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题名基于多尾神经网络模型的桩基智能选型算法研究
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作者
陈瓴
柏华军
刘诗文
王新国
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机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
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出处
《铁道标准设计》
北大核心
2025年第3期113-121,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2600400)
中国铁建股份有限公司科技研发计划项目(2022-A02)。
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文摘
针对当前桥梁基础设计自动化和智能化水平不足的问题,提出一种基于多尾神经网络的新型架构,并开发了相应的桩基智能选型算法。该算法有效应对了训练样本数量少、类型多且分布不均的挑战。通过定义案例样本数据格式,构建了一个包含90%常见桥型的桩基选型样本库,涵盖简支梁、连续梁、矮塔斜拉桥等多种桥型。分析样本库数据特征后,明确桩基选型是一个典型的“组合分类”问题,并设计了一个由嵌入层、特征提取层和决策层组成的多尾神经网络模型,采用分阶段训练技术进行优化。在此基础上,研发了桩基智能选型算法,并将其集成到云服务平台,成功接入桥梁智能设计系统,实现了桥梁桩基的智能化设计。通过在长赣高铁S101省道特大桥项目中的应用测试,结果显示该算法显著提高了桩基设计效率,达到传统方法的4倍,进而使全桥设计效率提升超过70%。本研究为人工智能技术在勘察设计行业的应用提供了一种新的解决方案,特别是在解决“冷启动”问题上具有重要意义。
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关键词
桥梁基础
桩基选型
多尾神经网络
组合分类
智能设计
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Keywords
bridge foundation
pile foundation selection
multi-tail neural network
combination classification
intelligent design
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分类号
U24
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TU473.1
[建筑科学—结构工程]
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