公路衡重式擋土墻優(yōu)化設(shè)計論文
1優(yōu)化設(shè)計方法的必要性
然而現(xiàn)在對于衡重式擋土墻的設(shè)計方法主要是：工程設(shè)計師根據(jù)自己的設(shè)計經(jīng)驗，同時參照已經(jīng)建成的衡重式擋土墻來確定墻型的選擇和斷面的尺寸，再進行驗算，看是否符合自己的實際設(shè)計。但是由于施工的地區(qū)各異，施工的真實情況就千差萬別，根據(jù)已建成的衡重式擋土墻來和實際套用一般很難達到匹配，這就需要在工程實際設(shè)計時，對已建成擋土墻數(shù)據(jù)進行增減變化，因為地基的不同，軟土類等特殊地基，還要根據(jù)承載力的大小做出符合要求的調(diào)整。以上的這種方法計算十分繁瑣，手工計算的難度很大，使得最后的調(diào)整幾乎是形同虛設(shè)，只能加大工程的投入來處理。這樣套用已建成圖集的做法，對設(shè)計只是一個大概框架，沒有設(shè)計必要的各項數(shù)據(jù)，加上認(rèn)識的不足，最后整個工程都因為這些人為因素導(dǎo)致投入巨大。因為缺乏準(zhǔn)確的設(shè)計數(shù)據(jù)，衡重式擋土墻在工程建設(shè)時往往會出現(xiàn)這樣或那樣的問題，比如地基的承載力不足造成的墻體下沉開裂等；斷面的尺寸不準(zhǔn)確造成的墻體平衡失效，傾覆事故；所有材料不符合規(guī)格造成的墻體缺乏抗壓、抗剪的強度；處理不當(dāng)墻體后排水造成地基浸水、承載力下降。認(rèn)識到衡重式擋土墻建設(shè)施工設(shè)計的大量財力的損耗和安全事故多發(fā)，很多專家也展開研究，設(shè)計出多種計算機語言來輔助衡重式擋土墻的設(shè)計，比如：Fortran，Basic等，但這些語言基本都停留在計算土壓力的單項項目上，以及利用復(fù)合形法和共軛梯度法等對重力式擋土墻的計算。針對這些局部優(yōu)化的不足，美國率先提出了遺傳算法的概念，實現(xiàn)由局部到全局的轉(zhuǎn)變，通過群體搜索技術(shù)、自然選擇和進化機制的運用，逐步實現(xiàn)計算全局的最優(yōu)解。
2優(yōu)化設(shè)計的遺傳算法
2．1遺傳算法應(yīng)用廣泛
遺傳算法在計算求解問題的時候，具有一定的智能性，即算法可在進化的過程中對獲取信息組織自行搜索，個體適應(yīng)度大的通過遺傳操作進化出適應(yīng)性更強的后代，使得算法能根據(jù)問題本身尋求最優(yōu)解。在本質(zhì)上具有一定的并行性，即遺傳算法內(nèi)在的并行性和內(nèi)含的并行性。算法本身能夠就某一問題在分布式系統(tǒng)中各自獨立驗算，得出不同結(jié)果后再通過通信的比較，取得最佳個體。在種群搜索中，可以同時對空間內(nèi)多個區(qū)域檢索交互信息，在執(zhí)行比例運算時進行多倍次搜索，減少運算。算法本身并不復(fù)雜，對于已經(jīng)給定的問題，遺傳算法可以計算出多個潛在解，由使用者最終確定用哪個，設(shè)計上不需要其他輔助的知識，主要是建立搜索方向上的目標(biāo)函數(shù)，以及響應(yīng)適應(yīng)度函數(shù)，同時強調(diào)的是概率的轉(zhuǎn)換規(guī)則，應(yīng)用更加直接。
2．2簡單算法存在不足
簡單的遺傳算法在公路衡重式擋土墻設(shè)計上廣泛應(yīng)用，因其簡便的操作和優(yōu)于手工的準(zhǔn)確性，但整個算法本身也存在亟待解決的問題：編碼效率較低，在采取二進制較長的編碼計算時搜索效率較低，二進制串轉(zhuǎn)換為十進制數(shù)也多有不便；求解問題時不一定得到最優(yōu)解，簡單算法在運行時個體性在群體中逐漸失去，誤導(dǎo)算法收斂為一個最優(yōu)解，到驗算的后期，群體的平均值更接近于最優(yōu)解，沒有了競爭，就難以改善搜索目標(biāo)；在簡單算法中選取控制參數(shù)目前還無跡可尋，只能通過大量的實驗?zāi)M來確定；搜索的效率不高，算法在本質(zhì)上來說還是隨機性的一種優(yōu)化方法，它的內(nèi)在學(xué)習(xí)性幫助其搜索效率高于傳統(tǒng)的方法，可是與傳統(tǒng)數(shù)值優(yōu)化的方法相比，其局部的搜索能力還是有很大提高空間的。基于遺傳算法在公路衡重式擋土墻優(yōu)化設(shè)計方面的應(yīng)用廣泛，為工程建設(shè)提供了大量的數(shù)據(jù)支持，在簡單算法的基礎(chǔ)上加以改進，將本身的特點和問題知識為基礎(chǔ)的啟發(fā)式搜索結(jié)合，再加之傳統(tǒng)數(shù)值優(yōu)化的技術(shù)，組成混合遺傳算法。解決了簡單遺傳算法局部的搜索能力較弱的問題，進一步為收斂速度的提高和解的品質(zhì)打下基礎(chǔ)。
2．3算法優(yōu)化設(shè)計
混合遺傳算法改進了編碼。遺傳算法不能直接對問題空間參數(shù)進行處理，而是需要把參數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)檫z傳空間里按結(jié)構(gòu)排列的染色體、個體，用編碼來表示。二進制編碼受到編碼長、最優(yōu)解的臨近探索低效、解的進度不準(zhǔn)確等限制，改進為十進制的編碼，用一浮點的向量表示染色體，染色體長度（向量元素個數(shù)）和解的向量相同。例如x=（x1，x2，x3，…，xi）為最優(yōu)解，y=（y1，y2，y3，…，yi）為染色體個數(shù)，等于x=（x1，x2，x3，…，xi），即y=x，而yi=xi為染色體上面的第i個基因。混合遺傳算法處理了約束條件。在優(yōu)化的問題中可能包含等式和不等式的約束，要通過求解約束條件為等式的方程，代入后表示其他變量，化解為只含有不等式約束方程。另外，要保證染色體y的可行性，就要對遺傳操作中所得到每條染色體檢查和剔選。同時要考慮到一些隱含約束條件，加快搜索效率。數(shù)值化和競爭機制的運用。混合遺傳算法為了加快搜索和局部尋找最優(yōu)解的能力，在種群里選擇多個染色體，分別把這些染色體作為起始點，運用數(shù)值優(yōu)化的.技術(shù)在局部搜索，原個體被替換。格外注意初始點的選擇和數(shù)值優(yōu)化方法的選擇，數(shù)值優(yōu)化方法要和遺傳算法相互兼容，在接近最優(yōu)解時保持?jǐn)?shù)值穩(wěn)定和搜索效率。算法建立染色體的最佳庫存單元，加入對染色體的排列順序加以選擇，防止算法早熟與停滯。加入收斂準(zhǔn)則、終止條件等使得混合遺傳算法更完善。
3優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用研究
為真實分析設(shè)計優(yōu)化的使用情況，擬定一公路建設(shè)工程，內(nèi)容如下：設(shè)計荷載p1=800kN（p1為車輛），墻體應(yīng)用5．0號砂漿30號片石22．0kN/m3，容許壓力800kPa，容許彎曲應(yīng)力120kPa，容許剪應(yīng)力80kPa，容許拉應(yīng)力80kPa，砂性土重度18．0kN/m3（墻后填土），內(nèi)摩擦角35°，容許承載力500kPa，基底摩擦系數(shù)f=0．40，墻身分段長10m，外摩擦角為內(nèi)摩擦角的一半，墻身的容許偏心率［po］=0．25，附加組合為0．30，基地的容許偏心率為0．20。利用優(yōu)化設(shè)計程序，首先根據(jù)選定近似種群的規(guī)模參數(shù)Npop以及各決策基因的上下界求出間距（劃分網(wǎng)格）。Δh=［1Ntatal∏ni=1（xui－xli）］1/n。根據(jù)數(shù)據(jù)進行混合遺傳算法得出在墻體上的力學(xué)參數(shù)，主要是墻身的最大壓應(yīng)力和剪應(yīng)力，最小拉應(yīng)力和基地最大壓應(yīng)力。在上墻的墻身方面壓應(yīng)力和拉應(yīng)力的優(yōu)化率大，分別為42．9%和35．1%，剪應(yīng)力變?yōu)樨?fù)值，優(yōu)化率為100%。在墻底方面，墻底截面上的剪應(yīng)力優(yōu)化明顯，壓應(yīng)力雖然增大了一部分，但是能在保障基座發(fā)生沉降而發(fā)揮最大的地基承載力，優(yōu)化了受力性。
4結(jié)語
經(jīng)過以上對于公路衡重式擋土墻優(yōu)化設(shè)計方法與應(yīng)用的研究，我們深刻認(rèn)識到對于衡重式擋土墻的設(shè)計優(yōu)化在工程建設(shè)方面的巨大意義，正是因為有了優(yōu)化設(shè)計，才能有效緩解計算量大，且繁雜還難以得到最為經(jīng)濟合理設(shè)計方案的不足，通過結(jié)合實際的建設(shè)問題改進設(shè)計中的不足，推廣混合遺傳算法在公路的擋土墻設(shè)計中的應(yīng)用，使得衡重式擋土墻建設(shè)再上一個臺階。
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