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《天津大学》 2006年
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基于BP神经网络的桥上移动荷载识别

王波  
【摘要】: 桥梁受车辆移动荷载的作用以及运输超载的影响,极易发生疲劳损伤甚至破坏和倒塌,严重威胁桥梁的使用安全性。因此,对桥梁上移动车辆荷载的识别,以确定桥上移动荷载的大小和种类,对桥梁的健康监测与日常维护、安全评定与交通规划等具有重要的理论意义和应用价值。 本文基于移动荷载动力模型,将BP神经网络理论用于桥上移动荷载识别问题中。首先基于欧拉梁振动理论与模态叠加法,建立了多个移动荷载作用下的简支梁和连续梁的运动方程;采用4自由度平面车辆动力模型,并利用离散逆傅立叶变换法模拟桥面不平整度;其中连续梁采用了准确的频率方程及振型的统一解析式;数值仿真分析中,分别对一简支梁和一连续梁在移动车辆荷载作用下的动力响应及车-桥相互作用力进行了模拟。 然后,基于BP神经网络进行了桥上移动荷载识别研究。将桥梁应变响应作为网络输入,移动荷载参数作为输出,依据桥梁的不同状态(不同车速、不同轴重,不同位置)建立样本库;同时对输入参数进行敏感性分析,并对样本进行了常规处理及特征提取,确定了网络结构及训练参数;识别中采用分步识别技术,分别对桥上移动车载速度、位置及大小进行了识别,并利用遗传算法对网络权值进行了优化。 最后,利用数值算例验证了基于BP神经网络识别桥上移动车载的可行性。分别讨论了简支梁上与连续梁上的静力模型和动力模型等多种情况下的荷载识别,并对桥上多车荷载的识别进行了分析;同时对神经网络荷载识别方法的抗噪能力及路面不平度、车辆行驶速度及响应测点等对识别结果的影响进行了分析。 研究结果表明,基于动力模型的BP神经网络移动荷载识别方法,能够有效识别简支梁桥与连续梁桥上的移动车载;荷载分步识别技术能够得到较准确的车载位置、速度与大小;采用遗传算法优化神经网络,可实现全局搜索,克服了训练易陷入局部最小的缺点,并可加快网络训练速度。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:U441.2

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