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基于寿命周期成本理论的水工结构优化

作　者: 董雯雯
导　师: 郄志红
学　校: 河北农业大学
专　业: 水利水电工程
关键词: 寿命周期成本结构可靠度设计优化最小二乘支持向量机马尔可夫链蒙特卡模拟计算方法单纯形微粒群算法
分类号: TV314
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

水利工程作为国家基础产业为国民经济的持续增长和社会的稳定发展发挥了巨大的作用。为了进一步开发水电能源、实现水资源的合理配置以及完善大江大河防洪减灾体系等的需要,我国还需要修建大批水利水电工程,需要庞大的社会资金投入。为了有效地利用和节约社会资金,保证水利工程的健康快速发展,工程设计阶段的成本分析与优化是十分必要的。本文将寿命周期成本(Life Cycle Cost,简称LCC)理论应用于水利工程设计领域,旨在以结构整个寿命周期内的总成本最低为目标,以结构在整个寿命周期内的安全性和结构尺寸为约束,用一定的优化方法对设计方案进行优化,最终在工程的安全性与经济性之间寻找最佳的设计方案。为此,本文主要在以下几个方面进行了研究:(1)工程领域LCC理论的应用及实用分析模型研究。(2)分析了几种常用的应力计算方法,针对现有应力计算方法的缺陷,提出了基于最小二乘支持向量机和均匀设计的有限元应力计算方法,在一定程度上实现了有限元应力计算的速度和精度的统一。(3)针对水工结构失效概率较小,现有求解方法精度低、速度慢等问题,提出了应用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和子集(Subset)理论相结合的水工结构可靠度计算方法。该方法不仅可以模拟任意分布的随机变量,而且通过抽样过程的动态控制,在不降低模拟精度的前提下,可以大大减少随机变量的抽样次数。(4)介绍了微粒群算法(PSO)的基本原理和算法流程,分析了对其寻优性有影响的参数设置等问题,在此基础上引进了单纯形微粒群算法(SMPSO),该算法在继承了微粒群优化算法原有优点的同时,有效地增强了PSO算法的局部搜索能力,提高了PSO的鲁棒性,比标准PSO更容易找到全局最优解。(5)建立了基于LCC分析的水工结构设计优化模型,并利用单纯形微粒群算法法(SMPSO)对设计方案进行优化。(6)总结了本文的研究工作,分析了研究的不足之处,并对今后的研究重点进行了展望。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 引言  9-14
  1.1 问题的提出  9
  1.2 水工结构优化的意义和研究现状  9-12
    1.2.1 水工结构优化的目的和意义  9-10
    1.2.2 水工结构优化研究存在的问题  10-12
  1.3 本论文的研究内容、技术路线和研究方法  12-14
    1.3.1 论文的研究内容  12-13
    1.3.2 论文研究的技术路线及研究方法  13-14
2 基于寿命周期成本的水工结构成本分析及水工结构设计优化模型的建立  14-25
  2.1 寿命周期成本理论  14-19
    2.1.1 寿命周期成本理论概述  14-15
    2.1.2 寿命周期成本理论的发展及研究状况  15-16
    2.1.3 寿命周期成本理论基础  16-17
    2.1.4 寿命周期成本实用模型  17-19
  2.2 水工结构寿命周期的总成本组成  19-21
    2.2.1 初始成本  20
    2.2.2 检查维护费用  20
    2.2.3 失效损失  20-21
  2.3 基于寿命周期成本和可靠度的水工结构优化模型的建立  21-24
    2.3.1 基于可靠度的结构优化模型  21-22
    2.3.2 基于寿命周期成本和可靠度的结构优化模型  22-24
  2.4 小结  24-25
3 基于智能响应面技术的水工结构高效分析方法  25-42
  3.1 水工结构应力分析方法  25-26
  3.2 基于最小二乘支持向量机和均匀设计的有限元应力方法计算  26-41
    3.2.1 均匀设计法  26-29
    3.2.2 最小二乘支持向量机在有限元应力计算中的应用  29-41
  3.3 小结  41-42
4 结构可靠度计算方法  42-70
  4.1 水工结构的极限状态  42-43
  4.2 结构可靠度基本理论  43-46
  4.3 一次二阶矩方法  46-52
    4.3.1 中心点法  47-48
    4.3.2 验算点法(JC法)  48-52
  4.4 蒙特卡罗方法  52-54
  4.5 重要抽样法  54
  4.6 马尔可夫链—重要抽样法  54-57
    4.6.1 马尔可夫链理论基础  55-56
    4.6.2 样本模拟过程  56
    4.6.3 f~(ζ|X)的选取  56
    4.6.4 状态点ζ的产生  56-57
    4.6.5 马尔可夫链—重要抽样法的基本步骤  57
  4.7 基于子集的马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)  57-65
    4.7.1 贝叶斯原理  58-59
    4.7.2 MCMC算法的基本思路和步骤  59-60
    4.7.3 MCMC算法  60-61
    4.7.4 MCMC方法产生任意目标分布π(x)的方法步骤  61-63
    4.7.5 子集法(subset)  63
    4.7.6 MCMC在子空间产生样本的方法  63-64
    4.7.7 基于MCMC和Subset法的结构失效概率的求解  64-65
  4.8 算例分析  65-67
  4.9 小结  67-70
5 单纯形微粒群优化算法  70-77
  5.1 标准微粒群算法  70-74
    5.1.1 标准微粒群算法的基本原理  70-71
    5.1.2 适应度函数的确定  71-72
    5.1.3 标准PSO的参数分析与设置  72-73
    5.1.4 标准PSO算法流程  73
    5.1.5 标准PSO算法的特点  73-74
  5.2 单纯形微粒群算法(SMPSO)  74-76
    5.2.1 单纯形法  74-75
    5.2.2 单纯形微粒群优化算法  75
    5.2.3 SMPSO算法流程  75
    5.2.4 基于SMPSO的水工结构优化设计  75-76
  5.3 小结  76-77
6 考虑LCC的混凝土重力坝智能优化实例  77-83
  6.1 基本资料  77
  6.2 混凝土重力坝智能优化数学模型  77-78
  6.3 重力坝失效模式分析  78-79
  6.4 荷载及荷载组合  79-80
  6.5 结果分析  80-82
  6.6 小结  82-83
7 结论与展望  83-85
  7.1 结论  83
  7.2 展望  83-85
参考文献  85-90
在读期间发表的学术论文  90-91
作者简介  91-92
致谢  92-93
发表论文  93-116

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