对于大体积混凝土最优温控方案的选取,传统方法是按照规范的要求和人工反复修改方案,存在效率低下和受限于经验的问题。该文采用改进的微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化方法,以及基于有限元(FEM,finite element method...对于大体积混凝土最优温控方案的选取,传统方法是按照规范的要求和人工反复修改方案,存在效率低下和受限于经验的问题。该文采用改进的微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化方法,以及基于有限元(FEM,finite element method)的混凝土温度场和应力场仿真算法联合进行优化。算例设定了2个优化目标,即只考虑安全性的单目标优化(多特征点达到最小防裂安全系数1.8),以及考虑安全性和经济性的双目标优化(温控综合成本最小化)。计算结果表明,所提方法能够实现温控方案的自动寻优,优化结果更科学合理,总体研究效率可提高50%以上。考虑双目标优化后,在确保防裂安全的条件下能够明显降低温控措施的综合成本。展开更多
文摘对于大体积混凝土最优温控方案的选取,传统方法是按照规范的要求和人工反复修改方案,存在效率低下和受限于经验的问题。该文采用改进的微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化方法,以及基于有限元(FEM,finite element method)的混凝土温度场和应力场仿真算法联合进行优化。算例设定了2个优化目标,即只考虑安全性的单目标优化(多特征点达到最小防裂安全系数1.8),以及考虑安全性和经济性的双目标优化(温控综合成本最小化)。计算结果表明,所提方法能够实现温控方案的自动寻优,优化结果更科学合理,总体研究效率可提高50%以上。考虑双目标优化后,在确保防裂安全的条件下能够明显降低温控措施的综合成本。
