[发明专利]一种基于GA-GLM的脐带缆截面自动分层布局优化算法

说明书

本发明提供一种基于GA‑GLM的脐带缆截面自动分层布局优化算法，属于海洋脐带缆结构优化设计领域，本发明建立考虑截面紧凑性、平衡性和摩擦损失的优化设计模型，首先利用遗传算法在全局解空间范围内求解布局问题的最优解，确定最优布局中各构件的中心坐标的可行解；然后以GA算法得到的可行解为初值，利用GLM算法进行快速精确求解；在得到截面整体最优布局之后引入分层策略，继续采用GLM算法进行优化即可得到脐带缆最优分层截面布局。本发明充分利用了GA全局搜索能力强以及GLM算法收敛速度快的特点，自动进行脐带缆截面布局设计，可代替人工操作，为脐带缆截面布局设计提供有益参考。

技术领域

本发明属于脐带缆截面优化领域，涉及一种利用遗传算法(GA)和广义乘子法(GLM)相结合提高求解速度和精度的优化算法。

背景技术

随着油气开发水深和开采规模不断的扩大，脐带缆中各种功能构件不断增多，呈现高度集成的结构特征。截面内核构件的排布形式直接影响着脐带缆的结构力学性能。如何合理设计截面布局是脐带缆设计流程中的重要问题。由于构件截面布局的复杂性和优化目标的多样性，需要引入一种具有全局优化能力的优化算法来解决上述优化问题。遗传算法以生物遗传学和自然选择理论为基础，从随机产生的一组初始种群开始迭代搜索。通过编码、进化、选择、交叉、变异等一系列操作，生成新一代种群个体，通过不断迭代更新，逐步收敛到最优解。由于遗传算法在不需要给定初值的条件下就能够同时搜索整个解空间，所以更容易求得全局最优解，但因其计算量大，收敛速度较慢不适合于快速求解。相比之下，传统优化算法通过函数梯度信息作为搜索方向可快速逼近最优解，对于包含约束条件的优化问题具有很强的局部搜索能力。但该方法的计算结果对初值选取具有很强的敏感性，不同的初值往往会得到不同的计算结果，给全局范围内的精确求解带来困难。本文提出一种基于遗传算法和广义乘子法相互结合的优化算法求解脐带缆截面布局设计这一问题。

发明内容

本发明的目的是克服已有算法的不足，提出一种基于遗传算法和广义乘子法相结合的优化算法，本发明方法是首先利用遗传算法进行粗略求解，然后用广义乘子法进行快速求解，可以提高多目标约束优化问题的求解速度和精度，在短时间内得到所需最优解。

本发明的目的是这样实现的：步骤如下：

(1)简化脐带缆截面构件，将脐带缆截面构件简化为在同一平面内具有不同性质的圆盘；

(2)考虑实际脐带缆中各种功能构件的截面直径相差不大，假定各功能构件截面直径相同；

(3)提取设计变量，选取脐带缆平面内任一点为中心建立一个直角坐标系，假设脐带缆包含m根半径为R^S的钢管和n根半径为R^Q的电缆；基于所设定的坐标系，钢管和电缆截面的中心位置分别描述为和对于脐带缆截面布局优化问题可转化为以构件中心位置坐标为连续设计变量的优化问题；

(4)建立目标函数

优化目标函数f₁为：

f₁＝minR

基于截面构件的轴向拉伸刚度引入虚拟重力指标来描述截面布局的平衡性：

G＝EA

其中：E为弹性模量；A为截面面积；

脐带缆截面承载能力的平衡对称性取决于平行力系中心到截面几何中心的距离Δ，各构件的虚拟重力的合中心与截面中心的偏移距离关系为：

假设脐带缆的力学性能MB与偏离距离之间的存在关系：

M_B＝ξ_B/Δ，