CN111967171A - 一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，属于轨道混凝土疲劳损伤预测领域，本发明基于连续损伤力学理论边界面概念，将高速铁路无砟轨道混凝土看作各向异性损伤材料，充分考虑无砟轨道混凝土结构在服役过程中承受的复杂应力状态，在主坐标系下引入拉压两个边界面和大小变化的极限断裂面，建立了高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤模型。

Description

一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法

技术领域

本发明涉及轨道混凝土疲劳损伤预测领域，尤其涉及一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法。

背景技术

目前，我国在300km/h及以上客运专线铁路上普遍采用无砟轨道技术。由于无砟轨道已经松散的道砟换成了刚度巨大的钢筋混凝土材料，使得无砟轨道结构对路基的变形和刚度极其敏感。列车的高速运行对轨道结构和路基土体的动力性能提出了很高的要求。列车速度的提高，导致轨道结构的振动加剧，尤其当列车速度接近土体的临界波速时，土体的动力响应急剧增加。列车速度的提高，导致路基内部动应力的影响范围变大，使得路基的不均匀沉降变大，进而引起轨道的不平顺，加剧了车轨的动力相互作用。路基变形的控制已经达到了亚厘米—毫米级，如：无砟轨道路基的工后零沉降理论、一般路基工后沉降不大于15mm、路基与其它结构交界处的差异沉降不大于5mm等，这些技术标准和工程问题已经超出了目前国际上对岩土材料极其构筑物工程特性的认识水平。

目前缺少一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，来辅助轨道的维修。

发明内容

本发明为解决上述问题，而提出的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，包括以下步骤：

S1、根据在应变能释放率空间提出的加载面、边界面和极限裂面概念，建立损伤增量矢量的概率模型：

S2、根据S1中的概率模型建立目标函数，目标函数为整个损伤体系中的最小期望使用年限，约束条件为整个损伤体系对加载面、边界面和极限裂面的最大使用损伤极限；

目标函数：

约束条件：

其中，决策变量为载荷量；

则加载面损伤增量如：S_k＝{S_k|k＝1,2KK}；

边界面损伤增量如：S_ik＝{S_ik|1≤i≤I,1≤k≤K}；

极限裂面损伤增量如：S_ijk＝{S_ijk|1≤i≤I,1≤j≤J,1≤k≤K}；

其中I，J，K分别为加载面、边界面和极限裂面面积；

S3、S2中的模型为线性约束的非线性规划问题，采用多种群遗传算法及其优化算法对S2中的模型进行求解；首先创建多个种群数目的初始种群，根据变量数量以及变量范围设置译码矩阵，并初始化种群；

S4、设置每个种群的交叉概率和变异概率都不一样，通过随机函数进行获取，记录总的进化代数；设置变量keepgen初始值为0，用

来记录当前最优解保持代数，MAXGEN为最有个体最少保持代数值设置为15，根据适应度函数设置一个较大值为最优值，用来记录进化过程的最优解；

S5、计算出各初始种群个体的目标函数值，设置MinObjV记录精华种群，MinSpecies记录精华种群的编码，初始值均为0的矩阵；

S6、计算各个种群适应度，选择、交叉、变异和重插入操作均采用遗传算法工具箱中的函数select，recombin，mut，reins；

S7、遍历所有的种群，找出当前种群中的最优解和下一个种群中的最劣解，并将当前种群中的最优解个体替代下一个种群中的最劣解个体，第一个种群中的最劣解用最后一个种群中的最优解进行替换；

S8、依次遍历各个种群，找出每个种群中的最优解，并将其与精华种群进行比较，如果当前最优值比精华种群中的最优值小，则将当前最优解个体替换原精华种群个体，当前最优解替换原精华种群中最优解；

S9、判断当前最优解是否与前一次的优化值相同，如果不同则更新最优解mint如果相同则keepgen值加1；

S10、判断最优解保持代数当是否低于MAXGEN，如果低于MAXGEN则开始新的一次迭代，否则结束，输出最优解，输出缺货期望值，输出库存总预算值，输出迭代进化过程图。

优选地，所述S1中的加载面公式如下：

其中，加载面损伤增量矢量的概率模型如下：

3.根据权利要求1所述的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于：所述S1中的边界面公式如下：

其中，边界面损伤增量矢量的概率模型如下：

优选地，所述S1中的极限裂面公式如下：

μ_ijk＝f_ijk(r_jT_ijk+(1-r_j){O_ijk+E[Q_ik]/f_ik})；

其中，极限裂面损伤增量矢量的概率模型如下：

优选地，所述S3种群数目NUM设置为12，代沟设置为0.9，染色体数目设置为40，每个变量的二进制数目设置为20。

优选地，所述S4中交叉概率在[0.65，0.95]之间随机，变异概率在[0.001，0.06]之间随机，设置变量gen初始值为0。

与现有技术相比，本发明提供了一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，具备以下有益效果：

1.本发明的有益效果是：基于连续损伤力学理论边界面概念，将高速铁路无砟轨道混凝土看作各向异性损伤材料，充分考虑无砟轨道混凝土结构在服役过程中承受的复杂应力状态，在主坐标系下引入拉压两个边界面和大小变化的极限断裂面，建立了高速铁路无

2.砟轨道混凝土结构疲劳损伤模型；通过将该理论模型嵌入有限元软件，模拟分析了双块式无砟轨道支承层在循环荷载作用下刚度退化过程.结果表明该模型能够较好地反映支承层在疲劳加载中的累积损伤非线性演变规律、损伤程度和分布形态，为解决高速铁路无砟轨道结构的疲劳损伤分析与寿命预测，提供了可行的理论分析方法。

附图说明

图1为本发明提出的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法的一具体实施例的系统图；

图2为本发明提出的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法的一具体实施例的有限元模拟分析图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

实施例1：

参考图1-2，一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，包括以下步骤：

S1、根据在应变能释放率空间提出的加载面、边界面和极限裂面概念，建立损伤增量矢量的概率模型：

S2、根据S1中的概率模型建立目标函数，目标函数为整个损伤体系中的最小期望使用年限，约束条件为整个损伤体系对加载面、边界面和极限裂面的最大使用损伤极限；

目标函数：

约束条件：

其中，决策变量为载荷量；

则加载面损伤增量如：S_k＝{S_k|k＝1,2KK}；

边界面损伤增量如：S_ik＝{S_ik|1≤i≤I,1≤k≤K}；

极限裂面损伤增量如：S_ijk＝{S_ijk|1≤i≤I,1≤j≤J,1≤k≤K}；

其中I，J，K分别为加载面、边界面和极限裂面面积；

S3、S2中的模型为线性约束的非线性规划问题，采用多种群遗传算法及其优化算法对S2中的模型进行求解；首先创建多个种群数目的初始种群，根据变量数量以及变量范围设置译码矩阵，并初始化种群；

S4、设置每个种群的交叉概率和变异概率都不一样，通过随机函数进行获取，记录总的进化代数；设置变量keepgen初始值为0，用来记录当前最优解保持代数，MAXGEN为最有个体最少保持代数值设置为15，根据适应度函数设置一个较大值为最优值，用来记录进化过程的最优解；

S5、计算出各初始种群个体的目标函数值，设置MinObjV记录精华种群，MinSpecies记录精华种群的编码，初始值均为0的矩阵；

S6、计算各个种群适应度，选择、交叉、变异和重插入操作均采用遗传算法工具箱中的函数select，recombin，mut，reins；

S7、遍历所有的种群，找出当前种群中的最优解和下一个种群中的最劣解，并将当前种群中的最优解个体替代下一个种群中的最劣解个体，第一个种群中的最劣解用最后一个种群中的最优解进行替换；

S8、依次遍历各个种群，找出每个种群中的最优解，并将其与精华种群进行比较，如果当前最优值比精华种群中的最优值小，则将当前最优解个体替换原精华种群个体，当前最优解替换原精华种群中最优解；

S9、判断当前最优解是否与前一次的优化值相同，如果不同则更新最优解mint如果相同则keepgen值加1；

S10、判断最优解保持代数当是否低于MAXGEN，如果低于MAXGEN则开始新的一次迭代，否则结束，输出最优解，输出缺货期望值，输出库存总预算值，输出迭代进化过程图。

进一步，优选地，所述S1中的加载面公式如下：

其中，加载面损伤增量矢量的概率模型如下：

3.根据权利要求1所述的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于：所述S1中的边界面公式如下：

其中，边界面损伤增量矢量的概率模型如下：

进一步，优选地，所述S1中的极限裂面公式如下：

μ_ijk＝f_ijk(r_jT_ijk+(1-r_j){O_ijk+E[Q_ik]/f_ik})；

其中，极限裂面损伤增量矢量的概率模型如下：

进一步，优选地，所述S3种群数目NUM设置为12，代沟设置为0.9，染色体数目设置为40，每个变量的二进制数目设置为20。

进一步，优选地，所述S4中交叉概率在[0.65，0.95]之间随机，变异概率在[0.001，0.06]之间随机，设置变量gen初始值为0。

本发明巡检无人机机巢分布及信息交互方法的一种详细实施例如下所示：

步骤(1)、以路基不均匀沉降区段高速铁路双块式无砟轨道为例，进行模拟，模拟中钢轨、道床板和路基采用线弹性本构，不考虑其疲劳损伤，按混凝土C15强度标准，选取与抗拉强度有关的a＝0.12，与抗压强度有关的b＝0.22，初始受拉极限断裂面的大小取为10.5Pa，初始受压极限断裂面大小取为66.6Pa，加载面与受拉边界面重合时R＝15.2Pa，支承层弹性模量取为5000MPa；

步骤(2)、从图2和下表1中可以看出双块式无砟轨道支承层在疲劳荷载作用下的疲劳累积损伤演变规律，可以看出由于极限断裂面的大小随着循环次数的增加逐渐增大，在循环加载前期，疲劳损伤增长较快，后期趋于缓慢，当循环次数达到80万次时，支承层的最大疲劳累积损伤值约为0.98，支承层局部发生疲劳开裂，在循环荷载的作用下，支承层的疲劳累积损伤过程为一非线性过程，疲劳累积损伤与应力应变场有着明显的相互耦合作用。

表1-支承层疲劳累计损伤过程

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据在应变能释放率空间提出的加载面、边界面和极限裂面概念，建立损伤增量矢量的概率模型：

S2、根据S1中的概率模型建立目标函数，目标函数为整个损伤体系中的最小期望使用年限，约束条件为整个损伤体系对加载面、边界面和极限裂面的最大使用损伤极限；

目标函数：

约束条件：

其中，决策变量为载荷量；

则加载面损伤增量如：S_k＝{S_k|k＝1,2K K}；

边界面损伤增量如：S_ik＝{S_ik|1≤i≤I,1≤k≤K}；

极限裂面损伤增量如：S_ijk＝{S_ijk|1≤i≤I,1≤j≤J,1≤k≤K}；

其中I，J，K分别为加载面、边界面和极限裂面面积；

S3、S2中的模型为线性约束的非线性规划问题，采用多种群遗传算法及其优化算法对S2中的模型进行求解；首先创建多个种群数目的初始种群，根据变量数量以及变量范围设置译码矩阵，并初始化种群；

S4、设置每个种群的交叉概率和变异概率都不一样，通过随机函数进行获取，记录总的进化代数；设置变量keepgen初始值为0，用来记录当前最优解保持代数，MAXGEN为最有个体最少保持代数值

设置为15，根据适应度函数设置一个较大值为最优值，用来记录进化过程的最优解；

S5、计算出各初始种群个体的目标函数值，设置MinObjV记录精华种群，MinSpecies记录精华种群的编码，初始值均为0的矩阵；

S6、计算各个种群适应度，选择、交叉、变异和重插入操作均采用遗传算法工具箱中的函数select，recombin，mut，reins；

S7、遍历所有的种群，找出当前种群中的最优解和下一个种群中的最劣解，并将当前种群中的最优解个体替代下一个种群中的最劣解个体，第一个种群中的最劣解用最后一个种群中的最优解进行替换；

S8、依次遍历各个种群，找出每个种群中的最优解，并将其与精华种群进行比较，如果当前最优值比精华种群中的最优值小，则将当前最优解个体替换原精华种群个体，当前最优解替换原精华种群中最优解；

S9、判断当前最优解是否与前一次的优化值相同，如果不同则更新最优解mint如果相同则keepgen值加1；

S10、判断最优解保持代数当是否低于MAXGEN，如果低于MAXGEN则开始新的一次迭代，否则结束，输出最优解，输出缺货期望值，输出库存总预算值，输出迭代进化过程图。

2.根据权利要求1所述的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于：所述S1中的加载面公式如下：

其中，加载面损伤增量矢量的概率模型如下：

3.根据权利要求1所述的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于：所述S1中的边界面公式如下：

其中，边界面损伤增量矢量的概率模型如下：

4.根据权利要求1所述的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于：所述S1中的极限裂面公式如下：

μ_ijk＝f_ijk(r_jT_ijk+(1-r_j){O_ijk+E[Q_ik]/f_ik})；

其中，极限裂面损伤增量矢量的概率模型如下：

5.根据权利要求1所述的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于：所述S3种群数目NUM设置为12，代沟设置为0.9，染色体数目设置为40，每个变量的二进制数目设置为20。

6.根据权利要求1所述的一种高速铁路无砟轨道混凝土结构疲劳损伤预测方法，其特征在于：所述S4中交叉概率在[0.65，0.95]之间随机，变异概率在[0.001，0.06]之间随机，设置变量gen初始值为0。

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