基于混合粒子群算法的土钉支护结构设计参数优化

在土层工程地质情况一定的条件下,如何寻找一组最佳设计参数,以达到既经济又安全的目的,是土钉支护设计的一个重要问题。这是一个复杂的优化设计问题。就此,提出基于混合粒子群优化(PSO)算法的基坑土钉支护优化设计方法,以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,不活动粒子的处理使算法避免了“早熟”现象的出现。工程实例计算表明,该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。     

土钉支护计算模型及其优化方法探讨

针对目前土钉支护优化设计方法中存在的一些缺陷和不足,深入研究了土钉支护的工作机理,尤其是土钉的受力情况,提出了以钉土间抗剪强度为土钉最大拉力分配刚度的原则,并给出了土钉最大拉力分配系数的计算公式;结合土钉支护整体稳定性的极限平衡分析,推导了土钉最大拉力的计算方法,将计算结果与现场测试进行对比分析证明了该方法的合理性;在深入分析土钉长度计算模型的基础上,建立了以单位支护面积的土钉长度为目标函数的土钉支护优化设计模型;通过引入改进的模拟退火算法和几何控制参数法,探讨了土钉支护优化设计方法的具体实施步骤,并开发出相应的计算程序。工程实例分析表明:所建立的优化设计方法在能保证支护安全的同时兼具有较明显的经济性,其研究成果有一定的理论与工程实用价值。     

土钉支护计算模型及其优化方法探讨

针对目前土钉支护优化设计方法中存在的一些缺陷和不足,深入研究了土钉支护的工作机理,尤其是土钉的受力情况,提出了以钉土间抗剪强度为土钉最大拉力分配刚度的原则,并给出了土钉最大拉力分配系数的计算公式;结合土钉支护整体稳定性的极限平衡分析,推导了土钉最大拉力的计算方法,将计算结果与现场测试进行对比分析证明了该方法的合理性;在深入分析土钉长度计算模型的基础上,建立了以单位支护面积的土钉长度为目标函数的土钉支护优化设计模型;通过引入改进的模拟退火算法和几何控制参数法,探讨了土钉支护优化设计方法的具体实施步骤,并开发出相应的计算程序。工程实例分析表明：所建立的优化设计方法在能保证支护安全的同时兼具有较明显的经济性,其研究成果有一定的理论与工程实用价值。     

浅基坑中的土钉支护设计

通过对广州火车东站绿化广场过街道工程中土钉支护设计的总结，阐述了浅基坑中土钉支护的设计要点，土钉技术的工作机理以及该项技术的发展现状与前景。     

边坡土钉支护设计

介绍了土钉支护设计的计算方法及稳定性分析,并通过工程实例阐明了土钉支护技术的优越性,指出该技术在我国具有很好的发展前景.     

人工神经网络与遗传算法的结合在土钉支护优化设计中的应用

近年来,由于智能化方法——人工神经网络和遗传算法所具有的种种优点,其理论和应用研究得到工程界较广泛的关注。针对目前土钉支护优化设计中计算工作量大和求解时间长的问题,提出了将神经网络与遗传算法结合进行求解的思想,利用神经网络学习算法建立起输入参数(优化设计变量)和输出参数(安全系数最小值)之间的非线性映射关系,当神经网络学习达到收敛条件时,从映射关系就极易获得遗传算法求解优化问题所需的对应于给定设计变量的安全系数最小值的近似值,以代替每次必须进行的最小安全系数求解。算例结果表明,采用神经网络与遗传算法结合进行土钉最小长度优化求解所需要的时间大大减少,而且具有良好的效果。     

土钉支护技术结构分析中的若干问题探讨

土钉支护是基坑和边坡支护的一种新型挡土技术，已在国内外得到成功的应用。该文在对土钉支护技术现有结构分析方法基础上，结合工程实践及研究的体会，对其中存在的问题进行了探讨，并提出了解决问题的方向。     

基于BP神经网络的基坑土钉支护结构优化设计

结合均匀试验设计和蒙特卡洛模拟,提出了一种基于BP神经网络的基坑土钉支护结构优化设计方法。在保证基坑安全稳定的前提下,首先通过确定决策变量、目标函数、约束条件（如安全系数、位移、沉降量等）和BP神经网络智能算法来优选所选定的支护结构参数,进而从中筛选工程量最小的样本作为最优支护方案。工程实例优化分析表明,该方法优化效果好,具有明显的经济效益和社会效益。     

粒子群算法在配送路径优化问题中的应用

粒子群算法是一种模拟鸟群在觅食过程中的聚群和迁徙行为形成的算法,粒子群算法在物流路径优化问题中有着广泛的应用.根据实际问题背景建立一个物流配送的优化模型,在此基础上,建立解决路径优化问题的粒子群算法,用该算法计算出最优的路径,进而解决问题.     

土钉支护结构可靠性分析

讨论了公路边坡土钉支护结构稳定可靠性分析方法。利用极限平衡法提出了素土边坡稳定性和土钉支护结构稳定性的扳限状态方程，并对一个实际边坡土钉支护工程进行了校棱，分析了土钉支护对边坡穗定可靠度的影响。     

基于遗传算法的公路平面优化

提出了一种基于遗传算法的公路平面线形优化方法,将遗传算法应用于公路平面优化设计,更好地解决了目前传统算法难于处理的一些问题。首先根据平面初始解建立一个可行域,利用浮点编码选择平面坐标作为染色体,然后对可行域中的可能解用一个评价函数(适应度)来度量,利用交叉、变异算子在可行域中选择最优解。实践表明:该方法具有全局解空间搜索能力,从而实现了全局寻优的目的,对公路平面优化设计是有效、可行的。     

基于遗传算法的沥青路面结构优化研究

在分析其它沥青路面结构优化方法的基础上,提出了利用遗传算法进行优化的方法,编制了相应的计算程序,并结合实例进行了分析。表明该方法具有很好的优越性,可节省工程造价。     

公路工程中多种资源均衡优化的遗传算法设计

利用遗传算法对公路工程进度优化中的资源均衡优化问题进行了探讨,给出了利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,对公路工程多种资源均衡优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出了解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供了有益的思路。最后设计了求解流程图。     

基于混沌的网鱼算法在边坡稳定分析中的应用

针对多变量优化问题的求解,基本网鱼算法的搜索效率下降,提出采用混沌变量的遍历性来模拟网鱼算法中两种不同密度网的实施过程。密度较小的网主要用于对未知解的探索,而密度较大的网主要用于对已知解进行开发,形成了基于混沌的网鱼算法,并将其应用于某边坡的最小安全系数搜索中。详细介绍了基于混沌的网鱼算法的实施步骤。所得计算结果与已有结果进行了比较,分析结果表明,基于混沌的网鱼算法具有较高的搜索效率,可应用于道路边坡的设计。     

基于能量解耦的汽车动力总成悬置系统优化设计

为了解决某款车的动力总成悬置系统振动问题,结合多自由度系统振动解耦和固有频率匹配理论,应用ADAMS建立动力总成悬置系统模型进行仿真分析。同时以解耦率目标函数,通过MATLAB软件中的遗传算法对悬置系统进行了优化。结果表明,对悬置刚度进行优化能有效提高解耦率,改善系统的NVH性能。     

路线外一点对应路线中桩算法研究

求解路线外一点对应的路线中桩和距离是路线和立交设计程序中经常遇到的问题,也是互通式立交端部搜索设计程序的基础。其算法的好坏直接影响到整个程序的运行效率。基于路线中桩坐标计算和点到路线上任一点切线方向的垂足算法,提出了1种适用于各种复杂平面线形,不考虑初始桩号,可以同时搜索多个对应桩号的算法,这一算法具有计算效率高,收敛速度快特点,为互通式立交程序化设计提供了重要依据。      

BOB系列城市客车前围总成优化设计

前围总成是大客车车身中非常重要的部分。通过对目前国内、外前围总成设计现状的分析。提出了结构及材料方面存在的问题,制定了新的设计方案。对客车前围总成进行了优化设计。     

基于遗传算法的刚性路面脱空判定

利用有限单元法建立了可考虑接缝和地基脱空的刚性路面位移计算模型。模拟生物进化过程,利用遗传算法建立了反演路面结构层模量的方法。最终提出了判定刚性路面板角(边)脱空面积的迭代方法,利用落锤式弯沉仪(FWD)实测板中弯沉盆数据反演模量,根据反演结果计算板角(边)的理论弯沉值,对比理论与实测弯沉值确定地基脱空面积,修正地基接触状况重复上述计算过程,直至计算结果收敛。     

道路平面线形优化方法的研究及实现

将遗传算法应用于道路的平面线形优化设计,在一个可行域中自动搜索到一个最优或较优解,实现了全局寻优的目的。详细介绍了线路平面优化模型的建立,平面位置变动的具体原理,以及运用遗传算法优化线路平面位置的具体实现过程。研究表明,遗传算法运用于道路平面线形的优化设计是可行和有效的,能够实现全局寻优的目的,具有广阔的推广应用前景。采用动力有限元方法,研讨了基于FWD荷载作用下的水泥混凝土板下基础脱空与接缝传荷间的相互作用机理,以了解不同脱空尺寸和不同传荷能力对面板受力和路表各传感器弯沉盆曲线形状及弯沉盆参数的影响,为有效评定水泥混凝土路面地基脱空提供理论依据和参考。