基于MOPSO算法的大跨度钢管混凝土拱桥索力优化

摘要

以某大跨度钢管混凝土拱桥为研究对象，基于非线性动态惯性权重的多目标粒子群优化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization, MOPSO),提出考虑主拱圈截面刚度及线形控制的钢管混凝土拱桥施工阶段扣索索力优化方法，并与多目标遗传算法优化结果进行对比，分析该方法的可行性。结果表明，基于非线性动态惯性权重的多目标粒子群算法对两种目标函数控制下索力优化具有更好的收敛性；优化后目标方案的索力在满足安全系数的前提下得到一定增加，优化后线形偏差绝对值仅为5.36 mm,优化后结构在线弹性阶段的稳定性得到小幅度提升，文中索力优化方法可行。

关键词

桥梁 / 钢管混凝土拱桥 / 索力优化 / 多目标粒子群算法