基于BP神经网络算法的悬索桥损伤识别研究

该文基于神经网络损伤识别分析理论,以成都市清水河自锚式悬索桥为例,对将BP网络算法应用于悬索桥损伤识别的效果进行了分析研究。分析研究表明：BP神经网络不仅能对单一构件不同程度损伤进行有效识别,对两个构件的不同程度损伤也能进行一定程度的识别,并且可以同时进行损伤位置与损伤程度的识别。     

山区高速公路中等跨径桥梁设计要点

针对山区高速公路的地形、施工条件,提出20～50 m中等跨径桥梁设计时需考虑桥位、桥型方案、孔跨布置、基础形式及施工等因素的设计要点,使桥梁满足结构安全、经济、舒适、耐久、可维护的要求。     

中等跨径预应力混凝土桥梁的监理工作

在公路建设中，中等跨径预应力混凝土桥梁被广泛地应用，本文试图通过施工中易出现的问题，介绍监理工作的内容和方法。     

50 m左右中等跨径桥梁选型介绍

桥梁设计中,50m左右中等跨径为过渡区段,既可选用简支梁,又可选择连续粱。该文列举了六个已建成的工程实例进行对比分析和介绍。     

基于BP神经网络的桥梁技术状态评估

用养护规范中17个评价指标作为输入层网络神经元,把桥梁损伤等级参数作为输出层神经元,建立了桥梁评估3层BP神经网络模型.选用湖北省110座旧桥的评估数据作为训练样本,后10个作为测试样本,经过2 068次迭代运算的网络训练,得到了误差满足精度要求的收敛网络.将待评估的桥梁参数输入训练好的网络,得到评估桥梁的技术状态等级...     

基于BP神经网络的桥梁有限元模型修正

为了提高桥梁检测中对于桥梁健康状况评定的准确性,为桥梁的加固设计与长期健康监控提供依据。本文建立了用于修正桥梁有限元模型参数的BP神经网络程序,该BP神经网络程序利用了MATLAB软件实现,通过使用MIDAS CIVIL软件建立原始模型并将计算所得到的不同修正参数组合下的挠度计算值作为样本,对神经网络进行训练并对修正参数的实际值进行预测。由实测挠度值、修正前计算挠度值与修正后计算挠度值对比分析的结果可知,修改后的桥梁有限元模型挠度计算值介于实测值与修正前桥梁有限元模型计算值之间,修正后的相对差值大多小于10%,是原来相对差值的一半左右。BP神经网络对于修正参数的预测准确度高,桥梁有限元模型的精确性得到了提高。本文使用的桥梁有限元修正方法简单可靠,计算效率高,易于在工程实践中实现,为桥梁有限元模型的修正提供参考。     

基于BP神经网络的路面不平度识别

将BP神经网络作为识别路面不平度的工具,确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4 自由度平面模型,通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度,作为BP 神经网络的输入和输出。采用3 层BP 神经网络识别路面不平度,先后构造了44 种车辆响应输入方案进行训练和测试,通过评价指标选出最优输入方案。研究结果表明,在车辆行驶的常用路面和车速条件下,识别前后轮路面不平度的最优输入方案由车轮垂直加速度、车轮垂直位移和悬架动挠度组成。     

基于DE-BP神经网络的桥梁损伤评估

在对桥梁损伤评估系统模型的基础上,提出了基于DE-BP神经网络的损伤评估方法。该方法引入差异演化算法(DE算法),通过对已有的桥梁损伤评估实例对神经网络进行训练,可使神经网络较好地表达评估结果与评价因素之间的关系。在网络学习过程中充分引入DE算法,避免了BP神经网络容易陷入局部最值及收敛慢的缺点,经该方法训练好的网络可以对实际桥梁进行评估。     

基于BP神经网络的汽车传动轴损伤分析

作为汽车传动系统中的关键零部件,汽车传动轴的安全可靠性对整机的可靠性起到决定性作用,所以传动轴上的裂纹分析与检测至关重要。文章基于有限元方法计算不同裂纹结构参数下传动轴的固有频率,通过建立相关系数、波动因子、BP神经网络决定系数等指标,衡量结构参数对固有频率的影响。得出裂纹宽度和裂纹位置对固有频率几乎没有影响,而裂纹的深度是影响固有频率的主要因素。     

基于RBF神经网络的简支梁桥损伤识别

损伤的发生对结构的安全性构成了很大的威胁。考虑到RBF神经网络具备很强的处理非线性问题的能力,而振型参数对结构的局部损伤非常敏感。本文以振型比值为RBF网络的输入参数,以单元损伤程度为输出参数,建立了用于简支梁桥损伤识别的RBF网络。以简支梁桥为数值模拟算例,验证了该方法的有效性。数值模拟结果表明:该方法能够进行有效的损伤位置及程度识别,具备良好的精度。     

基于LSTM神经网络的桥梁损伤预警方法

为准确把握桥梁服役期内的健康状况,提高损伤评估效率,基于泗安塘大桥主桥某年多个测点的车致应变数据,建立了一种桥梁损伤预警方法。首先使用长短时记忆(LSTM)神经网络建立了车辆荷载作用下桥梁不同测点的多输入相关性模型,之后建立桥梁有限元模型模拟有损工况的桥梁状态,并提出损伤评估指标,最后根据损伤评估指标进行桥梁损伤预警。结果表明：采用LSTM神经网络建立的多输入相关性模型能够实现桥梁任意测点间车致响应的高精度预测;基于有限元模拟的车致应变提出的4个损伤评估指标能对假定的桥梁损伤进行明显识别;对泗安塘大桥主桥进行状态评估,4个损伤评估指标均稳定分布在一定的范围内,表明该桥近期没有增加新的损伤;建立了基于多测点的结构损伤评估指标体系,设定同时刻75%及以上的损伤评估指标超限时发出预警。     

基于空间小波分析的桥梁损伤识别

利用空间小波分析,探讨了静态荷载作用下桥梁已有损伤位置的识别方法。构建了桥梁结构损伤定位的连续、离散空间小波变换的理论模型,同时讨论了不同小波函数的选取及分解层次的确定方法。该方法仅需测量损伤后桥梁的位移或应变等响应,不需损伤前的结构特性,不影响交通。一处和多处不同损伤位置、不同损伤程度的工字梁仿真试验表明,空间小波变换是识别桥梁已有损伤位置最有潜力的方法。     

基于改进HHT的桥梁结构损伤识别

针对Hilbert-Huang变换(HHT)在处理桥梁结构动力响应信号时存在的模态混叠问题,引入部分聚合经验模态分解(PEEMD)予以改进,并基于PEEMD拟定了新的损伤指标,将该指标应用于斜拉桥振动台试验模型的损伤识别中。结果表明:基于改进HHT拟定的损伤指标能快速有效的识别结构损伤发生与否及损伤位置。     

高塔大跨径桥梁防雷措施探讨

高塔大跨径桥梁横跨在开阔的江面上,极易遭受雷击,严重威胁桥体及桥面上电气/电子设备和车辆行人的生命、财产安全。目前我国缺乏专门的高塔大跨径桥梁防雷技术规范,本文根据现代综合防雷理论,通过台州湾大桥的应用实例,在对大桥遭雷击的可能性和后果的严重程度进行分析的基础上,提出了大桥防雷类别;大桥的索塔、拉索、桥面等部位直击雷防护,以及等电位连接、引下线连接等具体措施;探讨了索面侧击雷防护的具体措施和外场设备雷击电磁脉冲及闪电电涌侵入的防护思路及方法。     

中小跨径桥梁挠度监测技术探讨

挠度监测是桥梁结构安全性监测的重要指标。本文介绍了利用芳纶线作为拉线材料与挠度测量传感器构成间接式挠度监测技术,用其监测中小跨径梁式桥的跨中挠度,该技术在北京东六环潞阳桥结构安全监测项目中实际应用,取得了良好效果。     

基于BP神经网络学习模型对桥梁变形数据处理研究

桥梁的变形预测对桥梁的安全性能研究具有重大意义。利用神经网络的自主学习能力,建立了BP神经网络学习模型,对已测得实际数据进行学习处理,修正权值,预测未来数据变化。结合MATLAB8.0软件进行了程序流程图设计与程序实现。以杭州湾跨海大桥为例,选取前10期检测数据作为学习样本,选取后5期检测数据作为预测期望值,与传统GM模型进行对比,证明了BP学习模型的可靠性与高精度,可以用来对大桥的变形量进行良好的预测。     

对桥梁经济跨径选择的探讨

选择经济合理的桥梁方案，对降低工程造价尤为重要。     

基于遗传算法的BP神经网络在桥梁安全评估中的应用

为对桥梁的安全性进行科学准确的评估,基于遗传算法与BP神经网络提出了一种新的桥梁安全评估方法。该算法采用遗传算法和误差反向传播算法(BP)相结合的混合算法来训练前馈神经网络,即先用遗传算法进行全局训练,再用BP算法进行局部精确训练,既克服了传统BP网络训练时间长,易陷入局部极值的缺点,又提高了全局收敛的效率。采用该算法对一座悬索桥——宜昌长江大桥的安全性进行评估,并与专家评估结果进行对比分析。结果证明,该算法收敛速度快,预测精度高,为桥梁的安全评估提供了一种新思路。     

基于静载试验进行桥梁结构损伤识别

以桥梁结构有限元为工具，把当前结构模型中各单元的等效面积、惯性矩以及板壳单元的厚度作为识别参数{p}，建立识别参数对于各种量测的灵敏度矩阵[S{p}]。测取结构某些部位的位移、应变以及低阶的振动模态参数，以此为基准与原先结构的分析结果进行比较建立综合误差向量(ΔE)。通过优化方法不断调整当前计算模型的参数(ΔP)使结构响应与相应的试验值最大程度地吻合，从而得到结构参数变化的信息。以此为基础即可实现桥梁结构的损伤判别以及承载能力的评估。