[发明专利]一种应用于车辆荷载分析的多峰极值求解方法

说明书

本发明属于公路桥梁可靠性评估技术领域，公开了一种应用于车辆荷载分析的多峰极值求解方法，包括构建车辆荷载的多峰分布概率模型；采用粒子群算法对多峰分布概率模型进行局部搜索，得到粒子群在多个极值点附近的分布；采用密度聚类算法对粒子群进行区域分裂，得到多个簇；采用改进的粒子群算法对所有的簇进行全局搜索，得到每个簇的极值点；将所有的簇的极值点对应的车辆荷载值进行合并，得到全局最优解。本发明解决了现有技术中公路桥梁可靠性评估效果较差的问题，能够获得准确的分析结果。

技术领域

本发明涉及公路桥梁可靠性评估技术领域，尤其涉及一种应用于车辆荷载分析的多峰极值求解方法。

背景技术

我国公路桥梁建设经历了一个高速发展时期，如何在高速发展的同时确保桥梁的可靠性和耐久性是一个值得思考的问题。在公路桥梁的可靠性分析中,首要问题是确定荷载(效应)的统计特性,而对于中小跨度的公路桥,最重要的外部荷载就是车辆荷载，如何合理地确定车辆荷载的数学模型是本领域值得讨论的问题。

在对车辆荷载分布进行拟合检验时,常采用对数正态分布或反正态分布，但是这两种分布都是单峰型分布，而实测荷载往往呈现多峰型分布的特点，如何准确描述实际存在的多峰车辆荷载分布，提高公路桥梁可靠性评估效果，是本领域亟待解决的问题。

此外，现有的针对多峰函数极值求解的方法，至少存在如下技术问题：传统经典优化算法常常与性质不同的问题相对应，如单纯法求解线性规划问题、共轭梯度法求解非线性规划问题。当问题复杂度越来越大时，使用传统经典优化算法不能保证在合理计算时间内搜索到最优解，同时传统算法存在计算速度慢、对初值设置十分敏感等方面的不足，从而限制了传统的优化算法的应用范围。粒子群算法可以被引入来解决多峰函数极值问题，然而传统的粒子群算法能够很好地解决单峰问题，对于有多个最优解的情况却无法发挥很好的作用。

发明内容

本发明通过提供一种应用于车辆荷载分析的多峰极值求解方法，解决了现有技术中公路桥梁可靠性评估效果较差的问题。

本发明提供一种应用于车辆荷载分析的多峰极值求解方法，包括以下步骤：

步骤1、构建车辆荷载的多峰分布概率模型；

步骤2、采用粒子群算法对所述多峰分布概率模型进行局部搜索，得到粒子群在多个极值点附近的分布；

步骤3、采用密度聚类算法对所述粒子群进行区域分裂，得到多个簇；

步骤4、采用改进的粒子群算法对所有的所述簇进行全局搜索，得到每个簇的极值点；将所有的所述簇的极值点对应的车辆荷载值进行合并，得到全局最优解。

优选的，所述步骤1中，所述多峰分布概率模型表示如下：

其中，x表示车辆荷载值，p1表示极值Ⅰ型分布出现的概率，p2表示第一正态分布出现的概率，p3表示第二正太分布出现的概率，f(x)表示概率分布密度，α表示极限I型分布的尺度系数的倒数，β表示位置系数，μ1、σ1分别表示第一个正态分布的数学期望和标准差，μ2、σ2分别表示第二个正态分布的数学期望和标准差。

优选的，所述步骤2包括以下子步骤：

步骤2.1、通过粒子代表车辆荷载，初始化参数，为每个粒子设置一个随机的位置和一个随机的速度；

步骤2.2、计算每个粒子的适应度值；

步骤2.3、根据每个粒子的适应度值，更新粒子的个体极值和粒子群的全局最优值；

步骤2.4、根据惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、第一随机数、第二随机数、所述个体极值、所述全局最优值更新每个粒子的位置和速度，计算更新后的粒子位置与更新前的粒子位置的差值；计算完毕后迭代次数加1；