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《中国海洋大学》 2003年
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港区堤防布置的数值模拟与优化

史宏达  
【摘要】: 港口是交通运输业的重要生产环节,是综合运输系统的重要组成部分,也可称为交通运输的枢纽、水陆联运的咽喉,它在国民经济中占有不可替代的地位。堤防是港口中形成有掩护的水域的建筑物,也是港口的重要组成部分,它的作用是保证堤内水域在船舶航行、停泊及作业期间不受外部入侵波浪的影响。 本论文以港区堤防这一关系港口生产和港内船舶安全的建筑物为对象,研究了其在港口规划阶段的平面布置方法。众所周知,从工程投资考虑,外堤的总长度应力求缩短,以减少工程量和建设经费;而从掩护效果的好坏来看,外堤布置长度越大,其防护范围越广,效果越佳。所以,如何合理确定堤防布置轴线是一个十分复杂的优化问题,它要求既减小外堤的工程投资(堤防所在水域的水深较小或堤防本身的长度较小),又使堤防具有良好的防护效果(防护水域面积充足及掩护区内的波高不超过允许值)。由此可见,港口堤防的优化具有鲜明的实用性和针对性,是目前急需解决的问题。 本文首先综述了波浪数值模拟的发展概况,其中包括浅水动力学的常用理论和方法,并详细比较了目前使用较多的Boussinesq模型和缓坡方程模型,其目的是选择其中较为适合港区工程波浪计算的模式,并将其作为优化模型的验证或用于适应度计算。 在综述波浪数学模型的同时,本论文提出了数值化港区这一未曾建立的新概念,这是本文的一个创新之处。由于目前在港区的自然条件数据一般较为齐备,因此有可能将水深地形、潮汐潮流、波浪、泥沙及船型等数据集成为一个港区数据库,再采用相互关联的计算模式对其进行数值计算,并以实测资料进行验证,如此便可随时掌握该港区的水文变化,及时调整港区的作业方式,并对灾害性海况进行预报,使港口的损失减小到最低程度。本文认为,数值化港区不仅应该具有类似地理信息系统(GIS)的分层查询功能,而且应具备一定的分析与计算能力,为港口的营运及管理者的决策提供有力的数据保证。因此,数值化港区在本文中被定义为:建立在港区数据库及相应计算模式的基础之上,具有查询、预报及辅助决策功能的智能化系统。建立数值化港区的目的有两个:一、降低港口的 建设投资,更为合理地进行堤防布置和航道选取;二、提高港口效益,其中的主 要内容是降低港口的维护费用,并智能化地根据当前自然条件进行港口营运决 策。本文认为,对于港区而言,数值化的内容应包括以下几个方面:(l)所研究 港区的波浪场、潮流场及泥沙场等自然条件数据库的建立;(2)船型数据库的建 立;(3)数值分析模式的建立;(4)提出建立在自然条件基础之上的外堤布置、 码头岸线利用策略及航道的拟定方案(即优化模式的建立);(5)按照经济最优 原理快速准确地提出码头装卸的策略及当前方案。 港区堤防的优化亦可看作是数值化港区的一个组成部分。对于优化问题,必 须将优化理论与技术引入到港区波浪计算之中,使二者结合以产生新的结论。由 于港区堤防布置的优化目的是在满足港口规划的受掩护水域面积的前提下使堤 防工程量最小,这是一个十分复杂的问题,亦是一个强非线性问题,因此,本文 在优化过程中选择了遗传算法这一工具,建立了堤防优化的遗传算法模型,这是 本文的最大特色所在。本文认为,使用遗传算法进行堤防的优化是十分恰当的方 法,并对适应度的计算、初始群体的产生,选择、复制、交叉和突变等遗传操作 进行了详细的讨论。 堤防布置优化的关键问题在于建立遗传算法目标函数,并确定其适应度的计 算方法。本文对港口堤防布置这一工程优化问题进行了目标函数的确定,并将其 描述为:在波高满足泊稳条件、水深及水域面积满足国家规范规定航行与停泊条 件的前提下,使堤防工程量达到最小。 对于具有上述目标函数的优化问题。本文综述了遗传算法的发展概况及其关 键技术,然后在优化过程中首先将有约束的堤防优化问题通过罚函数法转换为无 约束的最大化问题,在考虑影响堤防布置的主要因素(掩护面积及堤防工程量) 后建立了堤防优化的新目标函数。其次,本文在遗传算法适应度计算的确定过程 中进行了十分必要的讨论,由于目前己完成计算机编程实现的波浪计算模式在计 算速度和内存容量上存在较大限制,而遗传算法的迭代次数及每一代次的群体个 数必须满足使该算法收敛于全局最优解的条件,因此,且根据目前我国港口工程 规范中所要求的计算精度,本文以堤后的绕射波高计算为主,并结合受掩护的水 域面积,选择了运算速度快,易于收敛的适应度计算函数。同时,本文亦相信, 在计算机存储量及运算速度日益提高的今天,借助先进的计算工具和巧妙合理的 运算程序,有可能将复杂的优化问题在相对较短的时间内解出。从这一角度看, 本文具有十分重要的实际意义。 为验证遗传算法本身的稳定性、收敛性及正确性,本文选择了几个特殊函数 对该算法进行了数值验算,得到较为满意的结果。随后,本文选择了某港区的拟 建堤防作为工程实例,在对其自然条件进行分析和录入之后,编制了遗传算法程 序,按照上述目标函数及适应度计算方法实施了优化过程,其结果
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