基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，步骤包括：确定冻结管根数、冻结管半径、建设隧道类型、冻结液类型、土地参数和地下水条件。根据数据确定冻结管在渗流条件下的排布方程；根据冻结管的排布方程结合给定的边界条件和初始条件建立热‑水耦合有限元模型；结合热‑水耦合有限元模型应用蚁群优化算法构建渗流条件下冻结管优化排布问题和蚁群算法之间的映射关系，得到在不同渗流条件下的冻结管排布优化结果。与现有技术相比，本发明专利技术结合蚁群算法及有限元模型，快速、高效地获得了在渗流存在下的冻结管排布优化设计，实现在不增加冻结管根数的情况下，最少时间情况下，形成形状规则且符合工程所需质量的冻结帷幕。

Optimization design method of freezing method under seepage condition based on ant colony algorithm

【技术实现步骤摘要】
基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法
本专利技术涉及冻结法施工领域，尤其是涉及一种基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法。
技术介绍
在高地下水位的软土地层或者其他工程地质条件较差的土体中进行地下工程的修建过程中，人工冻结法因为其可逆、环保、适用范围广等优点，已经逐渐成为地下工程开挖中较常使用的施工方法。冻结管的均匀排布是工程实践中较常用到的排布方式。但在冻结过程中，由于地下渗流的存在，往往导致均匀排布冻结管的周围形成的冻结帷幕厚薄不一，并且所需冻结时间较长。在某些具有高速地下水的地层，均匀排布的冻结管周围甚至难以形成高强度的冻结闭合体，这样就增大了工程成本，降低工程效率。因此在渗流条件下，冻结管排布的优化设计是十分具有工程意义的。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，实现在不增加冻结管根数的条件下，通过改变冻结管分布的位置来减少形成冻结帷幕的时间，使冻结帷幕的形状更加均匀规则，提高其质量。从而达到提高工程效益，节能减排的最终目的。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，包括以下步骤：S1、根据施工工程要求和勘察报告，确定冻结管根数、冻结管半径、建设隧道类型、冻结帷幕所需厚度、冻结液类型、土地参数和地下水条件。S2、根据步骤S1中的数据确定冻结管在渗流条件下的排布方程；S3、根据冻结管的排布方程结合给定的边界条件和初始条件建立热-水耦合有限元模型，获取在不同冻结管排布情况及不同渗流条件下的温度场；S4、结合热-水耦合有限元模型应用蚁群优化算法构建渗流条件下冻结管优化排布问题和蚁群算法之间的映射关系，得到在不同渗流条件下的冻结管排布优化结果。进一步地，所述的步骤S4中，渗流条件下冻结管优化排布问题和蚁群算法之间的映射关系如下：蚁群中的每只蚂蚁代表一种冻结管排布方式，排布方程中不同的参数代表不同的节点，蚂蚁从一个节点走向另一个节点，代表着不同参数的随机排列组合成不同的具体冻结管排布方程；组合每种方式即为由排布方程中的不同参数随机排列组合确定的不同的排布方程；冻结帷幕质量函数构成了蚁群算法的目标函数，蚁群根据目标函数从种群中选择较好的解作为优化解，因而蚁群中优化蚂蚁表征优化的配置结果。进一步地，所述的步骤S3中，热-水耦合有限元模型的表达式为：式中，tn表示土中分布温度；tb表示冻结管外壁的温度；t0表示初始地温；τ表示冻结时间；(R)为冻结管排布参数；d表示冻结管直径；λ1表示未冻土导热系数；λ2表示冻土导热系数；λ3表示水导热系数；ρ1表示未冻土的密度；ρ2表示冻土的密度；ρ3表示水的密度；h表示冻结帷幕厚度；C1表示未冻土的比热；C2表示冻土的比热；C3表示水的比热；ψ表示土体冻结时单位容积土体放出的潜热量；(D)为冻结材料参数；Vn表示渗流速度；K表示渗透系数；ΔPw表示渗流水压力；μw表示水动力粘度系数。进一步地，所述的冻结材料为盐水，冻结材料的参数包括：盐水流速Vy、盐水压力ΔPy、盐水动力粘性系数μb、盐水密度ρy和盐水与冻结管壁间的对流换热系数hf。进一步地，所述的步骤S4具体包括：S41、初始化蚁群优化算法参数，算法参数包括蚂蚁数目n、信息素挥发率ρ、标准差σ等；算法终止条件参数包括：最大迭代次数I，最长运行时间T，期望目标收敛值G；并且将温度场质量评价数据也作为蚁群算法输入，读取到启发值矩阵中；S42、初始化蚂蚁记忆，置τij为任意较小常数C，置Δτij为0，将n个蚂蚁置于若干个节点上；S43、对每个蚂蚁k，k＝1,2,…,n，计算在当前节点i到下一节点j的选择概率Pij；S44、结合热-水耦合有限元模型，计算各蚂蚁对应的目标函数值，记录当前最好解，并依次按照最差到最优排序；S45、更新信息素：对各蚂蚁以及各路径ij，计算Δτij及其中Δτij为蚂蚁走过留下的信息素痕迹强度；为蚂蚁经过后更新路径ij连线上的信息素痕迹强度；S46、将当前蚂蚁构建的解与最优解进行对比，若更优则将其更新为最优解，并判断是否所有蚂蚁完成了方案构建，没有完成则选择下一只蚂蚁作为当前蚂蚁，否则转至步骤S48；S47、判断是否满足结束条件，若是，则执行步骤S48；若否，则执行步骤S41；S48、结果输出，得到在渗流条件下，该种冻结管排布方程下的冻结管优化排布方式。进一步地，所述的步骤S43中，选择概率Pij的计算表达式为：式中，τij为路径ij连线上的信息素痕迹强度，初始时各条路径上信息素痕迹强度τij相等，被置为任意较小常数，size(Di)为冻结管排布方程中各个参数在一定取值范围内按照一定的间隔离散化得到的节点数量。进一步地，所述的步骤S45中，更新信息素的计算表达式为：式中，n为蚂蚁数量；Rk为步骤S44得到的在该次迭代中各蚂蚁对应的目标函数值，依次按照最差到最优从1至n逐次赋值给n只蚂蚁；σ为标准差，作为尺度参数，是蚁群算法的输入参数；mean为节点的位置参数；ρ为信息素挥发率。进一步地，所述的步骤S47中，结束条件为最大迭代次数I，最长运行时间T和期望目标收敛值G中的一个或者多个，当满足其中任一终止条件时，算法循环终止。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：由于渗流的存在，现有均匀排布冻结管的方法形成的冻结帷幕并不规则且冻结时间较无渗流存在时更长，甚至在较长冻结时间后都不能形成闭合的冻结帷幕，极大降低了工程进度和效益。本专利技术考虑到渗流对冻结帷幕形成的影响，结合蚁群算法及有限元模型，快速、高效地获得了在渗流存在下的冻结管排布优化设计。通过本专利技术获取的冻结管排布优化设计能够实现在不增加冻结管根数的情况下，最少时间情况下，形成形状规则且符合工程所需质量的冻结帷幕，有效降低工程成本、提高工程效益。附图说明图1为本专利技术的流程示意图。图2为冻结管排布方程示意图。图3为蚁群算法示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。如图1所述，本实施例提供了一种基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，本方法结合冻结管排布方程及冻结温度场系统、渗流系统、冻结管换热系统建立热-水耦合有限元模型。以冻结管排布方程中的可变参数作为蚁群算法的输入，通过热-水耦合有限元模型分析在不同参数组合下的温度场输出和冻结帷幕的形成时间，并以此来评价该参数组合优化程度。最后根据蚁群算法自身的正反馈机制，输出在多次迭代后得到的在该冻结管排布方程下的相对优化设计。本实施例关键首先在于定量分析渗流对于均匀分布冻结管下的温度场和冻结帷幕的形成的影响。为此，本实施例建立热-水耦合有限元模型，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据施工工程要求和勘察报告，确定冻结管根数、冻结管半径、建设隧道类型、冻结帷幕所需厚度、冻结液类型、土地参数和地下水条件；/nS2、根据步骤S1中的数据确定冻结管在渗流条件下的排布方程；/nS3、根据冻结管的排布方程结合给定的边界条件和初始条件建立热-水耦合有限元模型，获取在不同冻结管排布情况及不同渗流条件下的温度场；/nS4、结合热-水耦合有限元模型应用蚁群优化算法构建渗流条件下冻结管优化排布问题和蚁群算法之间的映射关系，得到在不同渗流条件下的冻结管排布优化结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据施工工程要求和勘察报告，确定冻结管根数、冻结管半径、建设隧道类型、冻结帷幕所需厚度、冻结液类型、土地参数和地下水条件；
S2、根据步骤S1中的数据确定冻结管在渗流条件下的排布方程；
S3、根据冻结管的排布方程结合给定的边界条件和初始条件建立热-水耦合有限元模型，获取在不同冻结管排布情况及不同渗流条件下的温度场；
S4、结合热-水耦合有限元模型应用蚁群优化算法构建渗流条件下冻结管优化排布问题和蚁群算法之间的映射关系，得到在不同渗流条件下的冻结管排布优化结果。


2.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，其特征在于，所述的步骤S4中，渗流条件下冻结管优化排布问题和蚁群算法之间的映射关系如下：蚁群中的每只蚂蚁代表一种冻结管排布方式，排布方程中不同的参数代表不同的节点，蚂蚁从一个节点走向另一个节点，代表着不同参数的随机排列组合成不同的具体冻结管排布方程；组合每种方式即为由排布方程中的不同参数随机排列组合确定的不同的排布方程；冻结帷幕质量函数构成了蚁群算法的目标函数，蚁群根据目标函数从种群中选择较好的解作为优化解，因而蚁群中优化蚂蚁表征优化的配置结果。


3.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，其特征在于，所述的步骤S3中，热-水耦合有限元模型的表达式为：



式中，tn表示土中分布温度；tb表示冻结管外壁的温度；t0表示初始地温；τ表示冻结时间；(R)为冻结管排布参数；d表示冻结管直径；λ1表示未冻土导热系数；λ2表示冻土导热系数；λ3表示水导热系数；ρ1表示未冻土的密度；ρ2表示冻土的密度；ρ3表示水的密度；h表示冻结帷幕厚度；C1表示未冻土的比热；C2表示冻土的比热；C3表示水的比热；ψ表示土体冻结时单位容积土体放出的潜热量；(D)为冻结材料参数；Vn表示渗流速度；K表示渗透系数；ΔPw表示渗流水压力；μw表示水动力粘度系数。


4.根据权利要求3所述的基于蚁群算法的渗流条件下冻结法的优化设计方法，其特征在于，所述的冻结材料为盐水，冻结材料的参数包括：盐水流速Vy、盐水压力ΔPy、盐水动力粘性系数μb、盐水密度ρy、盐水与冻结管壁...

【专利技术属性】
技术研发人员：周洁，任君杰，王传鹤，李泽垚，赵文强，唐益群，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31