抑制风力不确定扰动的缆机运行路径鲁棒优化_陈述.pdf

文章编号:1009-6094(2023)02-0467-07抑制风力不确定扰动的缆机运行路径鲁棒优化*陈述1，2，刘雨2，王建平1，2，陈云1(1 湖北省水电工程施工与管理重点实验室(三峡大学)，湖北宜昌 443002;2 三峡大学经济与管理学院，湖北宜昌 443002)摘要:不确定性风力易导致缆机垂直运输过程中产生振荡效应，降低施工工效，甚至诱发安全事故。为抑制风力对缆机运行的不确定扰动，分析工期、机械使用效率和空间暴露风险等缆机运行路径优化目标及约束条件，运用鲁棒变换思想，将缆机运行路径规划问题抽象为多目标鲁棒优化模型，并采用交叉熵进化算法求解具有鲁棒性的帕累托前沿及缆机运行路径。案例结果表明，随鲁棒保守度增大，风力等随机性因素的影响不断增强，需要增加工期和降低机械使用效率，使空间暴露风险降低，表明所获得的帕累托前沿能够减小风力等不确定性干扰并满足工期、效率和风险等多目标需求。关键词:安全工程;鲁棒优化;缆机路径;不确定风力;空间暴露风险中图分类号:X947文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2021.1800*收稿日期:20211015作者简介:陈述，教授，博士，从事安全管理研究，chenshu ctgu edu cn;王建平(通信作者)，副教授，博士，从事安全管理研究，wjp ctgu edu cn。基金项目:国家自然科学基金项目(52079073)0引言缆机具有生产效率高、工作范围大等优点，在水电工程施工中应用广泛1。当前我国在建拟建水电工程多位于西部干热河谷地带，6 级以上大风频繁，易导致缆机垂直运输过程中产生振荡效应，降低施工工效，甚至诱发安全事故2。因此，开展缆机运输路径多目标优化，抑制不确定性风力的扰动，对于实现项目目标及保证施工安全具有重要意义。缆机运输路径优化涉及工期、机械运行效率、安全风险等众多指标，属于多目标优化问题，国内外众多学者已开展大量研究。2017 年，Wu 等3 利用全球定位系统(Global Positioning System，GPS)引导缆机运输路线，并首次建立了缆机运输路径多目标优化模型，为优化缆机运输路径奠定了基础。2020年，陈述等4 第一次考虑风力对缆机运行的影响，结合不同风速出现的概率，采用联合概率定量计算空间冲突频率，为降低缆机运行风险奠定了基础。Wu等5 针对桥式起重机运行系统，提出了一种时间最优轨迹规划方法，对起重机运行工期进行优化。徐建江等6 7 对于传统混凝土运输过程中联动管控难和信息反馈时效低等问题，建立混凝土运输效率联动模型，提高了混凝土运输效率。吴浩等8 对缆机运输路线进行避碰优化，降低了缆机运行碰撞风险。贺俊等9 以定位结果为依据制定缆机碰撞检测方法，并建立距离和时间预警模型，进一步降低缆机运行过程中的碰撞风险。Saeidi 等10 将神经网络自协调器利用到缆机运输中，旨在精确移动起重机荷载并控制其摆动。Chen 等11 进一步利用神经网络控制器，精确跟踪缆机小车位置，提高了缆机运行防摆控制性能。以上研究从提高缆机运输效率、降低缆机运输碰撞风险等角度，提出了缆机运行路径优化方法，为缆机运行路径规划提供了重要参考。然而，现有研究较少考虑风力等随机性因素扰动的影响，导致缆机运行路径缺乏鲁棒性，抑制风力扰动的性能不佳。鉴于此，本文在考虑不确定风力扰动的前提下，分析工期、机械使用效率和空间暴露风险等缆机运行路径优化目标及约束条件，运用鲁棒变换思想，将缆机运行路径优化问题抽象为多目标鲁棒优化模型，并采用交叉熵进化算法求解具有鲁棒性的帕累托前沿及缆机运行路径，以期为抑制不确定性风力对缆机运输路径的扰动提供参考。1模型描述与建立1.1路径优化影响因素1)工期。缆机的连续运输主要包括装料、安全检查、吊罐提升、重载运输、吊罐降落、对位、卸料、吊罐提升、空载返回、吊罐降落至装料平台等 n 项循环过程12。其中，缆机重载运输速度经历加速、匀速、减速等过程，具体运行规律见图 1。则缆机重载运输的时间 ts为ts=ta+tb+tc(1)ta=vnaela=12ae(ta)2tb=lnvnlb=Ix la lntc=vnabln=(vn)22ab(2)764第 23 卷第 2 期2023 年 2 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 2Feb，2023图 1重载运输下的缆机运行规律Fig 1Cable crane operation law underheavy load transportation式中ta、tb、tc分别为缆机重载运输加速、匀速、减速时间，la、lb、ln分别为缆机重载运输加速、匀速、减速运行水平距离，vn为小车运行最大水平速度，ae、ab为小车重载运输加速、减速度，Ix为装料点到卸料点的水平距离。混凝土吊装、垂直运输至待浇仓面、空载返回等过程与重载运输过程具有相同的运行规律，同理求得每个阶段的运输时间 ti13。因此，缆机从装料点到卸料点的往返时间 Ta可表示为Ta=ni=1ti(3)2)机械使用效率。机械使用效率影响施工成本，由于缆机启停成本花费较大，为降低空间暴露风险，缆机在运输中若吊罐底端距离坝面距离小于 hd，在缆机吊罐影响空间内的仓面施工机械立刻停止施工。根据仓面施工机械各时刻工作状态 rk与缆机一次往返时间 Ta，计算仓面施工机械的有效工作时间 Tk。Tk=Tat=0rkTadt(4)仓面施工机械使用效率 可表示为=TkTa(5)式中rk为 01 变量，当施工状态为有效运行状态时，rk=1;当施工状态为等待、避让等非有效施工状态时，rk=0。3)空间暴露风险。振捣机械由于振动压实时间最长，仓面机械以振捣机为例，对其工作空间进行分析。缆机与仓面振捣工序并行施工，当缆机吊罐运行至振捣仓面上方时，仓面上振捣机械的工作空间可能暴露在吊罐的影响空间范围内，在同一时间形成上下贯通的重叠空间。此时，缆机吊罐与振捣机械在同一时间竞争占用同一有限空间，便产生了空间暴露风险14。重叠部分的长度 cx指的是从坝块表面左边缘到倾卸点的距离，重叠部分的宽度 cy受风力影响，为吊罐在风向上的偏差。在一定的风速条件下，吊罐出现在空间暴露区域的概率 P2等于吊罐出现在空间暴露区域中的时间 ta与缆机往返运行时间 Ta之比。P2=taTa(6)根据重叠部分的宽度和振捣机械宽度 cd，计算空间暴露区域占据振捣机械数量 Os为Os=cycd(7)则振捣机械出现在空间暴露区域的时间可表示为tz=Oscx1.5R(tr+tm)k(8)式中R 为振捣机械振动半径，tr为振捣机械在一个插点的作用时间，tm为相邻插点之间的移动时间，k为仓面施工振捣机械数量。某层坝体的施工时间近似等于缆机的运行时间，缆机的运行时间由往返起降次数决定，根据某一层坝体混凝土总需求量及吊罐体积，该层总施工时间为Tz=TawxwycQ(9)式中Tz为某一层坝体缆机总施工时间，wx为待浇仓面长度，wy为待浇仓面宽度，为松铺系数，c 为分仓层厚度，Q 为吊罐混凝土体积。同理，在一定风速条件下，振捣机械出现在空间暴露区域的概率 P3为振捣机械出现在空间暴露区域的时间 tz与该浇筑层施工总时间 Tz之比。P3=tzTz(10)根据坝址附近各级风速 vf的概率 P1，若鲁棒控制风速为 vlb，利用联合概率得到风力作用下的大坝浇筑空间暴露风险的期望 E。E=vlbvfP1P2P3(11)1.2目标函数通过对工期、机械使用效率和空间暴露风险等缆机运行路径影响因素进行分析，得到缆机运行路径优化多目标函数。864Vol 23No 2安全 与 环 境 学 报第 23 卷第 2 期F1=minni=1ti(12)F2=maxTkTa(13)F3=minvlbvfP1P2P3(14)式中F1为工期目标，F2为机械使用效率目标，F3为空间暴露风险目标。1.3约束条件1)时间约束。工期是工程施工的重要控制因素，在不影响某一层坝体缆机最长施工总时间 Tzmax条件下，时间约束可表示为Tz Tzmax(15)2)碰撞约束。碰撞风险主要取决于吊罐与障碍物之间的最小距离，障碍物主要包括坝体和坝坡，假设吊罐位置为(xi，yi，zi)，障碍点的坐标为(x0，y0，z0)，则最小距离 Dmin为Dmin=min(xi x0)2+(yi y0)2+(zi z0)2(16)在实际施工中，考虑驾驶员的响应时间随机性 k1、绳索摆动k2和风压k3对缓冲距离的影响 15。缆机的速度和正常制动加速度为 vi和 ai，则缓冲距离 Dh为Dh=vi22ai+k1+k2+k3(17)则碰撞约束可表示为Dh Dmin(18)3)高度约束。L (hd+h)Hlb(19)式中L 为装料点到卸料点的垂直距离，h 为吊罐高度，Hlb为鲁棒控制高度。1.4模型建立缆机作为混凝土浇筑的主控设备，其运行效率直接影响大坝建设进度。为提高施工效率、缩短工期和降低缆机运输碰撞风险，以工期、机械使用效率和空间暴露风险为目标，结合约束条件，建立缆机运行路径多目标优化模型。F1=minni=1tiF2=maxTkTaF3=minvlbvfP1P2P3(20)s tTz TzmaxDh DminL (hd+h)Hlb(21)2鲁棒变换借鉴 Bertsimas 等16 改进的多目标鲁棒优化方法，假设缆机运行往返时间、风速和缆机运行高度等不确定参数分布于有界对称区间且分布信息未知，将风速等不确定参数用 box 不确定集合表示，并构建缆机运行路径多目标鲁棒优化模型17。设定缆机往返时间 Ta是不确定风力在时间约束上的参量，Ta为参量的标称值，Ta为扰动量(通常为正值)。不确定性集合遵循如下约束。Ta=Ta+Ta1(22)Ta Ta Ta，Ta+Ta(23)同理，某一层坝体缆机总施工时间 Tz、吊罐底端距离坝面距离 hd和风速 vf分别为不确定风力在时间、高度和风速度约束上的参量，其表达形式为Tz Tz Tz2，Tz+Tz2hd hd hd3，hd+hd3vf vf vf4，vf+vf4(24)j=j j，j 1，1，j 0，1(25)式中j为 j的多面体集合，j为不确定系数，j为鲁棒测度;Tz、hd和 vf分别为不确定风力在时间、高度和风速上的扰动量。为了消除工期、机械使用效率和空间暴露风险不同目标之间量纲的差异性，对多目标进行标准化处理。f1=max11+(Ta Tp)/Tpf2=max11+(Ta Tk)/Taf3=max11+E(26)式中f1、f2和 f3分别为工期、机械使用效率和空间暴露风险评估值，Tp为缆机往返一次的计划运输时间。通过分析缆机运行路径优化目标和约束条件，结合鲁棒变换结果，得到缆机运行路径多目标鲁棒优化模型。9642023 年 2 月陈述，等:抑制风力不确定扰动的缆机运行路径鲁棒优化Feb，2023max(fi)s t Dh DminTa+Ta1 TamaxTz+Tz2 TzmaxL (hd+hd3+h)Hlbvf+vf4 vlbj j，j j0 j 1i=1，2，3j=1，2，3，4(27)式中Tamax为缆机往返一次的最大计划时间。3模型求解考虑不同目标之间的竞争关系，难以实现多目标同时最优。传统的处理方式主要是决策者依据先验知识设置各目标偏好程度和优先级，但先验知识通常是未知的。因此采用交叉熵进化算法，通过快速非支配排序及适应度的分配获取多目标折中解集，实现解集向帕累托(Pareto)前沿逼近18 19。缆机运输路径多目标鲁棒优化求解流程见图 2。图 2计算流程图Fig 2Computational flowchart步骤 1:输入缆机运输路径所需的信息，包括吊罐尺寸、加速度、减速度和匀速度。设置仓面作业振动机械的参数和待浇仓面尺寸。步骤 2:初始化装料点、卸料点、最大计算次数和鲁棒测度，利用参数生成初始路线。步骤 3:对于路线总体，分别计算不同 下的鲁棒单目标优化和多目标优化函数值。通过快速非支配排序和适应度分配，获得缆机运行路径鲁棒优化第一代亚群，得到计算次