徐京闊 李立濤 黃山田 劉順慶 秦立成 李新超 孫文明

(海洋石油工程股份有限公司，天津 300461)

0 引言

大型起重機(jī)的吊載起重量和吊載的幅度的匹配是決定起重機(jī)最主要的性能的關(guān)鍵，扒桿的長(zhǎng)度、寬度和吊高與跨距的關(guān)系確立后可更加充分并且合理的利用扒桿的性能。

起重機(jī)吊高與跨距的關(guān)系是一個(gè)相對(duì)的矛盾體，即當(dāng)被吊載物體提升到一定的高度后，容易與吊臂的下弦桿產(chǎn)生干涉問題，所以既需要吊臂長(zhǎng)一些且截面小一些，符合吊臂與被吊載物不產(chǎn)生干涉，又需要吊臂短一些且截面大一些，符合吊載重量較大的要求。因此，找到二者都滿足的平衡點(diǎn)比較困難。以往做法通常是設(shè)計(jì)好吊臂，通過(guò)作圖法測(cè)繪吊載物體在一定幅度和高度下是否與吊臂干涉，如果出現(xiàn)干涉，局部修改吊臂本身，計(jì)算吊臂的弦桿應(yīng)力，循環(huán)反復(fù)。通過(guò)循環(huán)反復(fù)的試湊法讓其滿足吊載，整個(gè)過(guò)程十分繁瑣，每次排圖后需要計(jì)算吊臂的主弦桿應(yīng)力，因此需要優(yōu)化二者關(guān)系，以達(dá)到最好的匹配。

1 研究方法——基于粒子群算法改進(jìn)的蟻群算法

蟻群算法是一種用來(lái)尋找優(yōu)化路徑的概率型算法，它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來(lái)源于螞蟻在尋找食物過(guò)程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法在求解復(fù)雜優(yōu)化問題方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，在一般函數(shù)優(yōu)化問題中也證明有明顯的效果，對(duì)于函數(shù)不連續(xù)、不可微、局部極值點(diǎn)密集等情況，具有較好的優(yōu)化能力。

粒子群優(yōu)化算法是通過(guò)模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來(lái)的一種基于群體協(xié)作的隨機(jī)搜索算法，該算法由Kenndy和Eberhart于1995年提出。通常單個(gè)自然生物并不是智能的，但是整個(gè)生物群體卻表現(xiàn)出處理復(fù)雜問題的能力，群集智能就是這些團(tuán)體行為在人工智能問題中的應(yīng)用。微粒群優(yōu)化最初是處理連續(xù)優(yōu)化問題的，目前應(yīng)用已擴(kuò)展到組合優(yōu)化問題。由于其簡(jiǎn)單、有效的特點(diǎn)，已經(jīng)得到了眾多學(xué)者的重視和研究。

粒子群算法雖然具備較快的全局搜索能力，但沒有較好地利用系統(tǒng)中的反饋信息，易形成冗余迭代，求解效率低；蟻群算法具有較好的全局收斂能力和并行性的優(yōu)點(diǎn)，且易于與其他方法相結(jié)合，但算法初期信息素不足，易使算法的速度變慢。

為了更好的發(fā)揮上述兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)各自的缺陷，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，首先利用粒子群算法快速的全局收斂對(duì)優(yōu)化問題進(jìn)行前期搜索，將得到各粒子的歷史最優(yōu)位置值轉(zhuǎn)化為下步蟻群算法的信息素初始分布，再利用蟻群算法的并行性、正反饋性及求解效率高的特性，將上述最優(yōu)位置值作為后期蟻群算法各個(gè)螞蟻的位置，同時(shí)將信息素初始分布重新設(shè)置。這樣融合后的改進(jìn)算法，時(shí)間效率上優(yōu)于粒子群算法，在求解效率上優(yōu)于蟻群算法，形成了時(shí)間效率和求解效率都比較好的改進(jìn)算法。

2 實(shí)例計(jì)算分析

2.1 數(shù)學(xué)模型

1)模型的建立。

吊高與跨距的關(guān)系如圖1所示。

2)算法流程。

采用基于粒子群算法改進(jìn)的蟻群算法，其分析流程如圖2所示。

何良諸仿佛遭受重重一擊，癱仰在座椅上，渾身陰溲溲。趙集把他從井下瓦斯禁區(qū)背出來(lái)，送進(jìn)小勺酒店，侍候他吃侍候他喝，養(yǎng)息好后，把他送回北大坎市。從此他柳暗花明，步步高升，一去不回頭。萬(wàn)萬(wàn)沒有想到，他們這樣重逢了！

3)設(shè)計(jì)變量。

根據(jù)數(shù)學(xué)模型，跨距a、吊高e、被吊載物的寬度d是定值，設(shè)定吊臂長(zhǎng)度L、吊臂高度c和吊臂的仰角α為變量。

4)目標(biāo)函數(shù)。

5)約束條件。

a.應(yīng)力約束，要求各個(gè)桿件的應(yīng)力均滿足條件；b.位移約束，要求跨距達(dá)到指定跨距；c.高度約束，要求吊高達(dá)到指定吊高。

6)初始目標(biāo)值見表1。

表1 初始值表

2.2 計(jì)算結(jié)果

首先研究臂長(zhǎng)對(duì)吊臂的影響，根據(jù)分析結(jié)果顯示：臂長(zhǎng)越長(zhǎng)，應(yīng)力越大，穩(wěn)定性相應(yīng)也越差，如圖3所示。

其次，研究臂架高度對(duì)吊臂的影響，根據(jù)分析結(jié)果顯示：臂架高度越高，應(yīng)力越小，如圖4所示。

最后，看吊臂角度對(duì)吊臂的影響，根據(jù)分析結(jié)果顯示，吊臂角度越大，應(yīng)力越小，如圖5所示。

上述曲線也驗(yàn)證了優(yōu)化的矛盾性，因此對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算優(yōu)化，計(jì)算得到的結(jié)果如表2所示。

表2 計(jì)算得到的參數(shù)

2.3 吊裝工況

根據(jù)半潛式起重鋪管船吊裝設(shè)計(jì)要求，選取如表3所示典型工況進(jìn)行適應(yīng)性校核。

表3 吊裝工況

通過(guò)表4計(jì)算結(jié)果可以看出，工況三時(shí)吊臂與吊載物之間的距離最小，約2.5 m，吊臂與水平面之間的夾角為65°，由于半潛船存在波浪補(bǔ)償?shù)膯栴}，因此還需要根據(jù)需要調(diào)整約束條件，即修改主要工況的3.6 m間隙，可調(diào)整其他各工況的間隙及角度。

表4 計(jì)算結(jié)果表

2.4 吊高與跨距關(guān)系

根據(jù)優(yōu)化后的吊機(jī)扒桿尺寸，計(jì)算得到吊機(jī)的吊高與跨距關(guān)系曲線見圖6。經(jīng)過(guò)優(yōu)化，起吊時(shí)吊臂主弦桿正應(yīng)力最小。

3 研究結(jié)論

本文以起吊時(shí)吊臂主弦桿正應(yīng)力最小為優(yōu)化目標(biāo)，采用基于粒子群算法改進(jìn)的蟻群算法對(duì)吊機(jī)吊高與跨距進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化，表5為優(yōu)化前后對(duì)比情況。

表5 優(yōu)化前后對(duì)比

由表5可以看出，在保持主弦桿管徑660 mm不變的前提下，將吊臂長(zhǎng)度、吊臂高度以及吊臂角度都所有提升，同時(shí)吊臂管壁厚度也縮減了5 mm，優(yōu)化后的起重機(jī)的吊高與跨距參數(shù)能夠滿足吊裝作業(yè)工況的設(shè)計(jì)要求。