一种高桩墩台桩位优化方法与流程

本发明涉及港口建设工程技术领域，尤其涉及一种高桩墩台桩位的设计方法。

背景技术：

港口工程中，系靠船墩主要承受自重、系缆力和靠船力等荷载。对于高桩墩台形式的系靠船墩，桩基需要验算桩身强度和桩基承载力。桩身强度主要验算压桩力和弯矩的压弯组合与整体屈曲。桩基承载力主要验算压桩力、拔桩力与地质提供的轴向抗力之间的关系。在桩位布置设计过程中，斜桩的轴向力可以有效地减少系缆力、撞击力等水平力造成的桩身弯矩，降低桩身强度要求。然而如果斜桩的桩位布置不当，将可能产生较大的压、拔桩力，当地质条件较差时，桩周土将无法提供足够的抗力，导致结构失效。所以，合理地布置桩位可以有效降低桩基内力，降低桩身强度要求和地基承载力要求，从而使用更少数量的桩承受同样的荷载。

桩位的布置主要包括桩的间距、桩的倾度与每一根桩的扭角。桩的间距与倾度变数较少，一般来说桩位布置的难点在于每一根桩的扭角应该如何安排。假设一个12根桩的墩台，每根桩的扭角变化范围为360°，即使以15°为最小扭动角度，每根桩也有24种可能性，粗略估算，桩位布置有12的24次方种可能性，这表明无法通过历遍的方法得出最优方案。以往的桩位设计是一个反复迭代的机械过程，即使是经验较为丰富的工程师也不能确保每一次调整都能取得更优的结果。桩位的布置与桩的内力分布是复杂的非线性关系，其中某一根桩的角度调整都可能使得其他每一根桩的内力产生较大的或正或负的影响。这使得在调整桩位的过程中经常出现反复、重复调整，对工程师来说是一项较为繁琐、劳累的工作。甚至为了避免碰桩还需要绘制桩位草图，所以一次桩位的调整需要耗费较多的时间。

另一方面，在调整桩位的过程中，由于对于最优的桩位能使得桩基内力降至什么数值是一个未知数，对于工程师来说，往往是凭经验判断最优的内力量值，根据桩强度、地基承载力的限值作为桩位调整的目标。一旦达到该目标则认为该桩位布置满足要求，不再追求更优的桩位。如果客观上可能存在一定程度更优的桩位，则工程师选定的桩位布置还不是最经济的。如果存在更优的桩位，或许可以降低桩的断面尺寸、桩长等设计参数，使得高桩墩台结构的设计更具竞争力。

综上所述，由于传统的桩位设计过程需要耗费较大的人力物力，且结果常常离最优设计仍有一定差距，因此，如能提出一种通过计算机程序自动反复迭代搜寻桩位设计次优解的方法具有重大意义。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是针对传统的桩位设计过程效率低下且设计结果常常尚有优化空间的问题，提供一种基于遗传算法与计算机编程，能够更高效、更优地对高桩墩台桩位进行优化的方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种高桩墩台桩位优化方法，其特征在于：按以下步骤进行，

1)将根据实际项目要求进行初步设计的高桩墩台在有限元计算软件中进行建模；

2)对桩基内力，如压桩力、拔桩力、弯矩，进行权重设置，并设置目标值函数；

3)采用编程的形式将如下基于遗传算法的优化方法与有限元模型计算流程整合到一起，实现程序自动迭代优化，优化流程如下：

(1)对优化参数进行设置；(2)随机生成初始桩位种群表；(3)通过程序代码控制有限元分析软件自动对桩位成员逐个进行建模与桩基内力目标值计算；(4)按目标值对各桩位成员进行排序；(5)将排名靠前的一定数量桩位成员视为精英成员，其将被保留至下一代次；(6)将排名靠后的其他成员剔除出种群表，取精英成员进行杂交或变异，形成新的桩位成员，对种群表进行补充，形成新的桩位种群表；(7)循环流程(3)-流程(6)，直至满足优化结束条件，此时可得出内力水平较小的优化桩位布置。

本发明所述的桩位是指一个墩台结构各根桩的扭角分布情况。

步骤2)中的目标值函数采用如下形式：

cost＝wp·|fp|wc·|fc|+wm·|fm|

其中，cost为目标值，fp、fc、fm分别为，在各个荷载工况下得出的该高桩墩台桩基最大的拔桩力、压桩力和弯矩内力值，wp、wc、wm分别为对应最大拔桩力、压桩力和弯矩的权重。

基于此目标值函数，可实现根据地质情况(如桩基承载力中侧摩阻力、端阻力的大小)及桩强度允许值，控制优化结果中各桩基内力(如压桩力、拔桩力和弯矩)量值的大小比例。

步骤3)中将基于遗传算法的优化方法与有限元模型计算流程整合到一起，实现程序自动迭代优化的有限元软件可为如常用的有限元计算软件ansys、sap、lusas、midas等，编程方法可为编程语言，如c++，vb，python等，亦可为有限元软件自带的命令流、宏文件等方法。通过编程实现程序化自动建模-计算-后处理-优化迭代的循环迭代过程。

步骤3)中流程(1)所述的优化参数具体包括：精英比例，指每一代种群中精英成员占所有成员的比例；种群规模，指种群成员总数；变异比例，指每一代种群中精英成员产生变异生成新成员的概率，与杂交比例之和为1；杂交比例，指每一代种群中精英成员杂交生成新成员的概率；变异强度，指发生变异的某一精英成员，其发生变异的桩数；更迭代数，指优化过程中总共迭代的次数。

步骤3)中流程(2)、(6)所述的桩位种群表及其生成方法为：在形成一个桩位布置成员时，采用立体几何中计算空间两直线距离的方法计算桩与桩之间的距离，判断桩两两之间是否碰桩。因桩为线段而非直线，故加以判断两桩之间各四分点之间的距离关系对两桩是否碰桩进行进一步判断，具体如下：当存在以下任一种情形时，存在碰桩情况：a.某两桩桩顶距离小于桩径；b.某两桩桩底距离小于桩径；c.某两桩桩顶、桩底距离均大于桩径，但两桩四分之一分点处，或二分之一分点处，或四分之三分点出任一处距离小于桩径。

对于存在碰桩的桩位直接淘汰，重新生成新的桩位成员，直至新生成的桩位成员不存在碰桩情况为止。最终生成一定数目的桩位成员补齐桩位种群表。

步骤3)中流程(6)所述的杂交为两名或多名精英成员，各取部分桩位，组成一个新的完整的不存在碰桩情况的桩位。变异为某一精英成员，将其部分桩的扭角进行随机改变(进行改变的桩数由变异强度控制)，形成一个新的不存在碰桩情况的桩位。

采用本发明的上述方法后，解决了传统桩位设计过程效率低下、结果欠优的问题，其以遗传算法为基本方法，以有限元计算软件为基本工具，通过计算机编程实现计算机自动优化桩位布置的设计方法，该方法可节省大量人力，并得出在桩基内力上比人工设计桩位更优的桩位布置。该方法借助计算机语言，实施高效，迭代所需时间少，优化效果明显，易于在港口工程设计中推广使用。

附图说明

图1是本发明实施例中高桩墩台的有限元模型示意图；

图2是本发明实施例中桩位优化方法流程图；

图3是本发明实施例中第一代种群精英成员目标值；

图4是本发明实施例中第十代种群精英成员目标值；

图5是本发明实施例中第二十代种群精英成员目标值；

图6是本发明实施例中各代最优精英成员桩基目标值。

具体实施方式

本实施例以通用有限元软件ansys为结构计算软件，以ansys自带的apdl命令流编写结构建模、计算、后处理、迭代优化代码。本实施例仅对本发明作进一步的详细说明，但并不构成对本发明的任何限制。

所述高桩墩台桩位优化方法，1)将根据初步设计的高桩墩台在有限元计算软件中进行建模：

本实施例中，有限元模型中，上部混凝土墩台采用shell单元进行模拟，桩基采用beam单元进行模拟，桩土相互作用采用嵌固点法，荷载考虑结构自重与系缆力，其中系缆力4500kn，与水平面的夹角范围为0～45°，与墩台前沿线的夹角范围为60°～120°，有限元模型如附图1。

2)对桩基内力进行权重设置，并设置目标值函数；

设定目标函数如下：

cost＝wp·|fp|+wc·|fc|+wm·|fm|

其中，cost为目标值，fp、fc、fm分别为，该高桩墩台桩基最大的拔桩力、压桩力和弯矩内力值；wp、wc、wm分别为对应最大拔桩力、压桩力和弯矩的权重，本实施例中分别取为4，1.7，6。

3)采用编程的形式将如下基于遗传算法的优化方法与有限元模型计算流程整合到一起，实现程序自动迭代优化，优化流程如下：

(1)本实施例采用以下优化参数：

精英比例0.4，种群规模20，变异比例0.4，杂交比例0.6，变异强度2，更迭代数20。优化终止条件为满足更迭代数即终止。

(2)通过代码生成随机初始桩位种群表，如表1。

(3)通过程序代码控制有限元分析软件自动对流程②桩位种群表中各个桩位成员逐个进行建模与内力、目标值计算，得出各成员的桩基内力表，如表1。

(4)对表1按目标值进行排序，得到表2。

表1初始桩位种群表各成员桩基内力

表2排序后的初始桩位种群表各成员桩基内力

(5)表2中前20*0.4＝8(种群规模*精英比例)的桩位成员为精英成员，其后的12名成员直接淘汰。

(6)在8名精英成员中通过杂交或变异产生不存在碰桩情况的12名新成员，补齐种群表。每生成一名新成员前，首先生成一个0～1范围的随机数，当随机数小于变异比例时，进行变异，当随机数大于变异比例时，进行杂交。其中，变异为，在某一任选精英成员的基础上，随机取2(变异强度)根桩，随机变动其扭角；杂交为，任选两名或多名精英成员，随机取各成员部分桩基扭角，补齐成一个新的桩位。其中，碰桩检测为结合以下两个方法：a.计算空间两直线的距离，b.计算线段各四分点处的距离。若碰桩，则以相同的方法重生成一个新成员，直至不存在碰桩情况为止。

(7)对补齐的桩位种群表中各桩位成员进行内力计算，并重复流程(3)～(6)，依次循环，直至迭代次数达到20(更迭代数)为止，流程见附图2。

本实施例第一代、第十代、第二十代精英成员目标值如附图3、附图4、附图5，各代最优精英成员桩基目标值如附图6。

迭代完成后，第二十代种群中的最优成员的扭角及内力如表3。末代种群中的精英成员亦为较优成员，其桩位布置也可供设计师参考。

表3第二十代种群中最优成员的扭角及内力

该实施例的优化过程为用于测试的简单算例，桩数为9根，最小转动扭角为15°，更迭代数为20，种群规模20，运算时间约为10分钟，便能得到较为理想的内力值，对比人工调试桩位从时间、人工成本上来说具有相当可观的优越性。

根据地质情况，钢管桩材料强度等因素设置各内力的权重值，最大化地利用桩基可提供的承载能力，有效地提高设计方案的经济合理性，提高了高桩墩台方案的竞争力。

以上已将本发明做一详细说明，以上所述，仅为本发明之较佳实施例而已，当不能限定本申请实施范围，即凡依本申请范围所作均等变化与修饰，皆应仍属本发明涵盖范围内。