BP神经网络技术在斜拉桥施工控制中的应用

介绍了传统方法在斜拉桥施工控制中的局限性,提出了以BP神经网络技术为基础的施工控制方法.研究表明,人工神经网络方法在解决多影响因子复杂非线性问题方面具有显著的优势,在施工控制中具有广阔的应用前景.通过具体实例验证了该方法具有较强的可行性及可靠性.     

BP神经网络技术在斜拉桥施工控制中的应用

介绍了传统方法在斜拉桥施工控制中的局限性,提出了以BP神经网络技术为基础的施工控制方法.研究表明,人工神经网络方法在解决多影响因子复杂非线性问题方面具有显著的优势,在施工控制中具有广阔的应用前景.通过具体实例验证了该方法具有较强的可行性及可靠性.     

BP神经网络技术在斜拉桥施工控制中的应用

神经网络是一种模拟人脑结构和功能的信息处理系统。通过一工程实例,以BP神经网络技术为基础,对影响斜拉桥线形的各种参数（主梁混凝土弹性模量和容重）进行参数识别及主梁标高的预测。     

金马大桥斜拉桥施工控制

金马大桥斜拉桥混凝土主梁双悬臂施工长度为223m，在主梁悬臂施工阶段，除索塔附近15．8m范围外，主梁内未配置纵向预应力束。针对该桥的设计和施工特点，介绍了施工控制的方法和结果。     

卡尔曼滤波法在斜拉桥施工误差控制中的应用

运用工程控制论的思想 ,将斜拉桥的施工误差控制视为一随机最优控制问题 ,建立相应的数学模型 ,采用卡尔曼最优一步预测 ,按确定性的最优控制规律构成团环状态反馈系统 ,对各施工节段进行调整控制 ,以期达到设计要求。     

BP神经网络用于斜拉桥施工过程中混凝土弹性模量的识别

尝试采有基于快速优化算法L-M法的BP神经网络进行斜拉桥施工控制中的参数识别工作。对影响参数之一的混凝土弹性模量的网络学习和仿真结果表明：该法对数据的处理，在操作简单的基础上，表现了较强的鲁棒性和较高的精度。     

斜拉桥施工控制中的参数识别

大跨径斜拉桥施工控制中 ,影响参数的识别是判别实际值与理论值误差的有效途径 ,是通过调整参数使结构受力均衡的关键。在各施工梁段中 ,根据状态变量的实测值与相应理论值的判别 ,利用最小二乘法和引入加权矩阵 ,对影响参数进行误差识别 ,据此可作为对未施工梁段的相应参数进行误差预测和调整分析的依据。以广州鹤洞大桥为工程算例 ,说明了该方法的运用     

神经网络在大跨度桥梁施工控制中的应用

该文确定及分析了影响实际标高控制的主要参数,利用Branalysis有限元程序建立了永顺县不二门大桥全桥施工阶段仿真模型进行前进分析计算;在此基础上,利用MATLAB建立了该桥设计参数与标高之间的BP神经网络模型,该模型在一定参数取值范围内,通过自学习训练成熟后,能够预测后续工况的标高变化,可为施工过程中控制各种不确定...     

斜拉桥施工索力控制

斜拉桥是高次超静定结构,且施工技术复杂,需要精确的施工控制。斜拉索是斜拉桥的主要受力构件之一,是斜拉桥施工控制中的重点和难点,因此很有必要对拉索施工控制进行详细的研究。以实桥为背景,对拉索施工控制的方法做了详细描述。     

斜拉桥的施工最优控制

文中提出了用最小二乘法进行斜拉桥施工过程中的参数识别、用灰色预测模型ＧＭ（１，１）进行参数预测及用最小二乘法对控制目标进行最优控制的斜拉桥施工最优控制方法，并通过一算例验证了该方法的有效性。从算例的结果说明了参数误差对主要梁弯矩和位移有显著影响，同时验证了对柔梁体系，在悬施工过程中以标高控制为主的思想的正确性。     

多塔斜拉桥施工过程现场控制

以我国建成的首座多塔斜拉桥———岳阳洞庭湖大桥3塔斜拉桥为例,介绍了其施工过程的控制内容、控制方法、现场控制技术及其控制效果。     

混凝土斜拉桥施工控制中的温度效应研究

通过建立仙桃汉江公路大桥有限元模型,模拟均匀升温及局部温差荷载,研究温度场对混凝土斜拉桥应力、位移和索力的影响。通过在实桥典型断面埋设测温元件,实测主塔和主梁位移随温度变化的规律,并根据实测数据拟合出适合于本桥主梁温度梯度计算的公式,以修正有限元模型中的参数,有效减小温度效应对施工精度的影响。     

BP人工神经网络在嘉鱼县农用地定级中的应用研究

农用地定级作为农用地分等与估价的中间环节,起到承上启下的作用,传统的定级评价方法都在不同程度上受到人为主观的影响。本文基于BP人工神经网络的理论和基本思路,构建农用地定级评价的BP模型,并应用于嘉鱼县农用地定级评价中,结果表明与实际情况较为相符,证明该方法具有很强的实际应用价值。     

悬臂浇筑混凝土斜拉桥施工控制

介绍温州大桥斜拉桥施工控制的思想、方法和执行过程，并讨论自适应控制思路在斜拉桥施工控制中的应用，通过温州大桥控制的数据证明自适应施工控制方法是最理想的斜拉桥施工控制方法。     

斜拉桥施工阶段标高控制模糊随机可靠度分析

由于桥梁施工阶段标高控制过程中存在随机性和强烈模糊性的问题,为取得更好的标高控制效果,采用随机有限元法求解桥梁结构响应梯度,结合模糊隶属函数向随机密度函数作等价变换,得到标高控制模糊随机可靠度。以九江重建斜拉桥为背景,对随机变量参数进行敏感度分析,计算该桥的标高控制模糊随机可靠度,并分析与此相关的多种影响因素。结果表明,钢主梁容重、斜拉索弹性模量等是敏感度较大的随机变量;考虑标高控制失效模糊随机性,通过隶属函数将失效区域定义在某个区间得到的结果更具实用性;适当提高控制成功界限值,选择最优的标高控制失败界限值,可较好地提高施工阶段标高控制成功率。     

参数增量变化分析在斜拉桥换索施工控制中的应用

斜拉桥换索施工控制需要在整个施工过程中对索力、主梁标高、主梁和桥塔应力等参数进行控制,通过建模计算分析,将参数增量变化分析方法运用于皎平渡斜拉桥换索工程实践中。结果表明,换索后斜拉索实测和设计索力误差控制在3%以内;主梁标高变化最大值为4~5 mm,经过换索桥面线形有所优化。参数增量变化分析法可用于混凝土斜拉桥换索工程施工控制。     

大跨度PC斜拉桥施工控制中温度效应分析

从温度变化引起杆系结构的变形和受力特点出发，提出采用不同的多项式函数分区拟合结构温度场，并将温度变化等效成荷载计算温度变形的方法，经过实桥测试验证并与其它方法比较，本方法能够准确地计算施工控制中的温度影响，具有足够的工程精度。     

ANSYS在斜拉桥施工计算中的应用

采用ANSYS软件，确定了抚顺永安桥施工过程中拉索和横梁预应力的张拉顺序和张拉延伸量，并对其施工过程进行了仿真计算，得出了合理的施工步骤，并对原设计预应力的布设提出了修改意见。     

PC斜拉桥施工控制索长的确定

PC斜拉桥按成桥控制标高确定的索长与施工控制时所确定的索长是不同的。由于施工因素的变化，其“精确”值只能逐步给出，这会影响施工进度，故施工监控时给出控制索长，以解决施工进度与制索进度的矛盾。结合鄂黄长江公路大桥480m PC斜拉桥的施工实例，初步讨论斜拉桥施工控制索长的确定方法。