优化结果分析-桥梁可靠度分析方法与应用

2025-09-30 理论教育版权反馈

【摘要】：取目标体系可靠指标β0＝2，截面及荷载变异系数均为ξ＝0.1，遗传算法优化结果如图5.7所示。图5.7遗传算法迭代过程图由图5.7所示桁架结构遗传算法优化过程可以看出，在第40次种群迭代时，适应度值已经稳定并达到收敛，表明优化过程稳定，优化结果可靠。表5.3不同方法优化结果由表5.3所示的不同体系可靠度约束优化结果可以看出，体系可靠性优化后结构的重量较常规优化方法的大。

建立桁架结构有限元模型，按照图5.4所示的流程图在MATLAB平台编制遗传算法主程序，以及神经网络构建和体系可靠度计算子程序。取目标体系可靠指标β0＝2，截面及荷载变异系数均为ξ＝0.1，遗传算法优化结果如图5.7所示。

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图5.7　遗传算法迭代过程图

由图5.7所示桁架结构遗传算法优化过程可以看出，在第40次种群迭代时，适应度值已经稳定并达到收敛，表明优化过程稳定，优化结果可靠。传统确定性优化、构件可靠性优化和体系可靠性优化结果如表5.3所示。

表5.3　不同方法优化结果

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由表5.3所示的不同体系可靠度约束优化结果可以看出，体系可靠性优化后结构的重量较常规优化方法的大。常规优化后结构的体系可靠指标βs＜0，若考虑结构抗力和荷载的随机性，则优化结果偏于危险。按照同一目标可靠指标βs≥2进行优化，构件可靠性优化后结构的体系可靠指标仅为1.74，而体系可靠性优化的重量较构件可靠性优化的大，但保证了结构体系可靠度水平。

由于β0和ξ均由人为设定，为分析其对优化结果的影响，现取β0分别为0，1，2，3，4，ξ分别为0.05，0.1，0.15，0.2，计算结果如图5.8所示。

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图5.8　不同变异系数和目标体系可靠指标的优化结果

由图5.8可以看出，随着目标体系可靠指标或变异系数的增加，结构的重量显著增加。当体系可靠指标提高到一定层次后，再提高一个层次所增加的结构重量较大。因此，在优化设计中应选择合适的体系可靠指标，且构件制作过程中应控制材料及构件截面的变异性。

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