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BP神经网络在大跨斜拉桥性能检测中的应用研究 被引量:7
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作者 王凯 陈韵 汤建林 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期171-179,共9页
大跨斜拉桥工程的迅速发展对给该类桥梁的工作性能评估提出了更高的要求。针对大跨度斜拉桥的复杂情况,以浙江省某大跨度斜拉桥为检测对象,利用MIDAS/CIVIL有限元建模预测和荷载试验相结合的方法对桥梁的实际工作性能进行评测。采用Pyt... 大跨斜拉桥工程的迅速发展对给该类桥梁的工作性能评估提出了更高的要求。针对大跨度斜拉桥的复杂情况,以浙江省某大跨度斜拉桥为检测对象,利用MIDAS/CIVIL有限元建模预测和荷载试验相结合的方法对桥梁的实际工作性能进行评测。采用Python软件构建BP神经网络,利用MIDAS/CIVIL有限元模型提供的训练样本对算法进行训练,将荷载试验实测值作为算法输入,得到桥梁模型参数和桥梁挠度应变改良值。由结果对比可知:MIDAS/CIVIL模型参数取值和真实值相差较大,误差最大可达27%。BP神经网络算法优化后的桥梁应变预测值更接近实际,优化后理论值误差可减少10%~20%。研究结果表明BP神经网络算法在桥梁工作性能评估中具有实践意义,该研究为大跨斜拉桥工作性能评估提供了可靠的方法借鉴。 展开更多
关键词 BP神经网络 大跨斜拉桥 工作性能评估 荷载试验 MIDAS/CIVIL建模
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