Levenberg-Marquardt法与Gauss-Newton法相结合在桥梁结构静力参数识别中的应用

目前用于服役桥梁结构静力参数识别的算法主要有Gauss-Newton(G-N)法和Levenberg-Marquardt(L-M)法,但是两种方法各有缺点,G-N法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻,L-M法虽然能克服G-N法迭代矩阵奇异的缺点,但由于阻尼因子的存在使得识别结果精度较为粗糙。结合二者的优缺点提出:先采用L-M法进行初步识别,再由L-M法初步识别结果作为G-N法的初始值进行再识别的方法,通过MATLAB自编程序实现对实际结构参数的优化求解,从而提高参数识别精度。文中最后以一连续粱的数值模拟试验验证了该法的有效性,比较结果表明,本文方法的识别精度要达到L-M法的2倍之多,能大大地提高识别结果的精度,从而保证了识别参数的可靠性,为服役桥梁结构的进一步状态评估提供了结构模型可靠的量化信息。     

基于信赖域算法的连续梁桥动力损伤识别

鉴于信赖域算法在求解非线性二次规划问题中具有良好的全局收敛特性,同时结合有限元模型修正技术,引入有效弹性模量损伤因子和损伤分布函数的概念,在Matlab编程环境下调用ANSYS有限元程序中的APDL语言进行桥梁空间结构的有限元建模,利用信赖域算法调整局部单元(组)的参数,通过连续损伤分布插值多项式拟合连续区段各单元(组)的损伤分布曲线,进而实现了对连续梁桥的动力损伤识别。数值算例表明该方法能准确、有效地判断桥梁结构的损伤发生、损伤区域以及损伤程度,同时该损伤识别过程可以结合二次精细划分单元(组)的方法来提高识别的精度和准确性。     

基于RBF神经网络识别路面谱的新方法

路面不平度是车辆行驶中振动的重要激励。为了识别路面不平度的功率谱密度函数(路面谱),提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面谱的新方法。该方法以7自由度汽车振动模型为基础,以MATLAB软件仿真得到的汽车车身质心垂直加速度谱为神经网络理想输入样本,以GB7031-86建议的路面谱为神经网络理想输出样本,应用RBF神经网络建立汽车车身质心垂直加速度谱和路面谱之间的非线性映射模型。另取一组仿真得到的车身质心垂直加速度谱代入已训练好的网络进行路面谱识别。结果表明:该方法具有较强的抗噪声能力和较理想的识别精度,识别的路面谱与拟合的路面谱吻合一致。     

纵向通风隧道防灾疏散设计问题探讨

文章针对交通隧道防灾设计存在的问题进行分析,提出了一些解决方案,可供今后的设计参考。     

基于人工神经网络和遗传算法的大跨连续梁桥参数相关分析

主要论述了如何采用改进的BP神经网络和遗传算法进行现场施工参数的识别。为解决混凝土的容重、弹性模量所引起的误差,在丹江口二桥的施工控制过程中,采用3层BP神经网络进行混凝土的容重、弹性模量的识别;为确定预应力损失引起的标高偏差,引入了遗传算法对其建模分析,取40个初始染色体群,以5个世代繁衍不再出现更优的染色体作为终止GA计算的条件。文章以这两种方法在丹江口二桥施工过程的预测控制分析中的成功运用为实例,证实了神经网络控制理论和遗传算法在连续梁桥的施工过程的预测与控制中的实用性和有效性。     

管道超声导波检测技术

介绍了管道超声导渡检测技术的理论基础，指出了这一检测方法的技术关键；同时对现有已用于工程应用的导波检测设备与导渡检测实验系统作了描述和对比；总结了目前成熟的缺陷识别定位方法，在此基础上，对管道超声导波检测技术的广泛应用提出几点展望。     

视频智能交通系统的设计与实现

随着高速公路和计算机技术的发展,智能交通系统开始被应用于高速公路系统中.论文介绍了视频智能交通系统以及它在苏嘉杭高速公路系统中的应用.     

铁路客票自动识别及验(检)票系统的研究与开发

简述了客票自动识别及验(检)票系统.该系统可自动识别和判断客票的真伪,利用TPOS前端机为旅客提供验(检)票服务.是杜绝假票,防止黑客以及站车客票管理工作的有力工具.     

铁路车号自动识别信息系统

铁路车号自动识别信息系统是一个对全国铁路货车车辆、列车和机车运行位置进行动态追踪管理的实时信息自动采集、报告和处理系统.介绍了该系统的架构、信息处理流程和应用,并阐述车号自动识别信息系统的应用前景以及与运输管理信息系统(TMIS)的关系.     

成都地铁土压平衡盾构隧道工程风险识别与评价

成都地铁一号线试验段区间隧道第一次采用土压平衡盾构施工。成都地层条件为富水的砂卵石地层,卵石含量高,盾构施工难度大,风险大。研究了工程的风险发生机理,找到了主要的工程风险,并采用R=P×C法对主要风险进行了评价和分级,确定了主要风险的风险级别,为工程的顺利进行提供了参考与保障。