CN110361970B - 一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，根据建立吊挂看台的有限元模型，采取改进粒子群算法获取最优的倒链布置点，结合吊挂看台的初始受力和空间位移的有限元分析结果设计理论提升点和提升路线，通过位移传感器的理论空间坐标和实际空间坐标的差值，获取实际偏移量，进而将实际偏移量作为外荷载带入吊挂看台有限元模型中，调整倒链施加至吊挂看台上的作用力。本发明通过建立了多吊点体系优化模型，并对优化模型的进行适应度函数的对应计算，用以选取多吊点的布置方式，其中对于吊点的布置采用了改进的粒子算法对吊点的取值范围和区域进行优化，由此减少吊点的布置数量，进而节省吊装使用设备。

Description

一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法

技术领域

本发明属于吊挂看台施工领域，特别涉及一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法。

背景技术

看台，一般是指针对文体运动、娱乐表演等大型的集体活动时，提供给观众观看的席位，主要是指围绕在表演或比赛场地四周的观众席，例如体育场看台、演唱会看台等；现有的大型看台一般是由多块看台拼装而成，在看台的拼装过程中，一般利用吊挂机将看台吊起来，当看台到达指定位置时，再将看台放下。在吊挂看台起吊过程中，容易造成一定的初始几何偏差，或起由于吊点的布置，均会导致局部应力集中现象发生，而局部应力会引起结构的局部损坏，甚至导致整体结构的连续性破坏，因此，在拼装后提升吊挂看台的吊点选取上需要重新核算和优化，且在提升过程中所产生的位移偏差也需要通过安装在吊点的吊链进行实施操作后消除，或控制在一定误差范围内，因此，需要提供一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法。

发明内容

本发明提出用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，用以解决吊挂看台的吊点优化布置，以及提升过程中吊挂看台三向位移偏移量精准控制的问题，具体技术方案如下：

一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，包括以下步骤：

步骤一、根据吊挂看台结构图建立吊挂看台的有限元模型，并进一步开展有限元分析，其中建立有限元模型时将吊挂看台分割成有限单元，进行网格化处理；

步骤二、在吊挂看台的节点上布置监测点，并在监测点上安装位移传感器，采取改进粒子群算法获取最优的倒链布置点，从而优化布置吊挂看台的吊点；

步骤三、标定吊挂看台上位移传感器的初始空间坐标，标定倒链的初始受力状态和初始空间坐标，结合吊挂看台的初始受力和空间位移的有限元分析结果设计理论提升点和提升路线，并记录理论提升点空间坐标，进行分阶段提升；

步骤四、在提升至各理论提升点过程中，根据位移传感器的理论空间坐标和实际空间坐标的差值，获取实际偏移量；并将实际偏移量作为外荷载带入吊挂看台有限元模型中，并提取吊挂看台上吊点处的三向反力作为补偿量；将提取的吊点反力输出至中央控制器，中央控制器指挥控制机构调整倒链施加至吊挂看台上的作用力。

进一步的，基于吊挂看台结构本身的应变能变化，改变吊点位置进而调整结构自身总应变能大小，通过最小应变能比选优化布置吊点；其中吊点布置原则为一是吊点位置变量是离散的，即吊点位置不设置在杆件中部而设置在主梁交叉处，二是吊点位置是均布的，即吊点要求均匀分布在整个结构平面上。

进一步的，吊挂看台结构在吊装过程中会由于起重机吊装的不同步性导致结构自身形态的变化，因此，只考虑吊挂看台在被均匀提升脱离地面时刻的总应变能作为评价指标；

多吊点体系优化模型：

F_i(x,y)-[F_i]≤0 (2)

1≤Num_i(y)≤n，i＝1～x (3)

式中，x为吊点数量，y为吊点位置，

为利用有限元分析求解得到；F_i(x,y)为各起重机的实际受力；[F_i]为各起重机的许用荷载；evergy(x,y)为结构整体应变能；Num_i(y)为吊点编号，n为备选吊点位置集合。

4.根据权利要求3中所述的一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，其特征在于：针对上述数学模型构造基于惩罚函数的适应度函数：

式中，r为约束惩罚因子，sφ(x)中s为离散惩罚因子，φ(x)为离散惩罚函数；eval(x,y)为适应度函数。

进一步的，采用粒子群算法进行吊点取值范围的优化：①获取整个结构备选吊点位置数量，对其进行整数编号；②根据吊点数量确定吊点位置区域个数，即吊点数量和吊点位置划分的区域个数相等；③设置每个吊点位置区域的范围，均分所有的备选吊点位置总数，并做圆整处理。

具体吊点位置划分区域范围如下所示：

式中，n为备选吊点位置总数，i为当前吊点位置。

进一步的，由于每个吊点处对应的起重设备所分配的实际荷载不超过其自身许用荷载的75％，因此，定义吊点数量的具体范围如下：

式中，x_max为吊点最大数量，x_min为吊点最小数量，G₀为钢结构整体重量，G₁为所有起重设备中最小起重量，G₂为所有起重设备中最大起重量。

进一步的，采用粒子群算法进行全局寻优，在粒子群算法中，设计变量的变换对应粒子位置的改变，利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重，更改粒子速度和方向来修改粒子的所在位置。

进一步的，对于粒子个体惯性权重的取值则将粒子群分成三个子群，用

来划分粒子群区间，其中

为第t轮搜索到的全局最小值和粒子在t轮的适应值的比值。

进一步的，根据吊点优化布置结果，在每个优化后的倒链布置点上布置三条倒链，每条倒链各控制一个方向的位移量，并根据获取的补偿量进行三向位移调整；其中当偏移量差值小于偏移量阈值时，则进行提升至下一吊点；否则，再次进行控制倒链，调整偏差。

本发明具有以下有益效果：

本发明通过将吊挂看台进行网格化模型处理，为下一阶段吊点的优化和提升过程中偏移量控制提供了数据基础；在吊点优化过程中，首先确定了吊点的布置原则，以此明确优化的方向进而减少优化中的数据组合，减少计算量，再者考虑了起吊时多吊点组合的情况，建立了多吊点体系优化模型，并对优化模型进行适应度函数的对应计算，用以选取多吊点的布置方式，其中，对于吊点的布置采用了改进的粒子算法对吊点的取值范围和区域进行优化，由此减少吊点的布置数量，进而节省吊装使用设备；在吊点选取后，分别在相应吊点的三向上均安装吊链，以此来对应吊挂看台发生偏移后，进行三向相对应的位移调整。本发明通过将吊挂看台进行有限单元化模型处理，并基于初始的空间坐标和受力，进行吊点和监测点的优化和选取，并通过计算偏移量进行提升控制，此施工方法可精确定位和调整吊挂看台的拼装和提升，保证了施工质量，且节省吊点设备，进一步节省了施工造价。

附图说明

图1是吊挂看台框架结构平面示意图；

图2是吊挂看台模拟示意图；

图3是吊挂看台位移传感器布置示意图；

图4是吊挂看台应力和应变传感器布置示意图；

图5是吊挂看台优化后吊点示意图；

图6是设计理论提升路线图。

附图标记：1-吊挂看台、2-场心永久点、3-位移传感器、4-应力传感器、5-应变传感器、6-吊点、7-提升点、8-提升路线。

具体实施方式

本实施例以C形吊挂看台1提升为例，结合图1至图6，进一步说明一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，包括以下步骤：

步骤一、如图1所示，本吊挂看台1为C形吊挂看台，吊挂看台1整体采用双向交叉平面钢桁架结构，有四榀桁架贯穿其中，四角部位为肋环形布置，共设置8处临时支撑，节点采用相贯焊接节点；如图2所示，为吊挂看台1基于迈达斯(MIDAS)软件建立的有限元模型，构件采用梁单元来模拟，支座处的约束条件采用节点弹性连接，其中钢材弹性模量取为206000MPa，泊松比取为0.3；其中，对于的荷载选取：在有限元分析中不仅要考虑结构自重、外荷载，还需综合考虑施工现场实际状况如制作偏差、天气等环境因素，比如说雨天的情况下，构件上表面容易积水，可通过在有限元分析中加入一个估计值，这个估计值能近似代表雨水的重量来模拟环境因素，或引入相关规范中对应的风荷载、雪荷载等荷载值，因此加载阶段采用均布荷载的方法来模拟；对于边界条件的设置：将吊挂看台1作为刚体，对吊挂看台1底端设置为无约束，吊挂看台1顶端作用拉力，拉力大小大于吊挂看台1重量；

步骤二、在吊挂看台1网格化单元的节点上布置位移监测点并在监测点布置位移传感器3，采取改进粒子群算法获取最优的倒链布置点，从而优化布置吊挂看台1上吊点6；

具体吊挂看台1上吊点6优化布置如下：

由于构件在吊装过程中近似属于刚性提升过程，略去外力加载、卸载过程中产生的能量消耗，则外力所做的功在数值上就等于在这个过程中结构体内存储的应变能U，对于承受轴向载荷的结构，假设杆件上轴向刚度为EA_i，内力为N_i，且均在线弹性范围之内，则：

式中，l_i为杆件长度；对N_i求偏导，可得：

同样的，当结构承受扭转、弯曲或者剪切时，也可采取同样的推导，选取总应变能作为受力状态的量化指标。

由于结构本身的应变能大小会相应改变，其原理与钢结构上的吊点6布局是同样的，吊点6为施加约束处，对约束进行调整，可以改变结构自身总体应变能大小，因此目标是利用最小应变能来寻找吊点6优化布局。

其中对于吊点6布置原则：①吊点6位置不能设置在杆件中部而只能设置在主梁交叉处，即吊点6位置变量是离散的；②吊点6位置不能过于接近，否则容易使得钢结构两端下扰较大，吊点6要求均匀分布在整个钢结构平面上；因此，吊点6位置的设计要求使得钢结构变形和受力最小，即对应钢结构整体应变能最小。

2)结构在吊装过程中会由于起重机吊装的不同步性导致结构自身形态的变化，只考虑结构在被均匀提升脱离地面时刻的总应变能作为评价指标。

多吊点体系优化模型：

F_i(x,y)-[F_i]≤0 (4)

1≤Num_i(y)≤n，i＝1～x (5)

式中，x为吊点数量，y为吊点位置，

为利用有限元分析求解得到；F_i(x,y)为各起重机的实际受力；[F_i]为各起重机的许用荷载；evergy(x,y)为结构整体应变能；

Num_i(y)为吊点编号，n为备选吊点位置集合。

针对上述数学模型构造基于惩罚函数的适应度函数：

式中，r为约束惩罚因子，一般为目标函数最优值的1～10倍左右；sφ(x)中s为离散惩罚因子，φ(x)为离散惩罚函数；eval(x,y)为适应度函数。由于吊点数量和吊点位置均为正整数或者正整数的组合形式，故离散惩罚项sφ(x)取为0。

采用粒子群算法进行取值范围的优化：①获取整个钢结构备选吊点6位置数量，对其进行整数编号；②根据吊点6数量确定吊点6位置区域个数，即吊点6数量和吊点6位置划分的区域个数相等；③设置每个吊点6位置区域的范围，均分所有的备选吊点6位置总数，并做适当的圆整处理。具体吊点6位置划分区域范围如下所示：

式中，n为备选吊点位置总数，i为当前吊点位置。

由于每个吊点6处对应的起重设备所分配的实际荷载不超过其自身许用荷载的75％，因此定义吊点6数量的具体范围如下：

式中，x_max为吊点最大数量，x_min为吊点最小数量，G₀为钢结构整体重量，G₁为所有起重设备中最小起重量，G₂为所有起重设备中最大起重量；由于现场中，起重机的起重量相对比较固定，因此G₁、G₂都是唯一数值。

采用粒子群算法进行全局寻优，在粒子群算法中，设计变量的变换对应粒子位置的改变，利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重，更改粒子速度和方向来修改粒子的所在位置：

其中：

式中，

为第t次更新中第i个粒子的新样本，

为第t次更新中第i个粒子的原始值，w为惯性权重，r₁、r₂为[0,1]区间的随机数；c₁、c₂为两个学习因子，一般取值范围为[0,2]，常取固定值为2；

为粒子p在自身更新t轮中最好的位置，被称为p_best，

为粒子群中t次更新出现的最好粒子位置，被称为g_best。

其中，粒子个体惯性权重的取值：将粒子群分成三个子群，用

来划分粒子群区间，

为第t轮搜索到的全局最小值和粒子在t轮的适应值的比值。

①

满足此条件的粒子是粒子距离已知全局最优位置较远，是群体中较差的粒子，增加粒子的惯性权重以加强全局搜索能力，取w＝0.9；

②

满足此条件的粒子是群体中一般的粒子，按正态云发生器非线性动态的调

整粒子位置的惯性权重；自适应粒子群惯性权重生成新算法：

w_i＝0.9-0.4×exp(-(f(i)-Ex)^2/(2×En'^2) (11)

Ex＝5×w₁-w₂ (12)

En'＝normrnd(En,He) (13)

其中，w₁取0.9，w₂取0.4；En＝5；He＝0.5；从w的取值公式可知，w会随着粒子的适应度值的减小而减小，从而实现了较优粒子取得较小的w值；

③

满足此条件的粒子是群体中较为优秀的粒子，已经比较接近全局最优，所以采用较小的惯性权重，加快其全局收敛的速度，取w＝0.2。

结合以上方法，采用变形协调方程得到约束支反力，在只考虑自重的形式下，由能量平衡原理得出最优吊点6，计算步骤如下：

1)设定初始参数k_max、iter_max、n、r、x，其中iter_max为迭代次数的上限，n为备选吊点总数，r为约束惩罚因子，x为吊点数量；

2)初始化粒子吊点位置，速度及位移；

3)调用有限元软件计算粒子目标函数、约束惩罚函数以及适应度函数；

4)计算粒子群中的个体极值和全局极值；

5)修改惯性权重系数，并更新每个粒子的速度和位移；

6)进行t＝t+1时刻，如果t＝t_max，则输出位置y₀，否则返回2；

得到的优化后的吊点优化布置如图5所示：

步骤三、如图3所示，选取二分之一吊挂看台1为例，在吊挂看台1的连接节点上满布位移传感器3，如图4所示，选取二分之一吊挂看台1为例，在吊挂看台1的连接节点上交错布置应力传感器4和应变传感器5，通过应力传感器4和应变传感器5进一步标定吊挂看台1上位移传感器3的初始空间坐标；安装并标定倒链的初始受力状态，基于看台结构的初始受力和空间位移的有限元分析结果设计理论提升点7，并记录理论提升点7空间坐标，进行分阶段提升；其中，如图6所示，根据看台的有限元分析结果，预先设定理论提升路线8，整条线路上会有许多个设定的点，尽量将提升点7的间距设置足够小，即从初始点提升到第二点只有0.1cm，只需要0.1s；根据吊点6优化布置结果，在每个优化后的倒链布置点上布置三条倒链，每条倒链各控制一个方向的位移量。

步骤四、在提升至各理论提升点7过程中，根据位移传感器3的理论空间坐标和实际空间坐标的差值，从而获取实际偏移量；并将实际偏移量作为外荷载带入看台有限元模型中，并提取吊点6处的三向反力作为补偿量；将提取的吊点6反力输出至中央控制器，中央控制器指挥控制机构调整倒链施加至看台上的作用力；

假定理论上所有点的坐标均已知，且所有点也均是以初始点作为标准进行计算的，理论点坐标分别为x_i'，y_i'，z_i'，i为点号，理论上初始点的坐标为x'₀，y'₀，z'₀；在实际提升过程中，假定初始点坐标为x₀，y₀，z₀初始标定的，此坐标不一定为0，只是需要提前记录，实际坐标为x₁，y₁，z₁，以上点均以场心永久点2标定计算得到；

1)开始从初始位置进行起吊，假如提升到第一点，读取位移传感器3实际采集的位移量为a，b，c,其中a，b，c可能为负值。

2)计算1点的实际坐标：

x₁＝x₀±a，y₁＝y₀±b，z₁＝z₀±c。 (14)

3)计算a，b，c对应偏移量e，d，f

e＝x₁-x’₁，d＝y₁-y’₁，f＝z₁-z’₁。 (15)

4)将e，d，f传输到中央控制器，通过中央控制器进行计算相应的控制力，对倒链进行施加相应的控制力。

5)假如倒链施加力后，从位移传感器3重新采集新的偏移量为(k，m，n)。

6)重新计算1点的实际坐标:

x_1,new＝x₁±k，y_1,new＝y₁±m，z_1,new＝z₁±n。 (16)

7)验算偏移调整是否有效：

Δx＝x_1,new-x’₁，Δy＝y_1,new-y’₁，Δz＝z_1,new-z’₁。 (17)

8)假如Δx→0，Δy→0，Δz→0则完成此次调整，表明调整已达到理论效果。

9)如果Δx≠0，Δy≠0，Δz≠0，重新读取位移传感器3采集的位移量，再次算新坐标进行验证，直到满足理论坐标值。

10)如果满足条件8)，即提升至第二点，再次重复1)至9)，直至完成吊装。

Claims (6)

1.一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、根据吊挂看台(1)结构图、建立吊挂看台(1)的有限元模型，并进一步开展有限元分析，其中建立有限元模型时将吊挂看台(1)分割成有限单元，进行网格化处理；

步骤二、在吊挂看台(1)的节点上布置监测点，并在监测点上安装位移传感器(3)，采取改进粒子群算法获取最优的倒链布置点，从而优化布置吊挂看台(1)的吊点(6)；

采用粒子群算法进行全局寻优，在粒子群算法中，设计变量的变换对应粒子位置的改变，利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重，更改粒子速度和方向来修改粒子的所在位置；

对于粒子个体惯性权重的取值则将粒子群分成三个子群，用

来划分粒子群区间，其中

为第t轮搜索到的全局最小值和粒子在t轮的适应值的比值；①

满足此条件的粒子是粒子距离已知全局最优位置较远，是群体中较差的粒子，增加粒子的惯性权重以加强全局搜索能力，取w＝0.9；

②

满足此条件的粒子是群体中一般的粒子，按正态云发生器非线性动态的调整粒子位置的惯性权重；自适应粒子群惯性权重生成新算法：

w_i＝0.9-0.4×exp(-(f(i)-Ex)^2/(2×En'^2) (11)

Ex＝5×w₁-w₂ (12)

En'＝normrnd(En,He) (13)

其中，w₁取0.9，w₂取0.4；En＝5；He＝0.5；从w的取值公式可知，w会随着粒子的适应度值的减小而减小，从而实现了较优粒子取得较小的w值；

③

满足此条件的粒子是群体中较为优秀的粒子，已经比较接近全局最优，所以采用较小的惯性权重，加快其全局收敛的速度，取w＝0.2；

结合以上方法，采用变形协调方程得到约束支反力，在只考虑自重的形式下，由能量平衡原理得出最优吊点（ 6） ，计算步骤如下：

1)设定初始参数k_max、iter_max、n、r、x，其中iter_max为迭代次数的上限，n为备选吊点位置集合，r为约束惩罚因子，x为吊点数量；

2)初始化粒子吊点位置，速度及位移；

3)调用有限元软件计算粒子目标函数、约束惩罚函数以及适应度函数；

4)计算粒子群中的个体极值和全局极值；

5)修改惯性权重系数，并更新每个粒子的速度和位移；

6)进行t＝t+1时刻，如果t＝t_max，则输出位置y₀，否则返回2；得到的优化后的吊点优化布置；

根据吊点(6)优化布置结果，在每个优化后的倒链布置点上布置三条倒链，每条倒链各控制一个方向的位移量，并根据获取的补偿量进行三向位移调整；其中当偏移量差值小于偏移量阈值时，则进行提升至下一吊点(6)；否则，再次进行控制倒链，调整偏差；

步骤三、采用应力传感器(4)和应变传感器(5)标定吊挂看台(1)上位移传感器(3)的初始空间坐标，标定倒链的初始受力状态和初始空间坐标，结合吊挂看台(1)的初始受力和空间位移的有限元分析结果设计理论提升点(7)和提升路线(8)，并记录理论提升点(7)空间坐标，进行分阶段提升；

在吊挂看台(1)的连接节点上交错布置应力传感器(4)和应变传感器(5)，通过应力传感器(4)和应变传感器(5)进一步标定吊挂看台(1)上位移传感器(3)的初始空间坐标；安装并标定倒链的初始受力状态，基于看台结构的初始受力和空间位移的有限元分析结果设计理论提升点(7)，并记录理论提升点(7)空间坐标，进行分阶段提升；根据看台的有限元分析结果，预先设定理论提升路线(8)，整条线路上会有许多个设定的点，尽量将理论提升点(7)的间距设置足够小，即从初始点提升到第二点只有0.1cm，只需要0.1s；根据吊点(6)优化布置结果，在每个优化后的倒链布置点上布置三条倒链，每条倒链各控制一个方向的位移量；

步骤四、在提升至各理论提升点(7)过程中，根据位移传感器(3)的理论空间坐标和实际空间坐标的差值，获取实际偏移量；并将实际偏移量作为外荷载带入吊挂看台(1)有限元模型中，并提取吊挂看台(1)上吊点(6)处的三向反力作为补偿量；将提取的吊点(6)反力输出至中央控制器，中央控制器指挥控制机构调整倒链施加至吊挂看台(1)上的作用力。

2.根据权利要求1中所述的一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，其特征在于：基于吊挂看台(1)结构本身的应变能变化，改变吊点(6)位置进而调整结构自身总应变能大小，通过最小应变能比选优化布局吊点(6)；其中吊点(6)布置原则为一是吊点(6)位置变量是离散的，即吊点(6)位置不设置在杆件中部而设置在主梁交叉处，二是吊点(6)位置是均布的，即吊点(6)要求均匀分布在整个结构平面上。

3.根据权利要求1中所述的一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，其特征在于：吊挂看台(1)结构在吊装过程中会由于起重机吊装的不同步性导致结构自身形态的变化，因此，只考虑吊挂看台(1)在被均匀提升脱离地面时刻的总应变能作为评价指标；

多吊点体系优化模型：

F_i(x,y)-[F_i]≤0 (2)

1≤Num_i(y)≤n，i＝1～x (3)

式中，x为吊点数量，y为吊点位置，

为利用有限元分析求解得到；F_i(x,y)为各起重机的实际受力；[F_i]为各起重机的许用荷载；evergy(x,y)为结构整体应变能；Num_i(y)为吊点编号，n为备选吊点位置集合。

4.根据权利要求3中所述的一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，其特征在于：针对上述多吊点体系优化模型构造基于惩罚函数的适应度函数：

式中，r为约束惩罚因子，sφ(x)中s为离散惩罚因子，φ(x)为离散惩罚函数；eval(x,y)为适应度函数。

5.根据权利要求4中所述的一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，其特征在于：采用粒子群算法进行吊点(6)取值范围的优化：①获取整个结构备选吊点(6)位置数量，对其进行整数编号；②根据吊点(6)数量确定吊点(6)位置区域个数，即吊点(6)数量和吊点(6)位置划分的区域个数相等；③设置每个吊点(6)位置区域的范围，均分所有的备选吊点(6)位置总数，并做圆整处理；

具体吊点(6)位置划分区域范围如下所示：

式中，n为备选吊点位置集合，i为第i个吊点的位置。

6.根据权利要求5中所述的一种用于吊挂看台吊点选取及提升控制的方法，其特征在于：由于每个吊点(6)处对应的起重设备所分配的实际荷载不超过其自身许用荷载的75％，因此，定义吊点(6)数量的具体范围如下：

式中，x_max为吊点最大数量，x_min为吊点最小数量，G₀为钢结构整体重量，G₁为所有起重设备中最小起重量，G₂为所有起重设备中最大起重量。

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