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![大型渡槽劣化模糊預測及維修計劃魯棒優(yōu)化.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/a32a4445-5f4f-4086-a83d-da4d3d853df0/a32a4445-5f4f-4086-a83d-da4d3d853df01.gif)
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文檔簡介
1、渡槽作為重要的渠系建筑物,歷史悠久,應用廣泛。在南水北調(diào)大型水利工程中又煥發(fā)出新的生機,一批大型甚至世界級特大型渡槽被修建。無論已建渡槽,還是新建渡槽,在工程運行中,不可避免的會出現(xiàn)性能的不斷劣化。如何保證渡槽高效、安全運行,降低壽命周期維修成本,成為了當今水利人應該考慮的重要問題。
渡槽運行工況復雜,影響渡槽劣化因素中既有確定性因素,又有不確定性因素,很難精確描述。渡槽劣化速度評價,也很難精確劃分劣化速度等級。渡槽劣化預測的
2、輸入是模糊的,輸出也是模糊的,因此渡槽劣化預測應用模糊預測。
本文首先分析總結(jié)渡槽劣化的主要影響因素,包括:先天條件、外界環(huán)境、運行環(huán)境等三個一級指標,以及設計、施工、凍融、濕度、酸性、堿性、維護管理、運行荷載等八個二級指標。選取二級指標作為預測因子,根據(jù)各因子的特性,將各因子劃分為不同的等級。根據(jù)模糊數(shù)學的基本原理,運用專家經(jīng)驗的方法確定對不同劣化速度的隸屬度,作為預測的輸出。
鑒于人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有高度的非線性、良
3、好的容錯性和計算的非精確性,故基于該模型建立了渡槽劣化預測模型。模型的輸入為各劣化影響因素的等級,輸出為對各劣化速度的隸屬度。根據(jù)最大隸屬度原則,可以預測出渡槽的劣化速度等級。實例分析表明,本方法預測精度較高,允許1個等級誤差時,擬合準確率為100%,預測準確率為100%;不允許等級誤差時,擬合準確率為86%,預測準確率為50%,取得了比較好的預測效果。
為延長建筑物的使用壽命,提高其壽命周期內(nèi)的使用性能,避免重大工程事故發(fā)生
4、,需要不斷地進行維護管理和維修加固。國內(nèi)外的工程管理實踐表明,建筑物維護管理費用往往超過其初建費用,工程的維護管理需要大量的資金投入??茖W地制定維護管理計劃,對于保證建筑物群體的安全及使用性能,合理使用和節(jié)約維修資金具有重要意義。本文以渡槽剩余壽命周期維護管理成本最低為目標函數(shù),建立了維修計劃優(yōu)化模型。
本文采用病毒進化遺傳算法對優(yōu)化模型求解,并對算法作出了改進。病毒進化遺傳算法在染色體評價時只評價個體的要求性能,而未考慮遺傳
5、個體的魯棒性,使得進化結(jié)果失去了魯棒性。本文對每個染色體在評價時引入年齡的概念,即認為個體年齡越高,其適應性越強,作為最優(yōu)解的魯棒性越好。
運用改進病毒進化遺傳算法對渡槽維修計劃優(yōu)化模型進行求解,優(yōu)化結(jié)果壽命周期成本較小,使用年限和使用性能能夠滿足渡槽使用要求。為驗證改進病毒進化遺傳算法(簡稱AVEGA)求解效果,本文優(yōu)化算法與以下優(yōu)化算法進行了比較:一般遺傳算法(簡稱SGA)、具有年齡結(jié)構(gòu)的遺傳算法(簡稱AGA)、病毒進化遺
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