大跨度钢斜拉桥制造误差的传播及其效应特性

为阐明制造误差效应在大跨度斜拉桥施工控制中的传播问题,对全过程控制条件下超大跨度钢斜拉桥关键构件制造误差效应的效应特性进行了研究,由几何非线性平衡方程推导并建立了全过程控制条件下的误差效应传播方程.在此基础上,以典型的超大跨度斜拉桥苏通大桥为研究对象,就构件制造误差效应的形成过程、效应特性及其传播特性进行了深入研究.研究表明:所建立的误差传播方程应用和求解方便,适用于大跨度斜拉桥全过程施工控制误差效应的理论研究和计算分析;不同类型构件制造误差的传播特性存在较大差异,随悬臂长度增大,主梁节段间制造角度的误差效应表现出典型的自收敛特性,而主梁节段制造长度的误差效应不具备自收敛特性,施工控制实施时应根据误差效应特性确定科学、合理的误差调控方案.      

基于RBF神经网络的单塔斜拉桥模型修正

为获得某单塔双索面斜拉桥换索过程中的工作状态,建立了一种联合子结构与径向基神经网络的有限元模型修正新方法.根据模型参数修正理论,通过分析设计参数的相对灵敏度确定需要修正的参数;为满足参数离散性要求,在模型修正过程中引入了子结构方法,并认为每一子结构中的设计参数是不变的.采用径向基(RBF)神经网络作为模型修正优化算法.将子结构与RBF神经网络相结合,从而将有限元模型修正的反问题转化为正问题;同时,对子结构的划分、RBF神经网络构建以及输入输出参数的确定进行了讨论.以某单塔斜拉桥为例,验证了所提的联合模型修正方法.结果表明:计算值与测量值之间的误差,在有限元模型修正前后有很大改善.     

基于智能客户端的桥梁管理系统

根据我国桥梁的运营现状和管理上的需求,对基于智能客户端的桥梁管理系统进行了目标及基本架构分析,基于Smart Client网络架构及Dotnet2.0架构,应用面向对象的编程技术开发了桥梁巡检评估维修管理信息系统BirMMS.文中从智能客户端网络支持、中心数据库的设计及数据间的关系、项目级和路网级桥梁管理的角度介绍了各子系统的模型设计.应用了数据挖掘及人工智能等技术进行优化决策分析.经某高速公路上3座特大桥的实际管理验证,系统能够使桥梁养护工作系统化、程序化,并能合理地分配维修资金.     

桥塔钢-混凝土结合段剪力键破坏机理及极限承载力

为了研究和开发可用于桥塔钢-混凝土结合段的新型剪力键,针对传统的推出试验无法得出剪力键真实承载力的问题,采用新的试验方法对包括栓钉和两种新型剪力键在内的3大类7个子类共31个试件进行了破坏试验研究。根据试验结果,对各类剪力键的破坏机理进行了研究,并对其极限承载力进行了定量分析,建立了各类剪力键极限承载力的统一计算公式。通过与试验值的对比可知:该公式计算结果与试验值吻合良好,可为新型剪力键的设计和应用提供依据。     

输变电线路铁塔变截面嵌岩桩受力特性的数值模拟分析

变截面桩因具有高承载力、低造价的优点而得以广泛应用于软土场地。为了探究分层场地变截面桩适用性,以川藏联网输变电工程中广元地区铁塔桩基为例,通过数值模拟研究了相同嵌岩深度时变截面直径及嵌岩桩径对基桩竖向和水平承载特性的影响规律。结果表明:增大变截面直径和嵌岩桩径,均能提高极限承载力、控制桩顶沉降和水平位移。在竖向极限承载力方面,变截面直径存在一个最优值,该值等于扩大头直径。与等截面桩相比,变截面桩最多可以提高1.15倍竖向极限承载力,其提升作用主要表现在变截面处端阻力的增加,且基岩侧摩阻力的发挥程度也可从0     

重庆轻轨较新线倒T形PC轨道梁设计研究

曲线桥是立交桥和高架桥的一种重要的结构形式 ,在交通运输中起着重要作用。主要研究重庆轻轨倒T形曲线PC轨道梁桥的结构特点 ,并对其受力特性进行分析研究     

桥梁主梁断面空气力学特性分析的人工神经网络方法

研究了人工神经网络的ＢＰ模型应用于学习、预测主梁断面静力三分力系数的问题，分析了各种情况下的预测精度。     

基于可靠度的桥梁结构剩余使用寿命预测方法

按基于某一限值可靠度的方法对既有桥梁结构剩余使用寿命进行了研究，在介绍了相关文献的半经验半理论的预测方法和基于动态可靠度预测方法的基础上，对拟采用维修或加固措施以延长剩余寿命的桥梁，提出了基于体系可靠度并考虑最优维修方案组合的寿命预测方法，并建立了优化数学模型。研究表明：该方法以桥梁的完整使用周期为研究对象，从而确定与安全、经济的维修决策相对应的最优使用寿命，但仍有许多问题需做进一步研究。     

用于结构损伤位置识别的两种神经网络性能比较

为了克服用BP网络进行结构损伤位置识别时网络结构确定难、网络训练易陷入局部极小、训练时间长以及处理带噪声数据需要大量的误码练样本等问题，提出用SOFM网络进行结构损伤位置识别的方法。分别用SOFM网络和BP网络对一桁架结构进行损伤位置识别，通过比较两种网络的性能发现SOFM网络不但网络结构容易确定，网络训练不存在陷入局部极小的问题，BP网络只有在大量训练样本条件下才能保证网络具有较好的抗噪声能力，若训练样本不足，则BP网络的抗噪声性能较差，而SOFM网络在较少训练样本情况下即可具有良好的抗噪声性能，因而SOFM网络更适合训练样本有限备件下的结构损伤位置识别。     

斜拉索塔柱结构优化计算分析

一般斜拉空间网格结构的混凝土巨柱（塔柱）承担了较大的偏心应力,柱中钢筋预应力值的合理设置是混凝土巨柱设计的重点。采用ANSYS自带的优化程序模块,以混凝土的开裂数量少为目标,分析得到巨柱混凝土钢筋优化的预应力为0.7倍钢筋强度标准值。研究成果有助于今后钢筋混凝土结构的优化设计。