【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于建筑施工领域，具体涉及一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法(golden sine algorithm of fruit fly optimization algorithm，gsafoa)的架桥机主梁优化方法。
技术介绍
1、随着国内基础建设和交通建设规模和力度不断加大，以及改善出行条件和提高出行效率的实际需求，高铁建设的施工工况逐渐复杂化，存在小曲线施工、地形复杂、施工空间严重受限等施工难点，需要通过预制箱梁进行架设，架桥机是预制箱梁架设的关键设备，因此架桥机在施工过中的重要性不言而喻。架桥机主要由金属结构、工作机构及电控设备等部分构成，金属结构承载着整机和起重物的质量，而主梁作为金属结构最为关键的部件，一般占到整机自重的60％～80％。目前，架桥机系列产品的设计主要以经验和类比为主，依据传统方法设计的主梁结构由于选取的安全裕量较大，导致架桥机自重大且消耗材料较多，为了节约资源并降低成本，需要在保证施工安全和力学性能满足设计要求的前提下，减轻架桥机自重对其进行其结构优化。
2、果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm，foa)是一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的智能仿生算法。果蝇具备优于其他物种的嗅觉和视觉，果蝇的嗅觉器官能够搜集漂浮在空气中的各种气味，根据最佳气味的浓度判断可能的食物源，当果蝇飞到食物位置附近后，通过敏锐的视觉发现食物和同伴聚集的位置，并且向该方向飞去，直到找到食物为止。果蝇优化算法在整个迭代寻优进化过程中只向当前最优果蝇个体学习，一旦发现本
技术实现思路
1、本专利技术克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，对果蝇算法进行改进，将种群总体划分为优、劣子群，利用黄金正弦算法和chebyshev映射分别对优劣子群进行位置更新，进而提高果蝇算法的求解精度和求解效率，进而实现架桥机主梁优化以及主梁轻量化设计。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，包括以下步骤：
3、步骤1：主梁横截面面积为优化目标，确定目标函数及对应的待优化的关键参数；
4、步骤2：通过黄金正弦混合果蝇优化算法对各个关键参数进行优化设计，具体包括以下步骤：
5、步骤2.1：初始化参数；
6、步骤2.2：初始化果蝇搜索方向和距离，进行基础果蝇变换后，计算各个果蝇个体的适应度；
7、步骤2.3：根据各个果蝇个体的适应度，确定当前果蝇种群中的最优果蝇个体与最劣果蝇个体及其坐标；
8、步骤2.4：根据最优、最劣果蝇个体坐标，计算种群中各个果蝇个体分别与最优、最劣果蝇个体间的距离di,b和di,w；
9、步骤2.5：若di,b≤di,w，则将果蝇个体划分到较优子群中，通过黄金正弦算法对较优子群中个体进行位置更新；若di,b＞di,w，则将对应的果蝇个体划分到较劣子群中，并通过混沌映射对较劣子群中的果蝇个体位置进行位置更新；
10、通过黄金正弦算法对较优子群中个体进行位置更新的计算公式为：
11、
12、式中，表示果蝇个体i(i＝1,2,···,s)在第t次迭代时的位置，pit果蝇个体i在第t次选代时的最优位置，r1为[0,2π]区间内的随机数，决定了下一次迭代时果蝇个体i的移动距离，r2为[0,2π]间的随机数，控制下一次迭代时个体i的移动方向，m1和m2是根据黄金分割数t得到的系数，m1＝-π+(1-t)*2π，m2＝-π+t*2π；
13、步骤2.6：将较优子群和较劣子群合并，计算各个果蝇个体新位置的适应度，记录该果蝇群体中适应度最佳的果蝇个体及其所在位置；
14、步骤2.7：通过混合变异动态更新食物源位置，计算公式为：
15、
16、其中，fnew为食物源经混合变异后产生的新位置，k表示收缩因子，是[0,1]间均匀分布的随机数，f为当前迭代的最优食物源位置，cauchy(0,1)表示柯西概率目标函数；r3表示为[0.1]区间内均匀分布的随机数；
17、步骤2.8：根据更新的食物源位置重新计算各个果蝇个体的适应度；记录最佳适应度值与其对应的果蝇个体的坐标位置，并使果蝇群体利用视觉优势向该位置飞去；
18、步骤2.9：判断是否达到最大迭代数，若否，则返回步骤2.2，重复执行步骤2.2～2.8，直至迭代结束，则输出最优解；
19、步骤3：根据关键参数的优化结果，对主梁结构的强度和刚度进行校核计算。
20、所述步骤1中，目标函数的表达式为：
21、f＝x1x2+x3x6+x3x7+x4x5；
22、其中，x1为上翼缘板宽度，x2为上翼缘板厚度，x3为腹板高度，x4为下翼缘板厚度，x5为下翼缘板宽度，x6、x7分别为两侧腹板厚度，x8为腹板间的距离；待优化的关键参数包括x1～x8。
23、所述步骤2.2和步骤2.5中，进行基础果蝇变换的具体公式为：
24、xi＝x_axis+randomvalue
25、yi＝y_axis+randomvalue
26、其中，xi和yi分别表示第i个果蝇个体进行基础果蝇变换后的坐标值，x_axis和y_axis分别表示第i个果蝇个体进行基础果蝇变换前的坐标值，randomvalue表示搜索距离；
27、所述步骤2.4中，种群中各个果蝇个体分别与最优、最劣果蝇个体间的距离di,b和di,w的计算公式为：
28、
29、
30、其中，di,b和di,w分别表示第i个果蝇个体与最优、最劣果蝇个体间距离；xb，yb表示最优果蝇个体坐标，xw和yw表示最劣果蝇个体坐标。
31、所述步骤2.2中，各个果蝇个体的适应度的计算方法为：
32、首先计算果蝇个体与原点的距离，然后计算个体味道浓度判定值，计算公式为：
33、
34、
35、其中，disti表示第i个果蝇个体与原点的距离，si表示第i个果蝇个体的味道浓度判定值；
36、然后，将味道浓度判定值si代入味道浓度判定函数，求出各个果蝇个体的味道浓度作为其适应度。
37、所述步骤2.3中，确定当前果蝇种群中的最优果蝇个体与最劣果蝇个体的方法为：
38、[bestsmell bestindex1]＝min(smelli)
39、[worsesmell bestindex2]＝max(smelli)
40、其中，[bestsmell bestindex1]表示最优果蝇个体，[worsesmell besti本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤1中，目标函数的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.2和步骤2.5中，进行基础果蝇变换的具体公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.2中，各个果蝇个体的适应度的计算方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.3中，确定当前果蝇种群中的最优果蝇个体与最劣果蝇个体的方法为：
6.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.8具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.1中，初始化的参数包括
8.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.5中，通过混沌映射对较优子群中的果蝇个体位置进行位置更新的公式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤3中，对主梁结构的强度和刚度进行校核计算的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤1中，目标函数的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.2和步骤2.5中，进行基础果蝇变换的具体公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.2中，各个果蝇个体的适应度的计算方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于黄金正弦混合果蝇优化算法的架桥机主梁优化方法，其特征在于，所述步骤2.3中，确定当前果蝇种群中的最优果蝇个体与最劣果蝇个体的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭文军，祁国欢，严召，唐智华，杜铁峰，谢道琴，闻小燕，江好，李新立，杜元勋，田翔宇，牛二聪，刘文泽，袁泽，张向辉，
申请(专利权)人：中铁十二局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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