基于遗传算法的土钉支护结构优化设计

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1、2010V01．5No．2赵洪等：基于遗传算法的土钉支护结构优化设计第5卷第2期基于遗传算法的土钉支护结构优化设计赵洪1，伊丽娟2(1．山西大同大学，山西037003l2．大兴安岭职业学院，黑龙江加格述奇165000)摘要：将遗传算法用于基坑土钉支护优化设计中，分别用极限平衡法和有限元法进行优化设计，并对原设计，基于极限平衡分析的优化结果和基于有限元分析的优化结果进行比较，得出合理的土钉支护结构设计参考结论。关键词：土钉支扩；遗传算法；极限平衡法；有限元法；优化设计中图分类号：Yu470+．2文献标识码：A文章编号：1007—1903(2010)02—0019—050引

2、言土钉支护技术是为了适应近年来大量高层建筑兴建中，深基坑开挖支护和边坡加固的较新挡土技术，与锚杆、支护桩、挡土墙等传统支护方法相比，具有工期短、造价低、适应性强和施工简便的优点，尤其在场地受限，无法使用大型、重型施工机具时，更能显示出其独特的优越性。土钉支护的一般设计步骤为：(1)根据工程类比和工程经验初选土钉支护参数。(2)计算分析：①土钉长度和强度验算；②土钉支护的外部整体稳定分析(包括抗滑移、抗倾覆、地基承载力和深层整体滑动)；④土钉支护的内部整体稳定分析；④喷射混凝土面层的设计计算，以及土钉与面层的连接计算。(3)对各部件的初选参数作出调整，使其满足各约束条件。

3、设计者通常需对设计参数进行多次调整、反复验算，才能使得各计算步骤满足设计要求。但这样得到的设计参数只是一个“可行”解，最优解还要在满足基坑工程安全可靠的前提下，进行最经济之优化设计。本文分别在传统的极限平衡和有限元分析的基础上，采用遗传算法对土钉支护结构进行了优化设计研究。1遗传算法基本原理遗传算法GA(geneticalgorithms)是基于进化论原理发展起来的一种模拟自然选择和遗传的高效搜索与优化方法。它基于生物进化论中适者生存，优胜劣汰的原则，从一组种群(population)随机产生的初始种群开始其搜索过程。种群中的每个个体代表问题的一个可行解，称为染色体(c

4、llromosome)。染色体为一字符串，常为二进制字符串。染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传。在每一代中用适值(fitlless)，即目标函数值衡量染色体的好坏。染色体通过交叉(crossover)或变异(mutation)生成下一代的染色体，称为后代(o凰p-ring)。在新一代形成中，根据适值的大小淘汰部分后代，从而保持种群大小为常数，经过若干代以后，收敛于最好的可行解。与其他优化方法相比，GA的主要优点是简单、自适应性强，并且当需要解决的问题越复杂，其优越性越大。遗传算法的一般步骤(见图1)：①建立目标函数，函数值表示可行解的适值；②在满足约束条件下，随机、·

5、均匀地生成解的初始种群；③将初始种群中的每一条染色体(个体)从二进制字符串译码成适于评价的形式，计算目标函数值；④评价适值，以优胜劣汰的机制将适值差的个体淘汰掉，对幸存的个体根据适值的好坏，按概率随机选择、复制形成新的群体；⑤进行遗传操作(选择算子、交叉算子、变异算子)，生成后代种群；⑥对后代种群重复③～⑤的操作。这样后代种群不断优化，直到迭代收敛于最优解。作者简介：赵洪(1979-)，男，硕士，岩士工程专业，主要从事基础工程及矿山地质等方面的教学与研究工作。蘸19一2010第5卷第2期分析研究V01．5No．22优化模型目前用于土钉墙基坑支护结构的设计计算方法有两种。

6、第一种是常规设计方法，即极限平衡分析方法。这种方法设计方法简单明了，便于设计人员掌握，但不能考虑土钉与土体的相互作用，不能得到土钉力沿深度的合理分布，也不能分析支护结构的变形。第二种计算分析方法是有限单元法。这种方法不但可以计算出支护结构体与基坑周围的位移，而且容易考虑土体的弹塑性性质以及支护结构与土体的相互作用。本文将采用了两种方法进行优化设计。2．1设计变量的选取土钉支护结构优化设计的目的是确定土钉支护结构的设计变量，使其在保证基坑与周围环境安全和正常使用条件下，达到最经济的目的。设计变量的选取原则，应该选取那些对目标函数值影响大，一般设计者不易掌握得很准的设计参数

7、，作为优化过程中的设计变量。而将另一些设计者凭经验就可以解决或根据规范、地质条件和其它要求就能确定的参数作为参量，预先固定下来。其基本思想是突出主要矛盾，简化优化过程。根据以上原则，本文选取土钉钢筋直径d、土钉孔径D、土钉水平间距瓯、土钉垂直间距&和土钉长度￡这几个对目标函数值影响大、设计者不宜掌握的参数作为设计变量，由优化程序自动给出最优值。而将土钉钢筋等级、混凝土面层厚度、强度等级、钢筋网直径、网格尺寸、土层计算参数等变量均作为设计参量，由设计者根据经验、规范要求和地质条件给定。土钉道数Ⅳ由于在开挖深度日一定的条件下，由垂直间距&决定