CN111523168B - 多工况多目标下液体粘滞阻尼器参数优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多工况多目标下液体粘滞阻尼器参数优化方法，包括步骤：采用响应面法对目标工况下的不同阻尼器参数时位移指标或内力指标对应的值进行非线性曲线拟合；用单点最大相对误差与决定系数评价响应面的拟合效果；通过极值线性模式对各个响应面函数进行无量纲化处理；确定各个目标工况的权重系数；运用线性加权和法将各目标工况对应的响应面函数进行线性叠加；采用遗传算法对叠加后的新响应面函数进行参数最优化分析。本发明优化方法达到了降低加劲梁纵向振动响应、优化塔底的受力状态和降低液体粘滞阻尼器的制造成本的目的。

Description

多工况多目标下液体粘滞阻尼器参数优化方法
技术领域
本发明涉及大跨度公路悬索桥液体粘滞阻尼器优化领域，特别是一种多工况多目标下液体粘滞阻尼器参数优化方法。
背景技术
大跨桥梁结构通常采用半漂浮体系或漂浮体系，即加劲梁不设纵向约束，导致结构纵向刚度小，对风、车流等外部激励引起的加劲梁纵向振动非常敏感。研究表明，作为大跨桥梁运营阶段常见的动力荷载，风和车流荷载的长期作用会引起加劲梁梁端的反复纵向振动，由此导致过大的纵向位移极值和纵向累积位移可能会诱发梁端伸缩缝的病害，这不仅会对桥上行车的舒适性产生较大的影响，也会直接影响桥梁服役寿命与结构安全。因此，大跨桥梁多采用在塔梁交界处设置液体粘滞阻尼器的方法进行纵向减振，减小纵向位移极值与纵向累积位移。然而，设置液体粘滞阻尼器后，塔底纵向剪力与塔底纵向弯矩随着阻尼器参数的变化而发生较大的变化，对塔底的受力状态、安全性和可靠性有较大的影响。
液体粘滞阻尼器的设计参数包括阻尼系数C和速度指数α。通过计算和分析不同阻尼器参数对各荷载工况下加劲梁位移和塔底纵向弯矩的影响规律可知：加劲梁纵向位移极值与纵向累积位移均随着速度指数α的减小而减小，因此速度指数α宜取小一些，但过小的速度指数α对阻尼器的加工制造提出了考验，同时提高了制造成本，一般在实际工程中取为0.3～0.5。此外，加劲梁纵向位移极值与纵向累积位移均随着阻尼系数C的增大而减小，但过大的阻尼系数C会导致塔底纵向弯矩增大，所以阻尼系数C也不宜过大。因此，需对液体粘滞阻尼器的设计参数进行合理优化，以达到降低加劲梁纵向振动响应、优化塔底的受力状态和降低该阻尼器制造成本的目的。
多工况多目标下液体粘滞阻尼器的参数优化方法主要包括两个方面：多工况下加劲梁位移和内力的响应面拟合与评价、多目标下阻尼器最优参数的计算。目前尚未公开液体粘滞阻尼器参数优化方法的相关方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种多工况多目标下液体粘滞阻尼器参数优化方法，降低加劲梁纵向振动响应、优化塔底的受力状态和降低液体粘滞阻尼器的制造成本。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种多工况多目标下液体粘滞阻尼器参数优化方法，包括以下步骤：
步骤1：采用响应面法对目标工况下的不同阻尼器参数时位移指标或内力指标对应的值进行非线性曲线拟合，一个目标工况对应一个响应面函数；
步骤2：用单点最大相对误差ME与决定系数R2评价响应面的拟合效果；若响应面精度不满足要求，则需要对目标工况的数据重新进行非线性曲线拟合，直至精度满足要求；
Figure BDA0002461220590000021
Figure BDA0002461220590000022
式中：k为由试验设计确定的参数分组数；yi为第i组参数对应的实际响应值；
Figure BDA0002461220590000023
为第i组参数对应的响应面模型计算值；
Figure BDA0002461220590000024
为所有k组参数实际响应的平均值；当ME趋近于0，R2趋近于1时，表明响应面的拟合精度高；
步骤3：通过极值线性模式对各个响应面函数进行无量纲化处理，极值线性模式的转换规则如下：
Figure BDA0002461220590000031
式中：An为新数据，位于[0,1]之间；A0为原数据；max为所有数据中的最大值；min为所有数据中的最小值；
步骤4：确定各个目标工况的权重系数；各多项式的权重系数由液体粘滞阻尼器的设计参数对位移、内力指标的影响程度决定；液体粘滞阻尼器的设计参数包括阻尼系数C和速度指数α，各个权重系数之和应为1；
步骤5：运用线性加权和法将各目标工况对应的响应面函数进行线性叠加；
步骤6：采用遗传算法对叠加后的新响应面函数进行参数最优化分析；优化目标是所有目标工况下加劲梁纵向位移极值、纵向累积位移和塔底纵向弯矩均较小。
进一步地，在步骤2中，要求单点最大相对误差ME≤10％，决定系数R2≥0.9。
进一步地，所述响应面函数的形式为二次多项式响应面。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：以随机风荷载、随机车流荷载单独或联合作用为工况，以位移指标(纵向位移极值和纵向累积位移)和内力指标(塔底纵向剪力和塔底纵向弯矩)为优化目标对液体粘滞阻尼器的设计参数进行合理优化，达到了降低加劲梁纵向振动响应、优化塔底的受力状态和降低该阻尼器制造成本的目的。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为实例中的一座大跨度公路悬索桥。
图3为风与车流荷载联合作用下加劲梁纵向位移极值的响应面拟合结果。
图4为纵桥向液体粘滞阻尼器布置图。
图5为塔梁结合处液体粘滞阻尼器俯视图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明优化方法包括6个部分，本实例通过一座大跨度公路悬索桥(如图2所示)对本发明方法进行说明。
第一步：采用响应面法对目标工况下的数值模拟计算结果(即不同阻尼器参数时位移指标或内力指标对应的值)进行非线性曲线拟合，一个目标工况对应一个响应面函数。本实例共9个工况，分别为分别对应了风、车流荷载单独以及联合作用下的纵向累积位移、纵向位移极值以及塔底纵向弯矩。
响应面法的基本思想是通过近似构造一个具有明确表达式的多项式来表达隐式功能函数，它采用简单的显式函数来模拟实际结构复杂的输入输出关系，是一种试验条件寻优的方法，适用于解决非线性数据处理的相关问题。
响应面函数形式的选取一般应遵循以下两个原则：(1)响应面函数应尽可能准确地模拟实际结构输入与输出之间的关系；(2)响应面函数应尽量简洁以提高计算效率。常见的响应面函数形式有二次多项式响应面、神经网络响应面、Kriging模型响应面、径向基函数响应面和支持向量机响应面等。
本实例采用二次多项式响应面的形式，其表达式如下：
g(x,y)＝a+bx+cy+dx2+ey2+fxy
第二步：用单点最大相对误差(ME)与决定系数(R2)评价响应面的拟合效果，，ME的值非负(ME≥0)，R2的值介于0与1之间。当ME趋近于0，R2趋近于1时，表明响应面的拟合精度高。表1列出了上述9种目标工况下响应面的拟合结果。以风与车流荷载联合作用工况下加劲梁纵向位移极值为例，给出了响应面的拟合结果，如图3所示。由表1和图3可知，拟合结果均满足精度要求。
表1目标工况下响应曲面拟合结果
Figure BDA0002461220590000051
第三步：通过极值线性模式对各个响应面函数进行无量纲化处理——归一化。
第四步：确定各个目标工况的权重系数。各多项式的权重系数由液体粘滞阻尼器的设计参数(阻尼系数C、速度指数α)对位移、内力指标的影响程度决定。
本实例中，液体粘滞阻尼器的2个设计参数对2项位移指标和2项内力指标的影响程度相同；同时考虑到2项内力指标中的塔底纵向剪力与纵向弯矩的变化相同，只需要考虑其中1项内力指标并将其权重系数加倍即可。基于上述考虑，最终将各工况下的纵向位移极值和纵向累积位移的权重系数确定为1/12，将各工况下的塔底纵向弯矩的权重系数确定为1/6，所有9种目标工况的权重系数之和为1。
第五步：运用线性加权和法将各目标工况对应的响应面函数(二次多项式)进行线性叠加，得到一个新响应面函数。
第六步：采用遗传算法对叠加后的新响应面函数进行参数最优化分析。优化目标是使上述二次多项式的值最小，即所有目标工况下加劲梁纵向位移极值、纵向累积位移和塔底纵向弯矩均较小，以达到优化全桥结构受力、降低纵向振动响应的目的。
优化分析结果表明，液体粘滞阻尼器的最优参数为：阻尼系数C为670kN/(m/s)0.38，速度指数α为0.38。因此液体粘滞阻尼器参数建议取值区间为：阻尼系数C宜取500～700kN/(m/s)α，速度指数α宜取0.3～0.5。

Claims (1)

1.一种多工况多目标下液体粘滞阻尼器参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用响应面法对目标工况下的不同阻尼器参数时位移指标或内力指标对应的值进行非线性曲线拟合，一个目标工况对应一个响应面函数；
步骤2：用单点最大相对误差ME与决定系数R 2评价响应面的拟合效果；若响应面精度不满足要求，则需要对目标工况的数据重新进行非线性曲线拟合，直至精度满足要求；
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE004
式中：k为由试验设计确定的参数分组数；y i为第i组参数对应的实际响应值；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为第i组参数对应的响应面模型计算值；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为所有k组参数实际响应的平均值；当ME趋近于0，R 2趋近于1时，表明响应面的拟合精度高；
步骤3：通过极值线性模式对各个响应面函数进行无量纲化处理，极值线性模式的转换规则如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
式中：A n为新数据，位于[0,1]之间；A 0为原数据；max为所有数据中的最大值；min为所有数据中的最小值；
步骤4：确定各个目标工况的权重系数；各多项式的权重系数由液体粘滞阻尼器的设计参数对位移、内力指标的影响程度决定；液体粘滞阻尼器的设计参数包括阻尼系数C和速度指数α，各个权重系数之和应为1；
步骤5：运用线性加权和法将各目标工况对应的响应面函数进行线性叠加；
步骤6：采用遗传算法对叠加后的新响应面函数进行参数最优化分析；优化目标是所有目标工况下加劲梁纵向位移极值、纵向累积位移和塔底纵向弯矩均较小；
在步骤2中，要求单点最大相对误差ME≤10%，决定系数R 2≥0.9；
所述响应面函数的形式为二次多项式响应面。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114877006B (zh) * 2022-04-07 2023-03-24 深圳市朝上科技有限责任公司 一种由阶梯型活塞缸构成的磁流变阻尼器
CN114738589B (zh) * 2022-04-14 2023-08-04 中国核电工程有限公司 一种核级管道支架的设置方法及装置
CN117251952B (zh) * 2023-09-08 2024-07-05 海南大学 基于多水准分级屈服阻尼器的减震结构的优化设计方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5176895B2 (ja) * 2008-11-18 2013-04-03 富士通株式会社 Ｓｒａｍ形状パラメータ等の多目的最適化設計支援装置、方法、及びプログラム
CN105787170B (zh) * 2016-02-26 2019-02-26 北京工业大学 一种基于全因子试验的组合簧片式空间可展结构优化设计方法
CN109002577B (zh) * 2018-06-11 2023-01-10 韶关学院 一种悬架的优化方法及系统
CN109101759B (zh) * 2018-09-04 2023-06-16 贵州理工学院 一种基于正逆响应面法的参数识别方法
CN110968970B (zh) * 2019-11-28 2021-07-13 河海大学 一种轴流泵辐条多工况优化设计的方法

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