并在其中搜索,從求解出問題的最優(yōu)解或者近似最優(yōu)解.遺傳算法由美國教授J.Holland在1975年受到生物進化論的啟發(fā)提出[10-11],相較于傳統(tǒng)搜索算法,通過模擬自然界的自然選擇和進化過程,具有搜索速度快能自動收斂的特點,被廣泛的運用于優(yōu)化計算體系中,如今更是作為群智能算法運用于各個行業(yè).文中利用遺傳算法搜索速度快、能自動收斂的特點,將鋼材截面類型和截面尺寸參數(shù)離散化為種群的可行解集,通過選擇、交叉以及變異等一系列遺傳操作過程,完成鋼材截面選型和截面尺寸的確定.

        1 改進遺傳算法在門式剛架截面優(yōu)化中的應(yīng)用

        1.1 問題的提出

        如圖1所示的門式剛架結(jié)構(gòu),梁柱構(gòu)件可采用型鋼或者焊接組合鋼,截面類型(OTHI)可以為T型、H型、工字型等,每一種截面類型可以選取不同規(guī)格,例如 HW250×250、HM300×200、HN350×150 等上百種截面尺寸中進行選取.設(shè)計目的是在選定的型鋼集合以及焊接鋼材的范圍內(nèi),在滿足安全要求及使用要求的條件下,得到結(jié)構(gòu)總用鋼量最小的設(shè)計方案.

        圖1 門式剛架示意

        1.2 改進的遺傳算法

        傳統(tǒng)遺傳算法一般采用單一編碼方式,不能處理不同情況下的多種規(guī)則狀況的優(yōu)化搜索.針對這一問題,文中采用十進制與二進制混合編碼,同時在交叉和變異過程中保護某些種群個體特殊性質(zhì)和參數(shù),形成多層次遺傳算法,進行最優(yōu)截面搜索[12].

        1.2.1 初始種群及編碼

        在遺傳算法中,初始種群化代表初始可行解的數(shù)量,其經(jīng)驗數(shù)值為20~100.而編碼過程,則是對初始可行解的參數(shù)在一定范圍內(nèi)進行隨機生成.文中模型采用的是一維、變長、十進制結(jié)合二進制混合編碼,模型編碼結(jié)構(gòu)如式(1)所示:

        式(1),中(a1,a2,…,an) 是鋼材種類編碼串,采用十進制編碼,ai長度為1,可表示一種鋼材類型編碼(例如:a1可以代表型鋼工字鋼,a2則可以代表焊接工字鋼). (a1,a2,…,an)的總長度則根據(jù)模型所選取的種類來確定,可以表示n種鋼材類型.

        (p1,p2,…,pn)是鋼材截面參數(shù)編碼串,采用二進制編碼,pi長度則根據(jù)所選取的截面參數(shù)范圍及求解精度確定 (例如:p1可以表示為焊接工字鋼的高度,p2則可以表示為焊接工字鋼翼緣寬度),每個參數(shù)在編碼前應(yīng)進行離散化處理.(p1,p2,…,pn)的總長度則根據(jù)所需截面參數(shù)的數(shù)量來確定,可以表示n種截面參數(shù).

        1.2.2 交叉和變異保護策略

        在遺傳算法的運行過程中,新一代種群主要通過老一代種群的染色體交叉和變異過程產(chǎn)生,由于其具有隨機性,會產(chǎn)生完全不同的編碼結(jié)構(gòu).文中所用模型采用的是一維、變長、十進制結(jié)合二進制混合編碼,若采用傳統(tǒng)的交叉和變異過程,會產(chǎn)生混亂的編碼結(jié)構(gòu),導致解碼過程復(fù)雜,不能進行統(tǒng)一解碼,增加程序計算復(fù)雜程度.因此,為了保證種群個體的特殊屬性以及參數(shù),文中采用保護個體部分參數(shù)的辦法來對遺傳算法的交叉和變異過程進行改變.具體操作方法與過程是:

        將完成遺傳算法選擇過程的老一代種群的染色體分為兩個部分,第一部分為鋼材種類編碼串,第二部分為鋼材截面參數(shù)編碼串,兩部同時進行交叉,并且規(guī)定第二部分若進行交叉則第一部分編碼位置互相交換,反之亦然.完成交叉過程之后,進行變異過程,為了保持種群個體鋼材種類編碼串的特殊屬性,變異過程僅對鋼材截面參數(shù)編碼串進行.

        經(jīng)過上述方法的交叉和變異過程,產(chǎn)生了新種群,也保證了種群個體的特殊屬性.同時,經(jīng)過交叉和變異的保護策略,可以減少編碼過程中出現(xiàn)雜亂無章的情況出現(xiàn),從而減少遺傳算法的運算復(fù)雜程度,降低計算時間.

        1.3 門式剛架內(nèi)力計算

        門式剛架的內(nèi)力計算,目前設(shè)計過程中一般采用電算進行,其基本原理為有限元法.因矩陣位移法與有限元法同出一源,更適合計算機編程計算[13],因此,文中對門式剛架的內(nèi)力計算,通過遺傳算法初始種群過程中產(chǎn)生的截面參數(shù)帶入矩陣位移法完成.

        矩陣位移法一般通過單元編碼以及節(jié)點編碼開始.隨后對梁單元進行模擬,未進行坐標轉(zhuǎn)換之前,梁單元的單元剛度矩陣,如式(2)所示:

        其中:E為鋼的彈性模量;l為構(gòu)件長度;A和I分別為構(gòu)件截面面積和截面慣性矩,可以通過對遺傳算法中截面參數(shù)編碼串進行解碼,得到構(gòu)件鋼材的高度h、翼緣寬度b、翼緣寬度t以及腹板厚度tw,再進一步計算求解得出A和I.

        將各個構(gòu)件的單元剛度矩陣求解完成后,采用單元集成法,形成結(jié)構(gòu)整體剛度矩陣K.同時,采用相同方法,求解出整體結(jié)構(gòu)的等效結(jié)點荷載向量P.根據(jù)整體剛度矩陣和等效結(jié)點荷載向量之間的關(guān)系,如式(3)所示,求解結(jié)點位移向量.進而通過式(4)求解出構(gòu)件的桿端內(nèi)力向量.

        式(4)中,桿端內(nèi)力向量包括桿兩端的軸力、剪力以及彎矩.

        1.4 適應(yīng)度函數(shù)及約束條件

        假設(shè)門式剛架有 C1,C2,…,Cn共 n 個構(gòu)件,則每一構(gòu)件的截面面積A1,A2,…,An可以通過編碼隨機獲得截面參數(shù)進行求解.再根據(jù)鋼的密度ρ,構(gòu)件的長度li,可以求解出整個門式剛架的結(jié)構(gòu)總重量如式(5)所示:

        則目標函數(shù)及約束條件為:

        find:A=[A1,A2,…,An],i=1,2,…,n

        對于式(6)中的約束條件并不是所有遺傳算法產(chǎn)生的構(gòu)件類型都滿足,因此對于不滿足約束條件的構(gòu)件,應(yīng)對其進行懲罰(額外增加重量),從而使得進行種群選擇過程中能被淘汰.故遺傳算法的適應(yīng)函數(shù)建立,如式(7)所示:

        其中:γi表示每一個構(gòu)件的懲罰因子.

        通過對遺傳算法過程中編碼、交叉和變異進行改進,采用矩陣位移法計算結(jié)構(gòu)內(nèi)力,將門式剛架的構(gòu)件寬厚比驗算、強度驗算、剪切驗算、整體穩(wěn)定性驗算以及柱頂位移驗算作為約束條件,從而完成整個門式剛架設(shè)計的截面優(yōu)化研究.整個計算優(yōu)化過程的流程如圖2所示.

        2 算例分析與討論

        2.1 基本資料

        某單跨雙坡門式剛架,,跨度12 m,柱高5 m,屋面坡度1/10,剛架立面圖如圖3所示.抗震設(shè)防烈度6度,基本風壓值為0.4 kN/m2.屋面及墻面為夾芯彩鋼板;檁條墻梁為薄壁卷邊C型鋼,鋼材采用Q235鋼.

        圖2 優(yōu)化算法流程

        圖3 門式剛架立面圖(單位:mm)

        2.2 計算過程

        2.2.1 鋼材類型及截面選取

        針對所選取的單跨雙坡門式剛架,選取了10種截面類型,即:工字型鋼、窄翼緣H型鋼、中翼緣H型鋼、寬翼緣H型鋼、窄翼緣T型鋼、中翼緣T型鋼、寬翼緣T型鋼、焊接工字鋼、焊接H型鋼以及焊接T型鋼.

        其中,型鋼部分選取國內(nèi)常用的型鋼,焊接鋼部分則選取截面參數(shù)范圍,選取結(jié)果如表1所示.

        表1中型鋼和焊接鋼可選取種類數(shù)量差異過大,由于型鋼只需要確定任意一個參數(shù),即可確定其余所有參數(shù),故鋼材類型選取種類較少;而焊接鋼的四個參數(shù)進行組合可得到新的截面類型(截面高度和翼緣寬度以10為模量進行改變,腹板厚度和翼緣厚度以0.5為模量進行改變),故焊接鋼的截面組合類型更多.

        2.2.2 改進遺傳算法

        種群控制性參數(shù):算例選取種群規(guī)模為100,遺傳代數(shù)為2500代.

        編碼:采用一維、變長、十進制結(jié)合二進制混合編碼,型鋼染色體長度為21或25,焊接鋼染色體長度為89.

        選擇:將解碼完成的參數(shù),帶入適應(yīng)度計算函數(shù),依照總重量最小原則,對整個種群采用輪盤賭的方式進行選擇,保留優(yōu)秀個體或者小幾率保留不優(yōu)秀個體.

        交叉和變異:算例采用保留個體特殊屬性策略來完成交叉和變異過程,對十進制編碼部分和二進制編碼部分分別交叉和變異.交叉過程采用單點交叉完成,其交叉概率為0.8,而變異過程采用隨機變異完成,單點變異概率為0.01.

        表1 鋼材選取類型

        2.2.3 矩陣位移法計算內(nèi)力

        根據(jù)門式剛架設(shè)計資料,其基本風壓為0.4 kN/m2,計算出恒荷載和活荷載,得到門式剛架荷載圖如圖4所示.再將其荷載值以及解碼所得截面參數(shù),帶入矩陣位移法中,可以得到門式剛架結(jié)構(gòu)內(nèi)力,見表2.

        圖4 門式剛架荷載

        表2 門式剛架結(jié)構(gòu)內(nèi)力

        2.3 計算結(jié)果

        圖5表示改進遺傳算法從第1代進化至第2500代進化過程中,門式剛架總重量不斷被優(yōu)化,在滿足約束條件下,每一代門式剛架總重量最小的情況.從圖5可知,隨著不斷進化,門式剛架總重量一開始呈現(xiàn)出局部上升,隨之開始不斷遞減,最終趨于平穩(wěn).其最適應(yīng)個體變化,說明改進遺傳算法在進化中不斷淘汰總重量高的個體,但由于選擇和變異過程具有隨機性,故會出現(xiàn)保留總重量高的個體.隨著進化的不斷進行,最終只有總重量低的個體被保留,經(jīng)過2500代進化,門式剛架總重量最輕個體出現(xiàn)在第53代,其最佳個體的截面參數(shù),如表3所示.

        將同一算例的文中計算機電算結(jié)果與文獻[14]手算結(jié)果進行比較,其在一榀門式剛架設(shè)計時,能優(yōu)化5%的結(jié)構(gòu)重量.

        圖5 改進遺傳算法計算結(jié)果

        表3 改進遺傳算法優(yōu)化結(jié)果比較

        3 結(jié) 論

        1)門式剛架的截面優(yōu)化是離散變量的優(yōu)化問題,而且變量參數(shù)多,很難用傳統(tǒng)方法進行優(yōu)化計算.針對這一問題,文中采用改進遺傳算法進行優(yōu)化計算,可以有效處理傳統(tǒng)優(yōu)化算法難以處理的多變量參數(shù)優(yōu)化問題,從而完成全局最優(yōu)變量搜索.

        2)門式剛架的截面優(yōu)化,包括型鋼和焊接鋼等多種類型鋼材,同時還有眾多截面參數(shù)的類型,傳統(tǒng)遺傳算法難以實現(xiàn)優(yōu)化搜索.文中采用一維、變長、十進制結(jié)合二進制混合編碼的改進遺傳算法,有效實現(xiàn)了優(yōu)化搜索,且有效率較高.

        3)采用個體特殊屬性保護策略,將個體的十進制編碼部分和二進制編碼部分分別進行交叉和變異,從而保證個體編碼過程中特殊屬性.通過上述方法,進行遺傳算法的遺傳操作過程,實際上也消除了程序編碼出現(xiàn)混亂的可能性,從而進一步保證程序計算運行的正確性,使得整個優(yōu)化過程在高效率性及正確性的基礎(chǔ)上完成.

        4)通過實際算例優(yōu)化研究,并與文獻中手算結(jié)果進行比較,得出所采用的的算法模型可以降低結(jié)構(gòu)重量的5%,為門式剛架截面選型和截面尺寸選取提供了一種有效可靠的優(yōu)化設(shè)計方法.

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