基于BP神经网络的车桥耦合加速度预测及行车舒适度评价分析

随着大跨桥梁建设力度的加大,桥梁在车辆荷载作用下的振动特性以及行车舒适性的研究引起关注。针对现有桥梁车桥耦合振动的数值分析和理论研究较为复杂的问题,文章基于BP神经网络提出了桥梁车桥耦合振动加速度预测方法,并以某连续刚构桥为例,计算并预测分析了桥梁和车辆的加速度信息,同时结合车辆加速度预测结果对该桥进行了行车舒适度评价。分析结果表明,该方法具有简单、有效和灵活的显著特点,同时该方法计算精度较高,桥梁加速度均方根和最大值与数值方法相对误差分别为1.43%和0.96%,车辆加速度相对误差分别为1.18%和3.08%,能较好地替代车桥耦合数值分析结果,并且预测值可进一步用于桥梁行车舒适度评价。