崔 平
(山西省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)院,山西 太原 030012)
公路衡重式擋土墻優(yōu)化設(shè)計(jì)方法與應(yīng)用研究
崔 平
(山西省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)院,山西 太原 030012)
討論了對(duì)公路衡重式擋土墻優(yōu)化設(shè)計(jì)的必要性,在分析遺傳算法與簡(jiǎn)單算法的基礎(chǔ)上,提出了混合遺傳算法,據(jù)此對(duì)擋土墻進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),指出該算法解決了實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)中對(duì)臨近的最優(yōu)解探索效率低下、能力不足等問(wèn)題。
衡重式擋土墻,優(yōu)化設(shè)計(jì),遺傳算法
隨著衡重式擋土墻在公路中的廣泛應(yīng)用,國(guó)內(nèi)外就擋土墻的上下墻背,填土超載情況的壓力測(cè)算,墻體強(qiáng)度和穩(wěn)定計(jì)算方法進(jìn)行了研討。根據(jù)國(guó)內(nèi)外的工程建設(shè)經(jīng)驗(yàn),對(duì)衡重式擋土墻的施工規(guī)范和設(shè)計(jì)常規(guī)進(jìn)行優(yōu)化,改進(jìn)了技術(shù)上的弊端,提出混合遺傳算法,對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化,解決了實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)中對(duì)臨近的最優(yōu)解探索的效率低下、探索的能力不足等方面的問(wèn)題。
我國(guó)建設(shè)公路數(shù)量繁多,出現(xiàn)了大量5 m以上的擋土墻,重力式擋土墻的基底應(yīng)力不足以平衡墻體荷載,墻趾位置的基底所承受應(yīng)力過(guò)大,衡重式擋土墻在這方面更為合理。衡重式擋土墻相對(duì)于承重式擋土墻在上下墻的中間設(shè)計(jì)了衡重臺(tái),使得墻身的重心整體后移,基底的應(yīng)力趨向平衡,既能有效提高擋土的高度,也能明顯增加墻體抗傾覆的穩(wěn)定性。正是因?yàn)檫@些明顯的優(yōu)勢(shì),為衡重式擋土墻開拓了大量市場(chǎng),但投資巨大,在公路上建設(shè)所使用的擋土墻更是資金耗費(fèi)很大的工程,如果每米的擋土墻能節(jié)約幾百元的投資,那總的建設(shè)成本就能節(jié)約上百萬(wàn)甚至千萬(wàn),這中間產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益不可忽視。
然而現(xiàn)在對(duì)于衡重式擋土墻的設(shè)計(jì)方法主要是:工程設(shè)計(jì)師根據(jù)自己的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),同時(shí)參照已經(jīng)建成的衡重式擋土墻來(lái)確定墻型的選擇和斷面的尺寸,再進(jìn)行驗(yàn)算,看是否符合自己的實(shí)際設(shè)計(jì)。但是由于施工的地區(qū)各異,施工的真實(shí)情況就千差萬(wàn)別,根據(jù)已建成的衡重式擋土墻來(lái)和實(shí)際套用一般很難達(dá)到匹配,這就需要在工程實(shí)際設(shè)計(jì)時(shí),對(duì)已建成擋土墻數(shù)據(jù)進(jìn)行增減變化,因?yàn)榈鼗牟煌?,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(jì)算十分繁瑣,手工計(jì)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(lái)處理。這樣套用已建成圖集的做法,對(duì)設(shè)計(jì)只是一個(gè)大概框架,沒(méi)有設(shè)計(jì)必要的各項(xiàng)數(shù)據(jù),加上認(rèn)識(shí)的不足,最后整個(gè)工程都因?yàn)檫@些人為因素導(dǎo)致投入巨大。
因?yàn)槿狈?zhǔn)確的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),衡重式擋土墻在工程建設(shè)時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)這樣或那樣的問(wèn)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(qiáng)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(shí)到衡重式擋土墻建設(shè)施工設(shè)計(jì)的大量財(cái)力的損耗和安全事故多發(fā),很多專家也展開研究,設(shè)計(jì)出多種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)輔助衡重式擋土墻的設(shè)計(jì),比如:Fortran,Basic等,但這些語(yǔ)言基本都停留在計(jì)算土壓力的單項(xiàng)項(xiàng)目上,以及利用復(fù)合形法和共軛梯度法等對(duì)重力式擋土墻的計(jì)算。針對(duì)這些局部?jī)?yōu)化的不足,美國(guó)率先提出了遺傳算法的概念,實(shí)現(xiàn)由局部到全局的轉(zhuǎn)變,通過(guò)群體搜索技術(shù)、自然選擇和進(jìn)化機(jī)制的運(yùn)用,逐步實(shí)現(xiàn)計(jì)算全局的最優(yōu)解。
2.1 遺傳算法應(yīng)用廣泛
遺傳算法在計(jì)算求解問(wèn)題的時(shí)候,具有一定的智能性,即算法可在進(jìn)化的過(guò)程中對(duì)獲取信息組織自行搜索,個(gè)體適應(yīng)度大的通過(guò)遺傳操作進(jìn)化出適應(yīng)性更強(qiáng)的后代,使得算法能根據(jù)問(wèn)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(wèn)題在分布式系統(tǒng)中各自獨(dú)立驗(yàn)算,得出不同結(jié)果后再通過(guò)通信的比較,取得最佳個(gè)體。在種群搜索中,可以同時(shí)對(duì)空間內(nèi)多個(gè)區(qū)域檢索交互信息,在執(zhí)行比例運(yùn)算時(shí)進(jìn)行多倍次搜索,減少運(yùn)算。
算法本身并不復(fù)雜,對(duì)于已經(jīng)給定的問(wèn)題,遺傳算法可以計(jì)算出多個(gè)潛在解,由使用者最終確定用哪個(gè),設(shè)計(jì)上不需要其他輔助的知識(shí),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(shí)強(qiáng)調(diào)的是概率的轉(zhuǎn)換規(guī)則,應(yīng)用更加直接。
2.2 簡(jiǎn)單算法存在不足
簡(jiǎn)單的遺傳算法在公路衡重式擋土墻設(shè)計(jì)上廣泛應(yīng)用,因其簡(jiǎn)便的操作和優(yōu)于手工的準(zhǔn)確性,但整個(gè)算法本身也存在亟待解決的問(wèn)題:編碼效率較低,在采取二進(jìn)制較長(zhǎng)的編碼計(jì)算時(shí)搜索效率較低,二進(jìn)制串轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)也多有不便;求解問(wèn)題時(shí)不一定得到最優(yōu)解,簡(jiǎn)單算法在運(yùn)行時(shí)個(gè)體性在群體中逐漸失去,誤導(dǎo)算法收斂為一個(gè)最優(yōu)解,到驗(yàn)算的后期,群體的平均值更接近于最優(yōu)解,沒(méi)有了競(jìng)爭(zhēng),就難以改善搜索目標(biāo);在簡(jiǎn)單算法中選取控制參數(shù)目前還無(wú)跡可尋,只能通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)?zāi)M來(lái)確定;搜索的效率不高,算法在本質(zhì)上來(lái)說(shuō)還是隨機(jī)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(jì)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(jiǎn)單算法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn),將本身的特點(diǎn)和問(wèn)題知識(shí)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(jiǎn)單遺傳算法局部的搜索能力較弱的問(wèn)題,進(jìn)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(jì)
混合遺傳算法改進(jìn)了編碼。遺傳算法不能直接對(duì)問(wèn)題空間參數(shù)進(jìn)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(gè)體,用編碼來(lái)表示。二進(jìn)制編碼受到編碼長(zhǎng)、最優(yōu)解的臨近探索低效、解的進(jìn)度不準(zhǔn)確等限制,改進(jìn)為十進(jìn)制的編碼,用一浮點(diǎn)的向量表示染色體,染色體長(zhǎng)度(向量元素個(gè)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(gè)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(gè)基因。
混合遺傳算法處理了約束條件。在優(yōu)化的問(wèn)題中可能包含等式和不等式的約束,要通過(guò)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(duì)遺傳操作中所得到每條染色體檢查和剔選。同時(shí)要考慮到一些隱含約束條件,加快搜索效率。
數(shù)值化和競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的運(yùn)用?;旌线z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(gè)染色體,分別把這些染色體作為起始點(diǎn),運(yùn)用數(shù)值優(yōu)化的技術(shù)在局部搜索,原個(gè)體被替換。格外注意初始點(diǎn)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(shí)保持?jǐn)?shù)值穩(wěn)定和搜索效率。算法建立染色體的最佳庫(kù)存單元,加入對(duì)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。
為真實(shí)分析設(shè)計(jì)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(jì)荷載p1=800 kN(p1為車輛),墻體應(yīng)用5.0號(hào)砂漿30號(hào)片石22.0 kN/m3,容許壓力800 kPa,容許彎曲應(yīng)力120 kPa,容許剪應(yīng)力80 kPa,容許拉應(yīng)力80 kPa,砂性土重度18.0 kN/m3(墻后填土),內(nèi)摩擦角35°,容許承載力500 kPa,基底摩擦系數(shù)f=0.40,墻身分段長(zhǎng)10 m,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(jì)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)。
根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)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。
表1 墻體力學(xué)參數(shù)表
表2 墻體參數(shù)表
由表1,表2可見(jiàn),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。
經(jīng)過(guò)以上對(duì)于公路衡重式擋土墻優(yōu)化設(shè)計(jì)方法與應(yīng)用的研究,我們深刻認(rèn)識(shí)到對(duì)于衡重式擋土墻的設(shè)計(jì)優(yōu)化在工程建設(shè)方面的巨大意義,正是因?yàn)橛辛藘?yōu)化設(shè)計(jì),才能有效緩解計(jì)算量大,且繁雜還難以得到最為經(jīng)濟(jì)合理設(shè)計(jì)方案的不足,通過(guò)結(jié)合實(shí)際的建設(shè)問(wèn)題改進(jìn)設(shè)計(jì)中的不足,推廣混合遺傳算法在公路的擋土墻設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,使得衡重式擋土墻建設(shè)再上一個(gè)臺(tái)階。
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Optimal design and application research of highway gravity-balanced retaining wall
CUI Ping
(Shanxi Traffic Planning & Survey Institute, Taiyuan 030012, China)
The paper discusses the necessity of optimal design of highway gravity-balanced retaining wall. Based on genetic algorithm and simple algorithm, it puts forward genetic algorithm, carries out optimal design of the retaining wall, and finally points out that avoids low neighborhood interpretation efficiency and limited capabilities in actual operation system.
gravity-balanced retaining wall, optimal design, genetic algorithm
1009-6825(2014)31-0166-02
2014-08-28
崔 平(1979- ),男,工程師
TU476.4
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