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申请/专利权人：中交四航工程研究院有限公司;中交第四航务工程局有限公司

摘要：本发明提供了一种基于粒子群优化算法的DCM成桩参数选择方法，适用于地基加固DCM桩施工领域；本发明的一种基于粒子群优化算法的DCM成桩参数选择方法包括定义问题的目标函数、参数初始化、适应度函数设计、粒子群优化算法实施以及结果分析与验证；综合考虑土壤类型、施工工艺以及成桩施工综合成本预算，在保证DCM桩抗压强度的条件下，通过粒子群优化算法快速找到最经济的参数组合，确保施工质量和经济效益，可广泛的应用于地基加固施工前的参数优化。

主权项：1.一种基于粒子群优化算法的DCM成桩参数选择方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S101，定义问题的目标函数；所述定义问题的目标函数，包括确定DCM桩施工过程需要优化的成桩参数p1,p2,···,pk，将在满足承载力要求的条件下最经济的参数选择转换为数学表示形式的目标函数，该目标函数满足条件1；MinimizeCostp1,p2,···,pkSubjecttoPp1,p2,···,pk≥Cmin1式中，Costp1,p2,···,pk为关于成桩参数的综合成本预算函数，Pp1,p2,···,pk为DCM桩在成桩参数条件下的抗压强度预测值，Cmin为DCM桩抗压强度预测值最低要求；S102，参数初始化；所述参数初始化，包括确定成桩参数的边界值p1min,p2min,···,pkmin和p1max,p2max,···,pkmax，在边界值范围内随机生成N个初始粒子群，每个粒子xi代表一套成桩参数组合p1i,p2i,···,pki，当某个粒子的参数组合值中有参数超过边界值，则重新随机生成该参数，直至粒子中的每个参数值都在边界值所包含的闭区间内；S103，适应度函数设计；所述适应度函数设计，包括根据目标函数计算每个初始粒子的适应度，所述适应度函数F满足条件2； S104、粒子群优化算法实施；所述粒子群优化算法实施，包括将每个初始粒子xi的粒子适应度作为该粒子的局部最优适应度，对比每个粒子的局部最优适应度，值最大的局部最优适应度即为全局最优适应度，然后结合条件2、公式3和公式4对粒子进行迭代，根据每一次迭代值计算出该成桩参数组合下的粒子适应度，并先后对比局部最优适应度和全局最优适应度，当前粒子适应度大于局部最优适应度时，更新当前局部最优适应度，当前局部最优适应度大于全局最优适应度时，更新当前全局最优适应度，然后进行下一次迭代；vi＝vi+c1⊙r1i⊙pbesti-xi+c2⊙r2i⊙gbesti-xi3xi＝xi+vipji∈[pjimin,pjimax]4式中，i＝1,2,···,N，j＝1,2,···,k，vi为粒子速度，c1、c2是两个加速度常数组成向量，r1i、r2i是两个相互独立的随机数组成的向量，⊙为哈达玛积符号。S105、结果分析与验证；所述结果分析与验证，包括迭代达到设定的迭代次数或连续若干代最优解变化不大，停止继续迭代，当前全局最优适应度对应的粒子代表了成本最低且承载力满足要求的成桩参数组合，分析各参数对成本和承载力的影响，并对最优成桩参数组合进行试验验证，验证合格后再进行实际应用。

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