CN119442440A 一种圆筒式吸热塔的结构设计优化方法、装置及设备 （中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司）

本公开提供了一种圆筒式吸热塔的结构设适应度值，动态调整交叉与变异规则的控制参提升圆筒式吸热塔的结构设计优化的效率和全2根据圆筒式吸热塔的结构设计需求，确定所述吸热塔结构特征的根据遗传算法，在所述优化变量的限制范围内随机生成初始种群个体基于交叉与变异规则，对所述合格个体对应的优化变量进行调整，并依据吸热塔的优化目标函数计算所述新个体的适应度值，动态将所述吸热塔划分为多个高度段，并将每个所述高度段的截根据所述吸热塔的结构设计需求，建立覆盖力学性能、将所述优化变量的初始取值范围与所述约束条件进行关联，生成其中，i表示截面编号，N,(X)、RW,(X)、M,(X)和Rn,(X)分别表示第i个截面的轴力、值和混凝土抗拉强度标准值，uo,(x)和"aw分别表示塔架顶部水平位移和水平位3D,(x)表示第i个截面的外径，表示第i个截面的壁厚，Danaw表示最小允许内径，DUUSW表示最大允许外径，r,(x)和分别表示混凝土塔架壁厚及壁厚最小限值，k,(x)和分别表示第i个高度段的坡度和坡度限值，B,和Ban分别表示底部截面的直为每个所述种群个体分配截面尺寸、壁厚及配筋对所述初始种群个体的优化变量进行校核计算，确定力学性能、材料将所述校核结果与所述约束条件进行比较，将满足所述约束条件的从所述合格个体中随机选择个体对，依据交叉规则对所述个体对的热塔的优化目标函数计算所述新个体的适应度值，动态调整交叉与变异规则的控制参数，根据所述优化目标函数对所述新个体对应的优化变量进行适应根据所述适应度值动态调整交叉比例和变异比例，以更新所述交叉与重复所述适应度计算、参数调整以及种群更新操作，直至所述对所述新个体对应的优化变量进行适应度计算，4筋体积，psewe(x)表示钢筋综合单价，X=[B,,k,r,p,…,k,r,p]，B,表示底部截面的直优化变量定义模块，用于根据圆筒式吸热塔的结种群生成校验模块，用于根据遗传算法，在所述优化变量的限交叉与变异模块，用于基于交叉与变异规则，对所述合格个体对适应度迭代模块，用于依据吸热塔的优化目标函数计算所其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1_8任意一项所述5[0002]圆筒式吸热塔作为塔式太阳能电站的重要建筑物，因其上重下轻的特殊结构特随着太阳能电站容量和功率的持续提升，吸热塔在高度和规模上的设计复杂性愈发突出，[0006]根据本公开实施例的第一方面，提供了一种圆筒式吸热吸热塔的优化目标函数计算所述新个体的适应度值，动态调整交叉与变异规则的控制参[0007]根据本公开实施例的第二方面，提供了一种圆筒式吸热6[0013]图1示意性示出了根据本公开的一些实施例的一种圆筒式吸热塔的结构设计优化[0017]图5示意性示出了根据本公开的一些实施例的对约束条件进行校核的流程示意7[0019]图7示意性示出了根据本公开的一些实施例的优化前后塔筒外半径变化情况的参[0020]图8示意性示出了根据本公开的一些实施例的优化前后塔筒壁厚变化情况的参考[0021]图9示意性示出了根据本公开的一些实施例的优化前后塔筒配筋面积变化情况的[0022]图10示意性示出了根据本公开的一些实施例的一种圆筒式吸热塔的结构设计优[0023]图11示意性示出了根据本公开的一些实施例的电子设备的计算机系统的结构示指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，8示意性示出了根据本公开的一些实施例的一种圆筒式吸热塔的结构设计优化方法的流程先确定吸热塔结构特征的优化变量及约束条件，通过定义优化变量范围和设定约束条件，整体高度通常超过200米，顶部布置吸热器及相关设备层，塔体内设置高速电梯和功能设9构在承载力极限状态下安全可靠。材料强度约束涵盖混凝土抗压强度和抗拉强度的限定下结构变形符合设计规范。优化变量的初始取值范围通过数学模型与约束条件建立关联，o.x)和o,(x)分别表示第i个截面的迎风标准值和混凝土抗拉强度标准值，uo,(x)和"aw分别表示塔架顶部水平位移和水平位移r,(x)和":alow分别表示混凝土塔架壁厚及壁厚最小限值，k,(x)和分别表示第i个高度段的坡度和坡度限值，B,和Ba分别表示底部截面的直承载力限制（承载力极限状态混凝土塔筒截面弯矩承载力限制（承载力极限状态混凝土塔筒拉应力限制（正常使用极限状态顶部水平位移限[0043]遗传算法可以表示一种基于生物进化机制的全局优化算法，通过模拟自然选择、量进行迭代优化，图3示意性示出了根据本公开的一些实施例的主体优化策略的框架示意满足终止条件。终止条件包括迭代次数达到预设上限或种群的适应度值收敛至目标范围。过程保留了当前种群中性能表现优异的个体，能够提升种群的整体质量并提高优化的效量值在初始生成时依据均匀分布原则随机确定，其取值范围由优化变量的限制条件决定，[0061]图6示意性示出了根据本公开的一些实施例的交叉与变异策规则的框架示意图。数可以设定为0.1。生成的变异个体需经过约束条件检查，确认其变量值是否在设定范围数f(x的量化表示，用于衡量个体在优化目标中的优劣程度。为便于计算，适应度值定义为目标函数的倒数1/f(x)，其中f(x)越小，个体的适应度值越高，从而更有利于优[0070]在一些实施例中，根据优化目标函数对新个体对应的优其中，f(X)表示优化目标函数，V.ma(X)表示混凝土体积，pm(X)表示混凝土综[0073]本公开实施例中的圆筒式吸热塔的结构设计方法，基于遗传算法的自然进化过的软件实施例（包括固件、微代码等或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为[0083]存储单元1120还可以包括具有一组（至少一个）程序模块1125的程序/实用工具[0092]可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网（LAN）或广域网[0093]此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或