樁式海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)可靠度分析及優(yōu)化方法研究.pdf

1、近十年來(lái)，隨著能源需求持續(xù)增長(zhǎng)、全球氣候變暖和環(huán)境污染不斷加重，人們把目光逐漸聚集到可替代的可再生能源.海洋風(fēng)能上。海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)長(zhǎng)期矗立在惡劣的海洋環(huán)境里，體積龐大，造價(jià)昂貴，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中需要考慮很多不確定性因素(比如材料特性、幾何尺寸、荷載等)，絕對(duì)的安全是不可能的，海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性是當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。本文的研究針對(duì)樁式海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，在國(guó)內(nèi)外有關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上對(duì)海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論和可靠度方法一些相關(guān)問(wèn)題進(jìn)

2、行了較為深入的研究，具體做了以下幾個(gè)方面的工作：
　　 (1)基于粒子群優(yōu)化(PSO)的樁式海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)確定性優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
　　 樁式海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的、非線性約束的優(yōu)化問(wèn)題，針對(duì)傳統(tǒng)的基于梯度信息的優(yōu)化方法在處理非線性問(wèn)題中易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題，本文將一種耦合懲罰函數(shù)的PSO算法引入到海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)概念設(shè)計(jì)中，PSO算法是從群體動(dòng)物聚集覓食這一活動(dòng)中受到啟發(fā)而發(fā)展的，該算法利用個(gè)體和群體的信息共享不

3、斷改進(jìn)自身的位置從而進(jìn)行局部和全局最優(yōu)搜索，本文中以樁和三腳架連接段直徑及壁厚為設(shè)計(jì)變量，以基礎(chǔ)總重量作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，在給定的約束條件下建立了三腳架基礎(chǔ)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，另外本文還研究了PSO參數(shù)變化對(duì)結(jié)果的影響，協(xié)調(diào)的參數(shù)組合可以避免陷入早熟收斂而能夠快速的獲得全局的最優(yōu)解，通過(guò)與ANSYS優(yōu)化模塊(零階方法)的計(jì)算結(jié)果比較驗(yàn)證了該方法的有效性，本方法為海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)的確定性設(shè)計(jì)提供了一條有效的途徑。
　　 (2)基于PSO的軸

4、向荷載樁可靠度分析方法
　　 針對(duì)具有顯式表達(dá)式的軸向抗壓、抗拔荷載樁功能函數(shù)往往表現(xiàn)為高度非線性的特點(diǎn)，本文從可靠度指標(biāo)的幾何涵義出發(fā)，建立了可靠度指標(biāo)的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，然后利用全局最優(yōu)解的PSO算法求解可靠度指標(biāo)。在解決有約束的問(wèn)題時(shí)，通過(guò)代換的方法，將有約束問(wèn)題轉(zhuǎn)換成無(wú)約束問(wèn)題，該方法計(jì)算簡(jiǎn)便，無(wú)需求解偏導(dǎo)數(shù)且無(wú)需給出初始迭代點(diǎn)，能夠獲得設(shè)計(jì)點(diǎn)，并得到足夠精確的失效概率，這在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)帶來(lái)很大方便，幾個(gè)算例驗(yàn)證了其有效性

5、，該方法對(duì)于復(fù)雜的非線性功能函數(shù)的巖土工程問(wèn)題，更顯示出巨大的優(yōu)越性。
　　 (3)基于支持向量機(jī)(SVM)分類技術(shù)的海上風(fēng)機(jī)樁基體系可靠度方法
　　 海上風(fēng)機(jī)樁基承受豎向荷載和橫向荷載的復(fù)合作用，失效模式復(fù)雜且極限狀態(tài)方程無(wú)法顯式表達(dá)，模擬基礎(chǔ)上的體系可靠度方法常用來(lái)計(jì)算該類復(fù)雜體系可靠度的精確解，然而一個(gè)主要的缺陷是模擬次數(shù)很高十分耗時(shí)，為了解決這一問(wèn)題，本文發(fā)展了一種基于SVM分類的體系可靠度模擬方法，并進(jìn)行了數(shù)值

6、試驗(yàn)比較，該方法利用SVM構(gòu)造一個(gè)分類器函數(shù)，而不是構(gòu)造功能函數(shù)本身的響應(yīng)面函數(shù)，然后采用蒙特卡羅(MCS)進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算失效概率，計(jì)算結(jié)果通過(guò)與直接的MCS、重要抽樣(IS)比較，發(fā)現(xiàn)該法計(jì)算穩(wěn)定，能夠獲得更為理想的結(jié)果，對(duì)于基樁這樣的隱式功能函數(shù)復(fù)雜結(jié)構(gòu)十分有效。
　　 (4)基于SVM回歸技術(shù)的樁式海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)優(yōu)化方法
　　 海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的造價(jià)很高，確定性優(yōu)化設(shè)計(jì)能大大降低基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的初始總重，但不能對(duì)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

7、的風(fēng)險(xiǎn)水平加以控制，本文推薦了一種基于可靠度的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，該方法利用支持向量回歸機(jī)回歸技術(shù)進(jìn)行兩級(jí)響應(yīng)面(分析響應(yīng)面，設(shè)計(jì)響應(yīng)面)近似策略，第一級(jí)響應(yīng)面為分析響應(yīng)面，即利用支持向量機(jī)在設(shè)計(jì)變量和隨便變量空間擬合功能函數(shù)的近似表達(dá)式，第二級(jí)響應(yīng)面為設(shè)計(jì)響應(yīng)面，即利用支持向量機(jī)在設(shè)計(jì)變量空間擬合失效概率的近似表達(dá)式。通過(guò)算例驗(yàn)證了該方法能在結(jié)構(gòu)的可靠性與經(jīng)濟(jì)性之間選擇一種合理的平衡，同時(shí)該方法比其他的基于可靠度的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法更能夠節(jié)省計(jì)算

8、成本而能維持其精度，為海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)基于可靠度的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了一種全新可行的科學(xué)方法。
　　 (5)海上風(fēng)電場(chǎng)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)型式模糊優(yōu)選
　　 針對(duì)海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)概念設(shè)計(jì)中經(jīng)常遇到的復(fù)雜的方案優(yōu)選問(wèn)題，將多因素、多層次模糊優(yōu)選理論引入基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)選型工作中，針對(duì)影響因素復(fù)雜、確定隸屬函數(shù)主觀因素較強(qiáng)的情況，成功引入因素的優(yōu)先關(guān)系法來(lái)確定優(yōu)選矩陣的隸屬度，這樣較好地減少了確定隸屬函數(shù)的人為影響.通過(guò)此優(yōu)選模型成功地將影響基礎(chǔ)設(shè)計(jì)選