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基于BP神经网络的混凝土箱梁桥施工监控研究

任彧钊  
【摘要】:近些年来,我国桥梁建设事业飞速发展,随着桥梁跨度的不断增大,结构体系的不断更新,桥梁系统的不断扩建,桥梁工程中出现的各类事故也日益加重,主要表现在事故发生可能性的增加和事故后果严重性的增加。为了保障桥梁施工过程的安全性,以及桥梁施工结束后的线形和内力满足规范要求,一个完善可靠的桥梁施工监控系统显得迫在眉睫,在工程应用方面具有重要的现实意义。本文在现有桥梁施工监控方法的研究基础上,结合预应力混凝土连续箱梁桥的施工特点,进行理论推导和实际工程例证,旨在研究基于BP神经网络的混凝土箱梁桥施工监控方法的合理性和可靠性,本文主要做了以下几个方面的工作:(1)介绍了桥梁施工监控的国内外发展情况及研究现状,详细总结桥梁施工监控的内容及基本方法,着重阐述多种施工误差调整方法,探究各个方法的特点,阐述作用原理,比较优缺点,在理论上阐述人工神经网络法在混凝土箱梁桥施工监控方面更具实用性和优越性。(2)详细阐述人工神经网络的概念、发展、特点以及BP神经网络的机理,总结出使用BP神经网络的重要性和可行性。对BP神经网络算法的数学原理进行深入学习,明确BP算法的学习机理,对相关公式进行推导演算,并利用MATLAB软件平台搭建BP神经网络。(3)总结现有传统BP算法存在的问题,并结合实际工程的需要,针对BP神经网络结构学习效率低、收敛速度慢等缺陷提出改进措施,通过MATLAB软件平台实现改进后的BP网络程序表达,并根据案例进行校核验证,为改进的BP网络在实际工程应用做准备。(4)以北京新机场轨道线项目作为施工背景,对主要受力构件进行应力施工监控,利用MIDAS/Civil软件进行结构仿真分析,得到施工阶段的应力理论数值作为学习样本,利用改进后的BP神经网络进行施工反馈修正和施工预测,得到BP神经网络的运行结果与施工实测值进行对比,取得良好的效果,确保桥梁施工过程的安全性,证明对BP神经网络的优化措施的有效性。


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