鉆孔灌注樁基坑支護結構參數優化設計

鉆孔灌注樁基坑支護結構參數優化設計

趙京江（廣東鴻宇建筑與工程設計顧問有限公司，廣東 東莞 523009）

將遺傳算法用于基坑地下連續墻支護優化設計中，通過編輯自動計算程序對地下連續墻支護結構參數優化。算法全部約束均按基坑相關規范要求給出，通過工程實例和監測結果證明該優化設計方法有效性。

鉆孔灌注樁；基坑支護；遺傳算法；優化設計

深基坑支護結構隨著城市化建設大量出現，同時支護選型和設計極為保守造成浪費，如何選取合理設計基坑同時保障基坑及周圍環境安全前提下使工程造價最低是工程設計最關心的問題，所以深基坑支護結構優化設計具有顯著技術經濟意義。

深基坑支護優化設計是個復雜的問題，涉及到的設計參數比較多目標函數與設計參數之間的關系是復雜的非線性關系，神經網絡遺傳算法是具備智能性、全局優化性和內在學習性等特點一種優化計算方法，可解決深基坑支護優化設計的非線性關系。

1 遺傳算法基本原理

遺傳算法采用編碼的技術，效仿了生物物種由低級到高級的進化過程，從初始種群開始，采取“優勝劣汰，適者生存”的自然法則對個體進行選擇、交配、變異，進而產生新一代種群，重復逐代演變進化，直到產生出滿足條件要求的個體為止，它是基于種群的智能優化法的一種。

遺傳算法具有智能性、全局優化性和隱含并行性三個特點。遺傳算法具有智能算法中的自適應、自組織和自學習等特點，由于交叉算子的作用，使得搜索方向集中在空間中期望值最高的部分，同時由于變異算子的作用，確保了群體的多樣性，防止了搜索被引導到局部最優。遺傳算法具有潛在的并行性，由于搜索過程是同時從多個點出發，使得這種多智能體的協作過程是異步并發進行的，同時搜索解空間內的多個區域，相互交流信息，這種分布式并行模式大大提高整個算法的快速反應能力和運行效率。除此之外，遺傳算法還具有通用性、內在學習性、多解性、非定向性等特點。

遺傳算法常用步驟如下：

（1）定義一個目標函數，函數值表示可行解的適應性。

（2）在一定的約束條件下，生成解的初始成員種群。

（3）群體中的每一條染色體被譯碼成適于評價的形式，并賦予它一個適應值。

（4）以優勝劣汰的機制，將適應值差的染色體淘汰掉，對幸存的染色體根據其適應值的好壞，按概率隨機選擇，進行復制，形成新的群體。

（5）按照一定概率隨機選擇染色體進行雜交和變異的操作。

（6）對子代群體重復步驟（3）-（5）的操作，進行新一輪遺傳進化過程，各代種群的優良基因成分逐漸累積，種群的平均適應值和最優個體的適應值不斷上升，直到迭代收斂（適應值趨穩定），即找到了最優解或準最優解。

2 數學模型的建立

以本文工程實例采用的三層鋼支撐的鉆孔灌注樁基坑支護結構形式為例進行數學模型建立。

2.1 優化參數的選取

根據優化參數的選取原則，將鉆孔灌注樁支護結構中的支撐位置m，樁徑D，樁間距S，嵌固深度hd作為優化參數變量，而將混凝土強度等級，鋼筋等級，直徑，配筋方式，土層計算參數等變量均作為設計參量預先固定下來，則變量空間為：X=［hd，D，m1，m2，m3，S]T

hd∈［0.5h，1.5h］ D∈［0.6，1.2］ S∈［0.5D，2.5D]

m1∈［0.1h，h-hs'］ m2∈［m1+hs，h-hs'］ m3∈［m2+hs，h-hs']

其中：h為基坑的開挖深度；hs為鋼支撐豎向的最小間距，一般為3.5～5m；hs′為最后一道支撐與基坑底的最小間距；S指的是兩個樁之間的中心距。將所求解空間X=［hd，D，m1，m2，m3，S]確定每個變量的精度后，利用二進制編碼對所求變量的解空間進行轉換，形成初始種群。

2.2 約束條件處理

2.3 適應度函數的確定

式中：h為基坑開挖的深度，hd為樁的嵌固深度，D為樁徑，S為樁間距。

式中：c為系數常量，用以調整適應值的區間，通常取值為100～1000，顯然的值越大，該母體越優。

選擇下式作為收斂判別準則：是一個充分小正數），如果滿足了收斂判別，則輸出結果，否則重復計算。優化程序的實現是基于MATLAB語言，首先編寫遺傳算法的運算函數，其中包括了編碼、適應度評判、選擇、交叉、變異、解碼等運算，函數調用了先前編制好的圍護結構內力和變形計算的函數，為了便于了變量的輸入輸出，利用生成界面的GUI函數，編寫了參量輸入界面、優化運行和結構計算界面。

3 工程概況

浙江杭州市區某車站基坑工程，基坑平均深度為14.6m，按照建筑基坑支護，本車站基坑支護工程安全等級為一級。綜合本站周邊環境、地質條件和工程造價等，基坑主體圍護結構采用鉆孔灌注樁，鉆孔樁選用循環鉆施工。本區間地下水埋深為1.3～2.8m，主要為上層滯水，地下水位不連續，水文地質條件較簡單。

3.1 計算參數選取

基坑主體圍護結構采用鉆孔灌注樁，樁徑1200m，采用C30混凝土。圍護結構的水平受力體系采用鋼管內支撐方案，設三道內支撐，采用Φ600，t=16的鋼管支撐，鋼管材料采用Q235鋼，結構設計時應根據結構類型，按結構整體和單個構件可能出現的最不利情況進行組合，依相應的規范要求進行計算，并考慮施工過程中荷載變化情況分階段計算。各土、巖層物理力學指標見表1。

表1 土、巖層物理力學指標

3.2 優化結果與分析

通過程序自動計算，優化結果表明，圍護樁的嵌固深度和樁間距的對改變，對設計結果具有較為大的影響，在樁徑不變的情況下，嵌固深度的變小和樁間距的增大，都會使得圍護結構的上部水平位移和彎矩有所增大，但通過改變支撐的位置和支撐的預加軸力，可以保證圍護結構的位移滿足規范要求的允許值，優化結果顯示：墻體的最大彎矩比原設計增加了14.4%，墻體的最大剪力增加了19.2%，但都在設計允許值之內。而造價比原設計降低了17.4%，因此優化結果是比較理想的。根據優化后的支護結構參數計算所得圍護結構變形和受力優化結果對比見表2：

4 結語

利用遺傳算法對基坑支護進行優化設計是可行，工程實例證明遺傳算法具有明顯的優化效果，自動化計算程序在工程實踐中具有應用價值。

趙京江（1982—），男，天津市人，大學本科，工程師，研究方向：建筑結構設計。