陈涛

(深圳市市政设计研究院有限公司合肥设计院 安徽 合肥 230011)

传统结构设计主要以重复设计模式为主，按照假设、分析、校核以及重新设计的步骤，打开重复试算操作，获得符合结构设计要求的设计方案。此种设计模式会过度依赖设计人员的设计经验和能力，存在设计结果随机性较大的特点，设计方案容易受到设计者自身的判断力和经验影响。为实现对跨境桥梁结构截面的合理设计，做好设计优化工作，需要对传统设计方案进行创新和调整。遗传算法作为优化领域和计算机科学领域中的关注重点内容，将其运用到截面优化设计之中，能够达到对工程结构进行有效优化的效果，应用价值相对较高。

1 滨河路项目基本情况介绍

本次工程位于合肥东部新中心地区，道路呈现为东西走向，全长1 280 m，规划红线宽度32 m，北侧绿线宽度10 m。采用双向四车道机非分离布置模式，道路K0+386.642、K0+943.163 处分别与南淝河支流河道5、河道2相交，采取桥梁上跨河道设计方式，桥梁规模和结构形式如表1 所示。

表1 桥梁规模及结构形式

2 桥梁设计要点分析

2.1 上、下部结构设计

上部采用35 m预应力混凝土小箱梁设计模式，桥梁整体长度为41 m，横向按两幅桥进行设计，共设置11片小箱梁。下部结构采用轻型桥台模式，将钻孔灌注桩作为基础进行整体工程施工。桩径为1.2 m，桩基采用摩擦桩设计模式。

2.2 结构耐久性设计

在进行耐久性设计过程中，一方面，需要做好混凝土材料选择和应用，在设计阶段科学地完成水灰比与各项参数，明确各项材料具体性能，保证混凝土能够具备良好体积稳定性与抗入侵性等方面能力，水泥与骨料等材料的性能和质量可以满足设计要求；另一方面，需要在进行外形设计时尽量保持简洁，做好结构的形状设计与布置等各项操作，保证能够有效避免有害物质或水汽等在混凝土表面聚集。结构外形需要有利于进行混凝土振捣和后续养护施工，可以减轻荷载作用下的集中应力和约束力。

3 遗传算法

遗传算法是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学说，对有性繁殖过程与自然选择进行模拟，探索出最优解法的算法模式。遗传算法会通过模拟生物种群的方式，通过构建初始群体的方法，利用类似于染色体的编码模式，表示给定寻优问题一个可能解[1]。会通过对串组成群体进化过程进行模拟的方法，类比生物适应性，构建适应度函数，确定种群成员，淘汰适应性较差的个体，通过进行概率控制的方式，对种群成员进行变异和杂交处理，形成更加适应环境的种群，实现代代优化和改进，获得最优解。与传统优化模式相比，遗传算法优化模式，对于优化模型的要求相对较低，通用性相对较强。具有渐进式优化、智能搜索优化等方面的优势，在工程结构优化中有着不可忽视的价值。

桥梁截面设计属于桥梁工程的基础性设计内容，传统截面优化设计多数仅限于普通混凝土结构，而现代工程会采用大量预应力混凝土，加之传统设计优化模式存在一定问题，所以并不建议桥梁截面设计继续沿用传统模式[2]。可以借助遗传算法的优势，对截面结构优化设计进行分析，实现对结构截面的精准设计，保证能够更好地完成工程建设任务。

4 遗传算法在桥梁截面结构优化设计中的应用分析

4.1 构建截面优化数学模型

在进行截面优化数学模型的建设过程中，需要在确定结构类型、材料以及布局等各项细节之后，对结构各单元最优截面尺寸进行求解，以便获得最优化截面设计方案。其中，钢截面优化模型，存在结构材料单一的特点，可以运用目标函数直接进行截面积最小值获取，进而获得重量最轻状态下的结构设计方案；在进行混凝土截面结构设计优化过程中，由于截面积最小混凝土结构，会造成钢筋过于密集的问题，会直接增加造价成本和施工难度，所以在对钢筋混凝土结构进行模型建设时，会将工程造价作为目标函数，按照工程构造要求，进行截面尺寸的设置[3]。

设计变量选择。影响桥梁造价因素相对较多，截面尺寸以及钢筋面积等，都会对造价成本形成直接影响，但如果将所有参数均作为优化变量进行使用，会使求解过程变得极为复杂，所以只需要选取对造价起控制作用的参数即可。因为主梁高度会对工程造价产生较大影响，所以在进行全面优化处理过程中，会将截面有效高度作为优化变量。通过一系列分析确定，在进行截面设计过程中，需要通过适当增加截面形心高度的方式，做好优化设计[4]。截面核心距能够直观地体现出运营阶段承受荷载能力，核心距数值越大，所需要使用的预应力钢筋数量也会越小。通过模型分析发现，混凝土截面经济效率越高，混凝土材料沿梁高分布也会更加合理。需要通过适当提升截面抗弯效率的方式，在进行主梁间距布置过程中，如果吊装重量没有设置相应限制，宜采用大主梁间距进行设计。

在将截面有效高度作为设计变量时，会通过构造措施确定其余参数，将其视为预定参数进行优化设计。在进行钢筋配制过程中，纵向主筋主要用于承受外部荷载，而其余外荷载和构造会由其余钢筋承担，在进行钢筋优化设计时，会将选定钢筋视为相等状态，所以会将主机面积作为设计变量。在进行预应力混凝土梁的钢筋设置过程中，会将纵向预应力钢筋作为设计变量，将其余部分钢筋作为预定参数[5]。预应力混凝土结构和部分预应力结构处于不同位置时，截面需要同时进行普通钢筋和预应力钢筋的配置，两者均需要承受一定量的外部荷载。由于预应力钢筋和普通钢筋价格存在一定差异，两种钢筋用量会对量造价产生直接影响，所以会将普通钢筋面积和预应力筋为优化设计变量，其余部分钢筋作为预定参数。

在上述分析过程中，会将造价作为量优化目标函数，通过设置相应设计变量的方式，展开相应遗传计算，获得最优化的截面尺寸与其他各项数值，完成设计优化任务。

4.2 遗传算法在截面优化中的程序实现

完成截面优化数学模型建设之后，需要利用遗传算法实现优化模型求解，在计算机的帮助之下完成编程，展开相关优化操作。优化程序设置，主要包括遗传算法计算部分与程序界面设计两部分内容。

在进行程序界面设计时，强调需要保证界面友好状态，能够提高界面设置的灵活度和简洁适用性。在进行计算部分设置过程中，需要保证计算效率和计算精准度，要对桥梁优化计算复杂性进行充分考量，利用相关软件完成计算操作，确保能够通过对通用程序设计语言的应用，实现遗传算法计算。

在进行程序设置过程中，可以采用混合编程模式，按照遗传算法的具体要求，在确定初始条件之后，进行计算模块设置和调用。需要对系统用户界面进行可视化编程，通过对各种计算引擎及软件的合理使用，完成算法优化[6]。优化程序流程主要包括算法模块、输入模块以及输出模块三部分内容，其中在程序输入部分，会设置输入截面分类和变量上下限值等各项内容，做好已知截面尺寸与各材料价格比等数据的输入。使用者会按照变量取值范围的不同，展开相应操作。虽然会对优化速度产生影响，但最终输出部分优化结果基本相同。

4.3 优化设计说明

在进行截面优化过程中，需要考虑到稳定性、应力以及应变等各项情况，需要对约束问题进行充分分析，通过针对性地调整做好约束条件的处理。因为遗传算法主要适用于无约束问题的优化设计，所以需要保证能够对约束问题进行合理处理，达到将有约束问题变为无约束化的状态，确保能够运用罚函数法解决该项问题。罚函数也被称为无约束最小化逼近法，会将问题约束函数以某种形式归并到目标函数之中，通过将约束优化问题转化为无约束优化问题的方式，根据解数序列完成对原问题可行性的分析，进而保证原有约束问题能够以无约束的形式进行处理。在对罚函数进行应用过程中，会将约束条件添加到适应度函数之中，可以根据计算结果确定，越不符合约束条件的罚函数数值会越高，所得到相应适应度函数数值会越小，可以通过此种方法将约束条件信息加入适应度函数中进行计算。

4.4 实际应用分析

在利用遗传算法进行优化设计处理过程中，需要从最初方案开始，展开相应计算。但如果在进行结构优化设计过程中，没有对设计变量进行人为性的限制范围，会造成其取值范围过大的问题，而按照工程经验附加约束条件，也可能会造成人为对结构优化设置约束条件的状况，所以需要对编码和解码方案进行设计，通过设置一组或几组类似限制条件的方式，再进行深度搜索。在进行搜索时，需要根据相应条件对限制条件进行调节，以便获得最优化结果。在使用遗传算法过程中，需要对控制参数进行科学筛选和管控，做好交叉概率、变异概率以及种群规模等各项数值的控制。在对结构优化设计软件进行使用过程中需要注意：软件使用存在约束条件多、设计变量大的特点，目标函数计算工作量相对较大，会对结构优化设计问题形成一定负面影响，应确定最佳群体规模。需要解决计算机费用和优化结果问题，做好优化软件通用性和计算量之间的平衡，确保能够在规定时间范围内完成结构优化设计。在运用软件完成有效高度、预应力筋用量等各项数值的计算之后，需要根据具体的工程设计要求，对计算结果进行校验，并在确定无误之后，按照计算结果进行优化方案设置。

在对预应力筋布置方式进行设计过程中，因为其和桥梁结构体系、受力情况等有着密切关联，所以在进行预应力钢筋的布置过程中，不仅要考虑规定构造要求，同时还要对后续施工便利性、结构受力要求等进行充分考虑。强调需要对锚具形式进行合理选择，保证其和预应力钢筋形式的匹配度，确保整体钢筋布置能够在满足结构受力要求的同时，防止出现引起过大结构次内力的情况。对材料经济指标先进性进行充分考量，尽量避免使用多次反向曲率和极限小半径处理的方式。在进行起拱度的设计过程中，需要通过精准估算，预估出最大起拱度数值，做好预应力混凝土梁体的设计和改进，预设下挠度，实现对上拱度的有效控制。需要对预应力筋张拉施工质量进行严格控制，保证梁底边受压均匀程度，防止出现单边受力变形问题，保证预应力筋管道铺设平顺程度，减少摩阻力损失。对加密定位网进行使用，将其和钢筋骨架连接在一起，保证管道不会轻易移动，防止在进行混凝土浇筑过程中出现波纹管浮动的问题。在张拉之后，对梁体变形问题进行跟踪监测，如果发现存在起拱超标问题，需要在保证桥下净空度的前提下，适当降低台顶支点和蹲支点，抵消其拱超标所造成的桥面过高问题。需要在保证结构承载能力能够达到要求的同时，对桥面铺装厚度进行重新调整，重新进行拉坡处理，以便保证最终的截面建设质量，确保优化设计方案能够为桥梁截面部分的高质量建设起到良好指导作用。

4.5 优化结果分析

在解决本次工程截面设计问题时，技术人员对钢筋混凝土梁各项情况展开了充分分析和研究，确定了荷载计算弯矩值与其他各项数值，并以各项数值为依据，对截面展开了优化处理。将各项数据输入计算程序之后，优化计算程序开始启动，开始根据要求逐步对各项内容进行计算。经过优化计算之后，钢筋与截面面积等均得到了相应调整，有效高度和其他各项数值的设置，在经过检验后发现，也处于较为理想的状态。

在完成所有优化设计之后，为保证整体设计方案的应用质量，不会出现后续返工等一系列问题，技术人员对结果进行了校核检验。按照计算结果和配筋情况，技术人员对挠度和裂缝宽度等数据进行了分析，计算结果显示，挠度数据符合设置要求，并不需要进行预拱度的设置。如果由于特殊情况需要展开预拱度的设置，也可以运用程序完成相关数值的计算。此外，在对裂缝宽度进行校验之后发现，裂缝宽度符合规范要求。经过上述分析可以确定，本次设计能够实现对截面的切实优化，减少不必要的工程成本投入，达到了预期优化目标。

5 结语

本文通过对滨河路项目基本情况的介绍，对遗传算法在结构优化中的应用方式展开了深度探讨。由于截面设计属于整体桥梁设计的关键性内容，所以需要进一步加大对截面结构设计的研究力度，掌握截面部分优化设计要点。需要根据遗传学算法的具体处理方案，制订出较为合理的截面结构优化设计方案，保证能够利用遗传算法完成设计的最优解获取，通过制订出可行性较高的优化方案，来实现对截面结构设计的切实优化，保证中小跨径桥梁项目建设质量，为地方交通发展和建设奠定良好基础。