基于双策略改进遗传算法的斜塔斜拉桥索力优化分析

斜塔斜拉桥因其独特的结构特点和美学特征常被应用于城市建设中;它通过将桥塔倾斜,利用其不平衡力矩改善整体结构的受力性能,但其桥塔和主梁的受力情况更为复杂,确定合理的成桥状态索力以改善结构受力显得尤为重要。文章基于遗传算法,以某有背索斜塔斜拉桥为例,首先应用Midas有限元软件建立全桥梁单元模型,并运用未知荷载系数法求解出一组成桥状态索力较优解,用以生成遗传算法初始种群;并结合python编程语言对有限元软件ABAQUS进行了二次开发,以结构弯曲应变能最小化为目标,使其能够在不同初始索力条件下求解并计算结构弯曲应变能,以遗传算法为索力更新策略多次迭代求解计算,最终得到一组最优索力解。同时,为解决在种群基数较大情况下求解效率低下问题,通过引入精英保留策略和优质初始化种群策略(简称双策略)进行算法改进,提高了收敛效率。计算结果表明,相对于一次落架状态,优化后主梁和桥塔最大弯矩分别降低87.9%和67.8%,主梁竖向位移和桥塔纵向位移分别降低90.1%和96.3%,由此可见遗传算法的有效性。