梁健偉,任鳳鳴
(1.廣東工業(yè)大學土木與交通工程學院,廣東廣州510006;2.廣州大學工程抗震研究中心,廣東廣州510006)
鋼管混凝土結(jié)構(gòu)因其豎向承載力高、塑性好、經(jīng)濟效益好等優(yōu)點,在高層建筑中的應(yīng)用已越來越廣泛(鐘善桐,2006)。現(xiàn)代建筑的高度越來越高,結(jié)構(gòu)也更加復(fù)雜,對建筑結(jié)構(gòu)在地震作用下的性能要求也越來越高。在鋼管混凝土框架中設(shè)置耗能減震裝置能有效地改善結(jié)構(gòu)的抗震性能,減小結(jié)構(gòu)和構(gòu)件的損傷,為了進一步提高結(jié)構(gòu)的抗震性能和耗能能力,對鋼管混凝土減震框架的參數(shù)進行優(yōu)化是很有意義的。
目前智能優(yōu)化算法是優(yōu)化領(lǐng)域的一個研究熱點,已有學者采用智能優(yōu)化方法對耗能減震結(jié)構(gòu)的耗能裝置參數(shù)優(yōu)化或位置優(yōu)化進行了研究。曲激婷和李宏男(2008)提出了針對黏彈性阻尼器優(yōu)化設(shè)置的新型數(shù)學模型,并采用遺傳算法對黏彈性阻尼器進行了位置優(yōu)化。Farhat等(2009)采用遺傳算法對設(shè)置防屈曲支撐的耗能減震結(jié)構(gòu)分別進行單目標優(yōu)化和多目標優(yōu)化。熊仲明等(2011)采用循環(huán)優(yōu)化法以及循環(huán)優(yōu)化和遺傳算法相結(jié)合的方法分別對耗能減震結(jié)構(gòu)的耗能減震裝置進行位置優(yōu)化。目前的研究主要采用遺傳算法對耗能減震結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化,但遺傳算法在建立模型時需要先確定遺傳編碼,遺傳操作也比較復(fù)雜。
粒子群算法(Particle Swam Optimization,簡稱PSO)是一種新型的智能優(yōu)化算法,由于其參數(shù)較少、優(yōu)化效果好等特點而被應(yīng)用于很多領(lǐng)域(蘇海鋒等,2012;江岳文等,2007;王森等,2012)。目前PSO已經(jīng)在土木工程中得到了應(yīng)用(Perez,Behdinan,2007;陳秋蓮等,2007;李曉龍等,2009),但在耗能減震結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用主要針對阻尼器的優(yōu)化(Leung,Zhang,2009),針對耗能減震結(jié)構(gòu)性能優(yōu)化的研究尚少。筆者基于PSO采用Matlab編寫了鋼管混凝土減震框架優(yōu)化算法,以鋼管混凝土框架的層間位移角和結(jié)構(gòu)構(gòu)件的內(nèi)力為約束條件、防屈曲支撐的總截面面積為目標函數(shù),通過算例對該優(yōu)化算法在鋼管混凝土減震框架中的應(yīng)用進行了分析研究。
粒子群算法的研究始于對大自然生物行為的分析(崔志華,曾海潮,2011),Kennedy和Eberhart(1995)最先提出了粒子群優(yōu)化算法。在PSO中,優(yōu)化問題可能的解可視為算法中的粒子,每個粒子都有各自的速度和位置。每個粒子根據(jù)其適應(yīng)值,確定粒子的個體最優(yōu)位置以及群體最優(yōu)位置。在每次迭代中,每個粒子通過個體最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置來更新運動的方向和運動的速度,向最優(yōu)解移動。對于一個n維問題,用Xi=(xi1,xi2,…,xin)表示粒子 i的當前位置,用 Vi=(vi1,vi2,…,vin)表示粒子 i的當前速度,粒子所經(jīng)歷的最好位置為粒子的個體最優(yōu)位置,表示為Pbesti,所有個體的最好位置為群體最優(yōu)位置,表示為gbest。在每次迭代中,每個粒子根據(jù)式(1)和式(2)來更新個體的速度和位置,式(3)為粒子的速度范圍。
其中:i表示第i個粒子;j表示粒子的第j維;t表示迭代數(shù);w為慣性權(quán)重;c1、c2為常數(shù),稱為學習因子;r1、r2為區(qū)間 [0,1]內(nèi)的隨機數(shù)。
式(1)右邊由3部分組成,第一部分為粒子的先前速度;第二部分為粒子的“認知”部分,表示了粒子自身的思考;第三部分為粒子的“社會”部分,表示了粒子之間的信息交流(Shi,Eberhart,1998)。式(2)是粒子根據(jù)自身經(jīng)驗和社會經(jīng)驗來調(diào)整位置。式(3)是限制粒子的最大速度,防止粒子由于速度值太大而飛出搜索空間。
鋼管混凝土減震框架優(yōu)化設(shè)計問題包括設(shè)計變量、約束條件和目標函數(shù)3個要素。本文以設(shè)置了防屈曲支撐的鋼管混凝土框架為例進行分析研究。
鋼管混凝土減震框架的耗能性能與防屈曲支撐的性能密切相關(guān)。防屈曲支撐主要是通過核心單元為結(jié)構(gòu)提供剛度和耗散地震能量,在防屈曲支撐長度一定的情況下,核心單元的橫截面積是決定其初始剛度的重要因素,因此把核心單元的橫截面積xi作為優(yōu)化變量,其中i表示第i層。
對于耗能減震結(jié)構(gòu)來說,在結(jié)構(gòu)上設(shè)置耗能減震裝置是為了消耗輸入結(jié)構(gòu)的能量,降低結(jié)構(gòu)的損傷,同時使結(jié)構(gòu)的各項指標滿足規(guī)范的要求,因此將結(jié)構(gòu)的層間位移角和構(gòu)件內(nèi)力作為約束條件,要求鋼管混凝土框架各層的層間位移角小于規(guī)范規(guī)定的層間位移角限值,且結(jié)構(gòu)構(gòu)件內(nèi)力小于構(gòu)件極限承載力。
其中:i表示第i層,θlim和Flim分別為層間位移角限值和內(nèi)力限值。
由于PSO是無約束優(yōu)化算法,因此需要把約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題。在本文中,筆者采用“回飛技術(shù)”(fly-back mechanism)(黃志斌,2006)處理約束條件。在每次粒子更新位置后,有可能會飛出可行區(qū)域,對于飛出了可行區(qū)域的粒子,通過強制粒子返回原來的位置,使粒子在可行區(qū)域內(nèi)搜索,這就是“回飛技術(shù)”的基本原理。
鋼管混凝土減震框架的優(yōu)化目標是在結(jié)構(gòu)滿足《鋼管混凝土結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》(CECS28—2012)要求的前提下,減震框架中防屈曲支撐總截面面積最小,目標函數(shù)為
式中,f(x)為所有防屈曲支撐的截面積之和,xi表示第i層防屈曲支撐的截面積,n表示總層數(shù)。
(1)建立鋼管混凝土減震框架的有限元分析模型。本文的分析模型采用桿系模型,梁柱采用平面梁單元,防屈曲支撐采用桁架單元按單斜型鉸接于鋼管混凝土框架上;
(2)根據(jù)具體問題確定優(yōu)化變量、約束條件以及目標函數(shù),建立鋼管混凝土減震框架的優(yōu)化模型;
(3)運用PSO對鋼管混凝土減震框架的耗能構(gòu)件參數(shù)進行優(yōu)化。
某五層三跨鋼管混凝土框架,各跨跨度均為8 m,各層層高4 m,結(jié)構(gòu)抗震設(shè)防烈度為Ⅶ度,場地類別為Ⅱ類,設(shè)計地震分組第二組,豎向荷載為結(jié)構(gòu)自重和均布荷載的組合值之和。根據(jù)底部剪力法計算多遇地震下結(jié)構(gòu)每層承受的水平地震作用,結(jié)構(gòu)的每層荷載如圖1所示,鋼管混凝土框架的相關(guān)參數(shù)如表1所示。初步假定在結(jié)構(gòu)每層的中跨布置防屈曲支撐。
表1 鋼管混凝土框架結(jié)構(gòu)參數(shù)Tab.1 Parameters of the CFST frame
各防屈曲支撐的核心單元橫截面積為優(yōu)化變量,防屈曲支撐的截面選擇范圍為0~0.005 6 m2。
本文中的鋼管混凝土減震框架采用桿系模型,梁、柱采用平面梁單元,每個節(jié)點有3個自由度:位移ux、uv和轉(zhuǎn)角θ。
鋼管混凝土柱的軸壓剛度和抗彎剛度采用由疊加法得到的換算剛度(鐘善桐,2006),計算公式為
式中,Es、Ec分別為鋼材的彈性模量和核心混凝土的彈性模量,As、Ac、A分別為外鋼管面積、核心混凝土面積以及鋼管混凝土柱截面積;Is、Ic分別為鋼管的慣性矩和核心混凝土的慣性矩;(E0A)、(EI)sc分別為換算軸壓剛度和換算抗彎剛度。
根據(jù)《鋼管混凝土結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》(CECS28—2012)對框架結(jié)構(gòu)彈性層間位移角的限制要求,結(jié)構(gòu)層間位移角約束限值為1/300,內(nèi)力限值為彈性階段抗彎承載力,根據(jù)鐘善桐(2006)提出的用彎矩—曲率關(guān)系曲線的彈性段的極值確定鋼管混凝土柱的極限承載力為93.136 kN·m。
對于該算例,PSO參數(shù)可選擇為:c1=0.5、c2=0.5;慣性權(quán)重w由0.9線性遞減至0.4;迭代次數(shù)為200次。為了對比PSO的優(yōu)化結(jié)果的優(yōu)劣性,筆者采用群搜索算法(Group Search Optimizer,簡稱GSO)對同一模型進行優(yōu)化,所得出的防屈曲支撐核心單元截面優(yōu)化結(jié)果如表2所示。
表2 優(yōu)化結(jié)果Tab.2 Results of optimization
從表2可以看出,PSO和GSO的優(yōu)化結(jié)果中,第1~3層設(shè)置的防屈曲支撐的核心單元橫截面積相同。PSO的優(yōu)化結(jié)果中,結(jié)構(gòu)第4~5層不需要設(shè)置防屈曲支撐,而GSO的優(yōu)化結(jié)果中,結(jié)構(gòu)第4層也要設(shè)置防屈曲支撐。總的來說,PSO的優(yōu)化結(jié)果中防屈曲支撐核心單元的總橫截面積更少。
表3為無控框架的層間位移角和設(shè)置防屈曲支撐并經(jīng)PSO優(yōu)化后結(jié)構(gòu)的層間位移角。從表中可見,無控框架的第2~3層的層間位移角超出了《鋼管混凝土結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》(CECS28—2012)規(guī)定的彈性層間位移角限值1/300的要求。結(jié)構(gòu)布置了防屈曲支撐并經(jīng)過PSO優(yōu)化后,各層的層間位移角均滿足彈性層間位移角限值1/300的要求。
從表2~3可知,經(jīng)PSO優(yōu)化后,結(jié)構(gòu)第4~5層的防屈曲支撐面積為零,所以不用設(shè)置防屈曲支撐,僅需在第1~3層設(shè)置防屈曲支撐。雖然PSO優(yōu)化結(jié)果的防屈曲支撐核心單元橫截面積比GSO的優(yōu)化結(jié)果少,但結(jié)構(gòu)的層間位移角均滿足規(guī)范要求。
表4~5分別為結(jié)構(gòu)經(jīng)PSO優(yōu)化前后的柱彎矩值和柱底剪力值,其中柱為圖1中軸2所對應(yīng)的柱。從表4~5可知,整體而言,設(shè)置了防屈曲支撐后,結(jié)構(gòu)柱的最大彎矩值和柱底剪力均得到了明顯地減少。由于在第1~3層設(shè)置了防屈曲支撐,增加了這三層的抗側(cè)剛度,因此結(jié)構(gòu)的內(nèi)力發(fā)生了重分布,第4~5層的柱底彎矩有所增大,這兩層的柱底剪力減少較少,但均滿足設(shè)計要求。
圖2為PSO優(yōu)化收斂過程。從圖中可以得出,在程序優(yōu)化計算前期,由于慣性權(quán)重w較大,算法的全局搜索能力強,粒子迅速向最優(yōu)解處移動,隨著慣性權(quán)重w線性遞減,算法后期的局部搜索能力增強,進行到122次迭代時,算法已經(jīng)得到最終解0.003 2 m2,整個優(yōu)化過程用時19 s。從優(yōu)化的結(jié)果看,與無控結(jié)構(gòu)相比,在設(shè)置的防屈曲支撐橫截面積總和趨于最小的情況下,經(jīng)過優(yōu)化后結(jié)構(gòu)的層間位移角有所降低,滿足規(guī)范的相關(guān)要求。鋼管混凝土框架柱的最大彎矩和柱底剪力也得到減少,因此PSO應(yīng)用于鋼管混凝土減震框架優(yōu)化效果良好,是一種可應(yīng)用于鋼管混凝土減震框架優(yōu)化的新型方法。
表3 結(jié)構(gòu)層間位移角Tab.3 Inter-story drift angles of the structure
表4 結(jié)構(gòu)柱彎矩值Tab.4 Moment of the structrual columns
表5 結(jié)構(gòu)柱剪力值Tab.5 Shear of the structrual columns
筆者采用PSO對一個五層三跨的鋼管混凝土減震框架在小震作用下進行優(yōu)化,得出以下結(jié)論:
(1)從算例的優(yōu)化過程來看,本算例在算法運算的前期就迅速向最優(yōu)解收斂,該算法收斂速度快。
(2)通過對PSO與GSO的優(yōu)化結(jié)果進行對比,在防屈曲支撐核心單元的橫截面積總和趨于最小的情況下,經(jīng)過PSO優(yōu)化后結(jié)構(gòu)的層間位移角、鋼管混凝土框架柱最大彎矩和柱底剪力均明顯降低,PSO應(yīng)用于鋼管混凝土減震框架優(yōu)化效果良好。
(3)將PSO應(yīng)用于鋼管混凝土減震框架的優(yōu)化設(shè)計是可行的。
如何改進粒子群算法,進一步提高該算法的收斂速度和穩(wěn)定性,使算法應(yīng)用于鋼管混凝土減震框架的優(yōu)化效果更好,有待今后繼續(xù)研究。
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