基于APDL参数化建模的结构吊装工程吊点布置优化
The Optimization of Lifting Points in Structural Hoisting Engineering Based on APDL Parametric Modeling
摘要:
吊点的确定是结构整体吊装工程中的一项关键性技术问题,合理的吊点布置是桁架吊装能够安全顺利进行的重要保障。外界环境、起重设备的起重能力、结构本身的结构形式以及工程实际经济条件等因素都会对吊点的确定产生一定的影响。本文以太原水上运动中心终点塔的钢结构屋面桁架吊装工程为依托,综合考虑施工现场情况和屋面桁架的力学性能,在ANSYS参数化建模和MATLAB编程的基础上,为避免单目标优化带来的局限性,将多目标粒子群算法应用于屋面桁架的吊点优化中,实现了结构吊装方案的优化,从而达到指导施工的目的。
Abstract:
The determination of the lifting points is a key technical problem in the integral hoisting projects. The reasonable lifting points arrangement is an important guarantee for smoothly lifting the truss without accident. The determination of the lifting points will be influenced by the external environment, the lifting capacity of the lifting equipment, the structural form of the structure it-self, the actual economic conditions of the project, and so on. Based on the steel structure roof truss hoisting project of the Terminal Tower of Taiyuan Water Sports Center, this paper used ANSYS parametric modeling and MATLAB programming to apply the multi-objective particle swarm optimization algorithm to the lifting points optimization of roof trusses. This avoided the limitations of single-objective optimization. Meanwhile, it considered comprehensively the con-struction site situation and the mechanical properties of the roof truss. The optimization of the structural lifting scheme was realized to guide the construction.
参考文献
|
[1]
|
遇瑞, 罗永峰. 大跨度空间钢结构整体吊装施工方法现状的研究[C]//中国钢结构协会(China Steel Construction Society)、国家钢结构工程技术研究中心(National Engineering Research Center of Steel Structures). 2009全国钢结构学术年会论文集. 中国钢结构协会(China Steel Construction Society)、国家钢结构工程技术研究中心(National Engineering Research Center of Steel Structures), 2009: 6.
|
|
[2]
|
张小明. 有限元方法在钢结构厂房吊装中的应用[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆大学, 2009.
|
|
[3]
|
陈博文. 大跨度钢结构吊点优化研究[D]: [硕士学位论文]. 大连: 大连理工大学, 2011.
|
|
[4]
|
李瑞, 汪骥, 韩小岗, 等. 基于粒子群算法的船体分段吊装方案优化设计方法研究[J]. 中国造船, 2016, 57(3): 185-197.
|
|
[5]
|
李二虎, 杨敏. 基于遗传算法的船台分段吊装顺序优化[J]. 江苏科技大学学报(自然科学版), 2019, 33(1): 6-15.
|
|
[6]
|
李炳宇, 萧蕴诗, 汪镭. PSO算法在工程优化问题中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2004, 40(18): 74-76.
|
|
[7]
|
刘玉敏, 高松岩. 一种改进的粒子群优化算法及其算法测试[J]. 数学的实践与认识, 2019, 49(9): 237-247.
|
|
[8]
|
肖晓伟, 肖迪, 林锦国, 等. 多目标优化问题的研究概述[J]. 计算机应用研究, 2011, 28(3): 805-808+827.
|
|
[9]
|
徐鹤鸣. 多目标粒子群优化算法的研究[D]: [博士学位论文]. 上海: 上海交通大学, 2013.
|
|
[10]
|
胡涵, 李振宇. 多目标进化算法性能评价指标综述[J]. 软件导刊, 2019, 18(9): 1-4.
|
|
[11]
|
章恩泽. 多目标粒子群优化算法及其应用研究[D]: [博士学位论文]. 南京: 南京理工大学, 2016.
|
|
[12]
|
Coello, C.A.C., Pulido, G.T. and Lechuga, M.S. (2004) Handling Multiple Objectives with Particle Swarm Optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 8, 256-279. [Google Scholar] [CrossRef]
|