陳燕平
(中鐵第四勘察設(shè)計院集團有限公司,湖北 武漢 430063)
傳統(tǒng)的手工拉坡有很大的主觀性和局限性。對于長大鐵路線路縱斷面設(shè)計,為取得理想設(shè)計成果,即使經(jīng)驗豐富的工程師,也需要耗費大量的時間和精力。本文采用數(shù)學(xué)算法,依據(jù)地面線對縱斷面進行自動設(shè)計??捎玫姆椒ㄓ袛M合法,把地面線點看成零散的點,用最小二乘法擬合出這一系列點的函數(shù)[1-2],還有小波算法[3]。目前小波變換大都用于信號去噪方面[4],遺傳算法[5-7]以及 Douglas壓縮算法,此前,該算法多用于數(shù)據(jù)壓縮,本文將Douglas算法改進后應(yīng)用于縱斷面自動設(shè)計中。
本文采用最小二乘法對地面線進行擬合,擬合法生成縱斷面坡度線主要分以下4步進行:
(1)根據(jù)最小二乘法原理,對地面線進行擬合,生成總體的擬合曲線;
(2)求擬合曲線的三階導(dǎo)數(shù),在三階導(dǎo)數(shù)為0處對擬合曲線進行分段;
(3)逐段對擬合曲線進行一元線性回歸,生成初步的設(shè)計數(shù)據(jù);
(4)根據(jù)最大坡度、最大坡長、最小坡度等規(guī)范參數(shù)的約束條件,對設(shè)計數(shù)據(jù)進行修正。
把地面線看成一系列離散的點,縱斷面自動設(shè)計的目的就是要采用數(shù)學(xué)方法將這組離散的點擬合成誤差盡可能小的光滑曲線。
當擬合函數(shù)為多項式時,稱為多項式擬合,滿足上式最小值的稱為最小二乘法擬合多項式。
式(1)為 a0,a1,a2…an的多元函數(shù),因此上述問題轉(zhuǎn)化為求 I=I(a0,a1,a2,…,an)的極值問題,由多元函數(shù)求極值必要條件,得:
上式是關(guān)于 a0,a1,a2,…,an的線性方程,用矩陣表示為:
上列矩陣是正規(guī)方程組。該矩陣是1個對稱正定矩陣,故存在唯一解,可以根據(jù)矩陣解出唯一解ak(k=0,1,…,n),從而多項式各系數(shù)與多項式本身可求出。
擬合曲線連續(xù)可導(dǎo),由函數(shù)三階導(dǎo)數(shù)的特性,可知擬合曲線三階導(dǎo)數(shù)為0處的點即為曲線的拐點,拐點最能反映地面線點的趨勢,因此,變坡點也在此位置為宜。本文采用非線性方程實根的對分法求曲線三階導(dǎo)數(shù)為零的點,不斷地縮小搜尋區(qū)間范圍以求得拐點。具體實現(xiàn)如下。
從端點x0=a開始,以h為步長,逐步進行搜索,f(xi)為xi處的三階導(dǎo)數(shù);
對于每一個子區(qū)間[xi,xi+1],其中xi+1=xi+h,若f(xi)=0,則xi為1個實根,且從xi+h/2開始再往后搜索;若f(xi+1)=0,則xi+1為1個實根,且從xi+1+h/2開始再往后搜索;若f(xi)f(xi+1)>0,則說明當前子區(qū)間內(nèi)無實根,從xi+1開始向后搜索;若f(xi)f(xi+1)<0,則說明當前子區(qū)間內(nèi)有實根,然后,反復(fù)將該子區(qū)間減半,直到找到1個實根或子區(qū)間長度小于限定值為止,該限定值可以預(yù)先人為給定。以上過程一直進行,直到區(qū)間右端點為止。
分段完后,將每一段分隔開來,進行一元線性回歸,得出這個區(qū)段內(nèi)擬合最好的設(shè)計坡度線。線性回歸的方法與前面的相同,是多項式擬合的簡化,變求多項式為求二項式,即給定n個地面線點(xi,yi)(i=0,1,…,n-1),用直線 y=ax+b作回歸分析(其中a和b為回歸系數(shù)),通過計算可求出回歸系數(shù)。
對于生成的初步縱斷面,需要根據(jù)鐵路縱斷面坡長、坡度、坡差等約束條件予以調(diào)整,使縱斷面坡度、坡長等各方面都符合《規(guī)范》的要求,并生成豎曲線與出圖。調(diào)整主要按縱斷面設(shè)計坡長必須大于最小坡長、設(shè)計坡度必須小于限制坡度,以及設(shè)計坡度差必須滿足規(guī)范等要求進行。
Douglas-Peucker算法由Douglas和 Peucker于1973年提出,是目前公認的線狀要素化簡經(jīng)典算法。主要應(yīng)用于信號[8]、軌跡[9]和森林研究[10]。算法基本原理是找出不規(guī)則曲線上最能代表曲線輪廓的點集。步驟如下:
(1)將曲線的首尾2 點 (x0,y0),(x6,y6)連成一條直線,如圖1所示。直線 (x0,y0),(x6,y6)的表達式為Ax+By+C=0。其中:A=y6-y0;B=x0-x6;C=(y0-y6)x6-y0(x0-x6)。
(3)找出最大的Dmax與閾值D0比較,若D0>Dmax,則刪除整條線的點,僅保留首尾,否則,保留Dmax,以Dmax為特征點,將整條曲線分成2段,重復(fù)步驟(1)和(2),迭代操作,直至無點可舍去為止,即完成線的化簡,如圖1所示。
圖1 Douglas壓縮算法前后示意圖Fig.1 Pre-and post- treatment performance of Douglas algorithm
對于已給定地面線點的鐵路縱斷面自動設(shè)計,相當于對曲線進行化簡,找出最能反映地勢起伏的特征點,道格拉斯算法尤其適合,但鐵路縱斷面的設(shè)計需要考慮諸多外界因素,即在道格拉斯算法的基礎(chǔ)上附加約束條件。本論文中Douglas的運算流程分為3根主線。
第1條主線:根據(jù)參數(shù)表確定限制坡度MaxSlope、最小坡長MinLength以及最大坡度差MaxSlopeDif,這些分別構(gòu)成道格拉斯算法的閾值。
第2條主線:讀取鐵路方案數(shù)據(jù)庫的斷鏈線表,判斷是否有斷鏈存在,若存在斷鏈,則在地面上中減去相應(yīng)的斷鏈值,再代入運算,在出圖的時候,再恢復(fù)斷鏈值進行出圖。
第3條主線:將地面線點代入道格拉斯計算,分別以MaxSlope,MinLenth以及MaxSlopeDif為規(guī)范中最大坡度、最小坡長和最大坡度代數(shù)差的閾。詳述為以下步驟:
(1)讀取全線地面線表,計算每相鄰2個地面線點之間的距離Length(i)與高差之比,比值記為Grad(i)。若Grad(i)>MaxSlope,或Length(i)<MinLength,則刪除點i,否則保留點i為變坡點。
(2)經(jīng)過1步驟后,得到變坡點的點集 SlopeList。
(3)比較各變坡點處坡度差與MaxSlopeDif,若坡度差大于MaxSlopeDif,,則調(diào)整該變坡點處坡度差直至小于MaxSlopeDif。
綜上所述,縱斷面自動設(shè)計邏輯圖如圖2所示。
圖2 Douglas壓縮算法邏輯圖Fig.2 Logical chart of Douglas algorithm
將以上2種算法應(yīng)用于金溫鐵路的縱斷面設(shè)計中,壓縮法得出各變坡點數(shù)據(jù)如圖3所示。
縱斷面設(shè)計圖如圖4所示。
以工程造價來評估自動設(shè)計算法的優(yōu)劣.造價綜合評估依據(jù)主要是線位長度、橋隧分布情況與土石方數(shù)量。鑒于土石方及土質(zhì)匹配情況復(fù)雜,本文只考慮了填挖方的數(shù)量,沒有考慮運距。橋梁、隧道是按最大填、挖高度來確定,進行自動設(shè)置。
圖5所示的“指標”是綜合指標,采用的是多條線路的經(jīng)驗值或估算定額。擬合法和Douglas壓縮算法所得線路方案的工程造價分別如圖5和圖6所示。
對比圖5和圖6可以看出:采用壓縮算法的土石方量、橋梁長度均小于采用擬合法得出的數(shù)量,但采用擬合法自動設(shè)計的隧道長度略短,不同的縱斷面設(shè)計方法,工程造價差別達2億元。
圖3 坡度表(初步結(jié)果)Fig.3 The slope list of vertical section
圖4 縱斷面自動設(shè)計結(jié)果Fig.4 Result of railway vertical section automatic design
圖5 基于擬合法線路方案的工程造價Fig.5 Project cost with fitting process
圖6 基于Douglas壓縮算法線路方案的工程造價Fig.6 Project cost with Douglas algorithm
本文研究了縱斷面自動設(shè)計的兩種算法,并綜合考慮了規(guī)范設(shè)計的需求,兩種算法都能初步實現(xiàn)縱斷面自動設(shè)計的目的。經(jīng)工程實例及其造價比較,2種方法各有利弊,具體表現(xiàn)在:
(1)擬合法對于山區(qū)地形,即地形變化快的地區(qū),拉坡結(jié)果不很理想,因為地面高程變化有突變,可能導(dǎo)致擬合曲線不連續(xù),建議這種地區(qū)采用Douglas算法進行自動設(shè)計。
(2)多個實際線路比較結(jié)果可知,Douglas壓縮算法工程造價較低,但基于該算法的線路變坡點都在地面線上,不一定是最佳線路方案。
(3)本文旨在對鐵路線路縱斷面自動設(shè)計做理論上的初步探索研究,未考慮橋、隧、站等具體工程構(gòu)造物的影響。
[1]Goryainov V B,Least-modules estimates for spatial autoregression coefficients[J].Journal of Computer and Systems Sciences International,2011,50(4):565-572.
[2]Forbes A B,Parameter estimation based on least squares methods.modeling and simulation in science[J].Engineering and Technology,2009;1 -30.
[3]Park S H,Kim S D,Wavelet transform analysis of pressure fluctuation signals in a three-phase fluidized bed[J].Korean Journal of Chemical Engineering,2001,18(6):1015-1019.
[4]Minamoto T,Aoki K,Yoshihara M.A blind image wavelet- based watermarking using interval arithmetic[J].Communications in Computer and Information Science,2009,61:1 -8.
[5]GAO Hua.Highway route optimization based on genetic algorithms and multiobjective optimization problem[C]//ICETCE'12 Proceedings of the 2012 Second International Conference on Electric Technology and Civil Engineering.2012:1469-1472.
[6]高 華.基于遺傳算法和多目標決策體系的公路選線整體優(yōu)化[D].長沙:中南大學(xué),2007.GAO Hua.Highway route overall optimization based on genetic algorithms and multiobjective optimization problem[D].Changsha:Centrel South University,2007.
[7]Baker J.Adaptive selection methods for genetic algorithms[M].Gerferstette,1989.
[8]Gong W,Mao F Y,Song S L,Signal simplification and cloud detection with an improved Douglas-Peucker algorithm for single-channel lidar[J].Meteorology and Atmospheric Physics,2011,113(1/2):89 -97.
[9]WU Y,Pelot R,Comparison of simplifying line algorithms for recreational boating trajectory dedensification[J].Lecture Notes in Geoinformation and Cartography,2007,321 -334.
[10]Tachiki Y,Yoshimura T,Hasegawa H,et al.Effects of polyline simplification of dynamic GPS data under forest canopy on area and perimeter estimations[J].Journal of Forest Research,2005,10(6):419 -427.