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《武汉理工大学》 2007年
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大跨径斜拉桥温度效应及基于神经网络的预测研究

方明雨  
【摘要】: 近年来,斜拉桥的施工技术已经进入比较成熟的阶段,但对于斜拉桥在施工和后期维护过程中对温度变化造成的影响却研究的比较少,而温度效应又是影响斜拉桥比较重要的因素,因此研究温度的变化对斜拉桥所起到的作用是具有重要意义的。本文在以下几个方面展开了研究工作。 在详细介绍近年来国内外斜拉桥的发展情况的基础上,论述温度变化对斜拉桥产生的作用,并介绍了热传导的基本理论,温度荷载的形成,分类与特点,以及国内外设计标准中有关温度荷载的规定。 以铁罗坪斜拉桥为工程背景,根据铁罗坪斜拉桥的设计方案,施工资料及监控报告,对该桥进行了有限元建模和分析计算。针对季节型温差效应,日照温差效应,骤降温温差效应这三种不同类型的温差效应分别计算,从多方面研究这三种类型温差效应对斜拉桥产生的影响,并分析其主要原因。 在斜拉桥施工过程中温度的变化往往对斜拉索的索力产生较大影响,最终导致主梁线形产生偏差。在解决施工过程温度变化对索力的影响导致主梁线形产生变化的问题中,提出以人工神经网络(ANN)为主的预测方法,在介绍神经网络的基本理论、基本功能的基础上,重点介绍径向基神经网络(RBF)。由于背景工程还处于施工前期阶段,未能得到施工中索力张拉后的实测数据,所以本文把有限元软件计算得出的理论数据作为网络预测的参数样本,把不同温度下的施工索力,施工温差及其产生的挠度差作为输入样本,把施工时的索力温度修正值做为输出样本,由于神经网络具备输入参数与输出参数之间的非线性映射关系,那么可以通过训练网络,并利用训练好后的网络进行预测。经过训练,计算后得到预测结果,预测结果与理论结果比较后表明,采用本文的预测方法从理论上是合理的,有效的,在斜拉桥施工过程中在避免温度效应影响方面能够提供可靠的科学依据。 本文在利用数值分析模拟大桥的温度改变情况,将RBF神经网络技术应用在斜拉桥施工索力温度修正值的预测工作中,获得了满意的结果,表明该方法对斜拉桥施工索力的预测具有一定的应用价值。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:U441.5

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【参考文献】
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