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首先分析了材料性能对桥梁承载力的影响,并采用有限元方法扩大既有桥梁数据,建立相应的数据库。然后,通过MATLAB建立BP神经网络模型对数据库进行训练完成桥梁承载力权重系数估算,并构建神经网络预测模型实现承载力预测,通过对比验证预测模型的准确性。最后,研究利用BIM二次开发研发桥梁承载力评估与预测系统。结果表明,随着桥梁使用年限的增长,钢筋对桥梁承载力的贡献相较于混凝土而言明显降低,材料退化对抗弯承载力影响最大;桥梁配筋面积对抗弯、抗剪承载力影响最大;当数据库的数据较少且预测精度要求较高时,采用多层隐藏层神经网络预测模型更有效;当数据库的数据庞大且预测精度要求不高时,采用GA-BP神经网络预测模型更有效。 相似文献
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