在工业化建造和碳减排的背景下,预制装配化得到了极大关注。以装配式铁路桥梁为对象,首先,考虑4种典型构件类型(箱梁、桥面板、桥墩和盖梁),核算其预制与现浇两种方式在物化阶段的立方单项碳排放和建造成本,并构建以构件预制率为决策变...在工业化建造和碳减排的背景下,预制装配化得到了极大关注。以装配式铁路桥梁为对象,首先,考虑4种典型构件类型(箱梁、桥面板、桥墩和盖梁),核算其预制与现浇两种方式在物化阶段的立方单项碳排放和建造成本,并构建以构件预制率为决策变量的碳排放-成本双目标优化模型,系统优化预制构件的选择与组合;其次,采用非支配排序的鲸鱼优化算法(Non-Dominated Sorting Whale Optimization Algorithm,NSWOA)对构件组合方案进行求解,获得Pareto均衡解集;再次,通过博弈论思想融合主客观权重,并采用优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对Pareto均衡解集进行科学决策,得到最佳构件组合方案;最后,以某西部装配式铁路桥梁为例开展实证分析。结果显示:优化方案较初始方案碳排放减少了361.66 t,成本减少了213.06万元。此外,预制率情景分析显示,不同的桥梁预制率对应不同的最佳构件组合,且碳排放与成本随预制率变化呈现不同趋势。研究成果可为装配式铁路桥梁低碳施工提供有效的优化策略。展开更多
文摘在工业化建造和碳减排的背景下,预制装配化得到了极大关注。以装配式铁路桥梁为对象,首先,考虑4种典型构件类型(箱梁、桥面板、桥墩和盖梁),核算其预制与现浇两种方式在物化阶段的立方单项碳排放和建造成本,并构建以构件预制率为决策变量的碳排放-成本双目标优化模型,系统优化预制构件的选择与组合;其次,采用非支配排序的鲸鱼优化算法(Non-Dominated Sorting Whale Optimization Algorithm,NSWOA)对构件组合方案进行求解,获得Pareto均衡解集;再次,通过博弈论思想融合主客观权重,并采用优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对Pareto均衡解集进行科学决策,得到最佳构件组合方案;最后,以某西部装配式铁路桥梁为例开展实证分析。结果显示:优化方案较初始方案碳排放减少了361.66 t,成本减少了213.06万元。此外,预制率情景分析显示,不同的桥梁预制率对应不同的最佳构件组合,且碳排放与成本随预制率变化呈现不同趋势。研究成果可为装配式铁路桥梁低碳施工提供有效的优化策略。
