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基于静载试验的连续刚构桥承载力预测

郭静  
【摘要】: 桥梁结构的承载力可靠性评估是目前我国工程界亟待解决的问题。神经网络由于其极强的学习能力和非线性大规模并行处理的能力,正适合预测这类复杂的问题。本文以百色华村大桥为例,基于对静载试验以及神经网络机理的认识,提出了连续钢构桥承载力预测的神经网络模型。 本文首先阐述了承载力的影响因素和评定方法;其次总结了桥梁结构静载试验的一般流程方法和事项,并进行了百色华村大桥静载试验;然后介绍了神经网络的基本概念、基本原理以及BP神经网络的有关特点,并对遗传算法的相关原理进行了阐述。最后在此基础上建立了承载力预测的神经网络模型。 本文重点对神经网络方法在承载力预测这一问题上的可行性进行讨论。建立了以应力作为输入层神经元、挠度作为输出层神经元的三层BP神经网络。基于MATLAB R2007平台,利用其自带的神经网络工具箱,编写了相应的程序。针对BP神经网络的缺点,采用了学习率自适应调整、试算法选择隐层神经元结点数以及遗传算法优化网络初始权重的方法对BP神经网络加以优化。最后,利用该神经网络预测模型进行了训练及预测分析,并将神经网络预测结果同静载试验结果进行了对比分析,验证了其良好的预测效果。


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9 国海证券 孙稳存;今年一季度CPI将保持高位[N];证券时报;2008年
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