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《西南交通大学》 2003年
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基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究

吴大宏  
【摘要】:桥梁建成通车后,由于受气候、环境因素的影响,结构材料会被腐蚀和逐渐老化,长期的静、动力荷载作用,使其强度和刚度随着时间的增加而降低。这不仅会影响行车安全,更会使桥梁的使用寿命缩短。在结构布局和规模都十分复杂的大型桥梁上仍然沿用传统的桥梁外观检查、养护、维修程序以及常规的局部检测,显然已难以全面反映桥梁的健康状况,尤其是难以对桥梁的安全储备以及退化途径作出系统的评估。建立和发展某种能够提供整体和全面的全桥结构检测和评估信息的监测系统,随时了解大桥结构的承载能力和安全储备,对保证大桥运营的安全性和耐久性都是十分必要的。 目前,在许多大跨度桥梁上都已经安装了永久性的监测系统,但目前的桥梁监测系统中不含结构模型,因而无自动损伤识别的能力。本文在前人研究工作的基础上,根据遗传算法和神经网络在处理复杂非线性问题时的各自特点,分别将其用于桥梁结构健康监测系统的不同部分,提出了建立基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统的基本设想。为此,本文主要进行了以下几个方面的研究工作。 1.在既有桥梁的研究中,主要包括桥梁总体性损伤评估、桥梁承载能力鉴定、桥梁剩余寿命评估、桥梁处置对策确定及其经济分析等,其中在日常管理养护中比较常用、比较重要的问题之一就是桥梁的总体性损伤评估。根据《中国公路桥梁综合评定方法》,引入数理统计中的“正交试验法”和“均匀设计法”,应用神经网络对桥梁结构进行模糊综合评判。 2.应用神经网络较强的模式分类功能,选择合适的模态信息或动静力响应数据,对桥梁结构进行损伤识别。结合基于静态应变及位移测量的结构参数识别算法,借助遗传算法强大的优化搜索能力,探讨基于遗传算法的桥梁结构损伤识别技术。 3.根据安装在桥梁结构上的监测系统传递来的位移、应变信息,进行作用在桥梁结构上的荷载识别,可以:① 对监测系统传递来的荷载信息加以校核和补充;② 为下一步的损伤识别提供依据。而荷载识别的关键技术在于快速、准确地模拟桥梁的荷载-挠度曲线。以“在位移控制下部分预应力混凝土梁非线性行为试验研究”的试验数据为建模样本集,分别以作用于梁上的荷载和梁的跨中挠度为输入、输出,利用神经网络来对混凝土梁的荷载-挠度曲线进行模拟,并用其进行荷载识别的试验研究,取得了较好的效果。 第11页 西南交通大学博士研究生学位论文 4.裂缝开展宽度是衡量部分预应力混凝土桥梁使用性和耐久性的一个重 要指标,精确地模拟部分预应力混凝土梁的荷载一裂缝关系有着十分重要的意 义。然而,混凝土结构裂缝形成和发展的过程十分复杂,具有一定的随机性, 难于用常规的方法进行建模。应用神经网络较强的函数映射能力和联想、记忆 功能,对部分预应力混凝土梁的荷载一裂缝关系进行建模,通过试验数据进行验 证,效果良好,证明应用神经网络来对部分预应力混凝土梁的荷载一裂缝关系进 行建模是可行的。 5.混凝土结构中钢筋的锈蚀将直接影响其安全性、可靠性和耐久性,快速、 准确地预测混凝土构件中的钢筋锈蚀量有着重要的意义。应用神经网络对锈蚀 开裂后的混凝土构件中的钢筋锈蚀量进行预测建模,并通过工程检测结果验证 了该建模方法的可行性。 6.应用遗传算法强大的非线性搜索能力,分别以年均投资差额和总投资差 额最大为优化分析目标,提出了用遗传算法对常遇大气环境下的混凝土桥梁进 行耐久性优化设计的方法,通过算例进行验证,效果良好。 7.将桥梁结构健康监测系统监测到的结构响应看作一个非线性时间序列, 应用神经网络较强的数据压缩能力和联想、记忆功能,选取若干天的结构响应 数据(应变一时程曲线等)进行学习,并对未来一段时间内的结构响应进行预测。 以此为根据,对桥梁结构进行疲劳可靠性分析。 8.由于几何非线性和材料非线性的影响,构件某一失效模式的极限状态方 程很可能是强非线性方程,甚至无法得到显式的极限状态方程。工程实际中常 采用的传统方法难以精确或有效地对桥梁结构进行可靠性分析。根据可靠度指 标刀的几何意义,将求解可靠度指标刀的问题转化为有约束最小化问题,应用遗 传算法强大的非线性搜索能力进行求解。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:U446

【引证文献】
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3 申元霞;张翠芳;;GA-BP算法在系统辨识中的应用[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
4 刘辙;彭亮;崔广才;吴学礼;;混合遗传算法在车间调度中的应用[A];中国自动化学会全国第九届自动化新技术学术交流会论文集[C];2004年
5 曹春红;李文辉;张永坚;;遗传蚂蚁算法在几何约束求解中的应用[A];中国仪器仪表学会第六届青年学术会议论文集[C];2004年
6 姜楠;张春森;;遗传算法在图像模板匹配中的应用[A];高精度几何量光电测量与校准技术研讨会论文集[C];2008年
7 朱秀娥;周宝焜;;振动筛设计的遗传算法[A];福建省科协第三届学术年会装备制造业专题学术年会论文集[C];2003年
8 何奉道;梁向阳;;基于遗传算法的机车周转图优化编制方法[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
9 刘忠凯;薛正辉;任武;李伟明;高本庆;;用遗传算法优化八木天线[A];2005'全国微波毫米波会议论文集(第二册)[C];2006年
10 汝勇;杨树强;;遗传算法在历史性约束组合优化问题中的应用[A];2010通信理论与技术新发展——第十五届全国青年通信学术会议论文集(上册)[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年
2 程爱娟;旅行推销员问题(TSP)的人工智能解法及其应用[N];新疆科技报(汉);2001年
3 中国科技大学计算机系 邢方亮;计算智能百花齐放[N];计算机世界;2003年
4 包家庆;IDS五大发展趋势[N];网络世界;2002年
5 郭明波;来自蝙蝠的启发[N];北京科技报;2001年
6 易水;IT新词集锦[N];计算机世界;2003年
7 李磊;让电子政务更聪明[N];计算机世界;2001年
8 高澜庆;矿山企盼智能化[N];中国矿业报;2000年
9 记者 吴苡婷;用技术挖出网络信息中“金子”[N];上海科技报;2009年
10 顾正华 唐洪武 肖洋 河海大学水利水电工程学院 李云 南京水利科学研究院水工研究所;水流智能模拟大步走来[N];中国水利报;2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张旭;具有拓扑结构布局优化的理论及算法[D];大连理工大学;2004年
2 廖平;基于遗传算法的形状误差计算研究[D];中南大学;2002年
3 周明;高新技术产业投资环境系统研究[D];西北工业大学;2006年
4 袁丽华;基于物种进化的遗传算法研究[D];南京航空航天大学;2009年
5 张需溥;小型化微带天线的设计与数值分析[D];上海大学;2004年
6 杨春成;空间数据挖掘中聚类分析算法的研究[D];解放军信息工程大学;2004年
7 方娟;基于移动代理的网格资源监控技术的研究[D];北京工业大学;2005年
8 崔晓芳;箱型结构焊接变形预测、控制及应用[D];大连交通大学;2005年
9 张材;薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究[D];中南大学;2004年
10 田方;遗传算法的改进研究及其在压缩机性能分析与优化中的应用[D];东北大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱奉梅;遗传算法在高校排课系统中的研究与应用[D];东北大学;2009年
2 孙晓丽;基于遗传算法的既有线平面及纵断面整正优化设计[D];中南大学;2010年
3 冯秋霞;解最小生成树问题的新的遗传算法[D];西安电子科技大学;2010年
4 郭佳;基于遗传算法的认知无线网络资源分配技术研究[D];西安电子科技大学;2010年
5 宋品;基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用[D];西安电子科技大学;2010年
6 梁云静;基于遗传算法的主题爬虫搜索策略研究[D];湖北工业大学;2010年
7 高建兵;基于遗传算法的模糊推理控制系统的参数优化研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
8 李振业;多向变异遗传算法及其优化神经网络的研究[D];华南理工大学;2011年
9 栾丽霞;遗传算法在潍坊商校排课系统的研究与应用[D];电子科技大学;2011年
10 王辉;基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D];山东科技大学;2010年
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