BP神经网络技术在斜拉桥施工控制中的应用.pdf

第 1期 (总第 181期 ) 华 东 公 路 No. 1 ( Total　No. 181) 20 10年 2 月 20 日 EA ST CH INA H IGHWA Y Feb ruary　20 10 文章编号 : 100 1 - 729 1 (20 10) 0 1 - 0033 - 03　　　　文献标识码 : B BP神经网络技术 在斜拉桥施工控制中的应用 乔建东 , 陈栋栋 (中南大学土木建筑学院 , 湖南 　长沙 　4 10075) 　　摘要 : 神经网络是一种模拟人脑结构和功能的信息处理系统 。通过一工程实例 , 以 B P神经 网络技术为基础 , 对影响斜拉桥线形的各种参数 (主梁混凝土弹性模量和容重 ) 进行参数识别 及主梁标高的预测 。 关键词 : 斜拉桥 ; 施工控制 ; 神经网络 ; 标高 ; 参数识别 　　斜拉桥施工过程控制中的各种理论分析方法必须 于一斜拉桥桥主梁混凝土弹性模量和容重的参数识别 以合理的物性参数为基础 。通常物性参数按规范取值 问题 。 或由室内试验确定 。然而 , 一方面 , 在实际工程中不 本文通过运用 B P 神经网络方法 , 有效地解决了 确定的因素多 , 由于现场条件同规范条件或室内试验 斜拉桥智能施工监控中参数估计的核心问题 。神经网 条件的不同 , 按规范取值或由室内试验测定的参数往 络是一个动力学非线性系统 , 可以实现模式识别和函 往与实际值存在较大差异 ; 另一方面 , 主梁混凝土浇 数逼近 、进行信号处理及非线性预测等 。斜拉桥智能 注量存在超方或欠方 。在按设计截面取其形状和大小 施工控制应用就是其非线性预测功能 。利用该方法对 时 , 用这样的参数进行分析计算 , 得到的结果往往不 一座实际的独塔斜拉桥的参数进行估计 , 计算结果在 可靠 。为了解决这一问题 , 一般在施工过程中进行现 实际施工控制中的应用效果很理想 。从实测的数据可 ( ) 场观测 , 利用现场实测的某些值 如位移等 , 通过 知 , 神经网络方法在斜拉桥智能施工控制中应用是可 数值反分析确定合理的物性参数 , 进而使分析结果尽 行和可靠的。图 1为大桥立面布置示意图。 可能地反映工程的实际情况 。对于悬臂施工的斜拉 ( ) 桥 , 主梁梁体参数 如等效弹性模量和等效容重 、 斜拉索参数 (如等效弹性模量和等效容重等 ) 等物 性参数的合理估计是整个施工监控 目标最后实现的基 本前提 。斜拉索的制造过程一般在工厂完成 , 其构造 ( ) 材料 钢丝 、PE套 的物理参数较稳定 , 因此斜拉 索的物性参数离散型均不大 。在桥梁各构件按其设计 截面取其形状和大小时 , 实际结构与设计结构在刚 度 、内力分布 、徐变性质等的差异主要可以通过主梁 等效弹性模量 、等效容重 、徐变系数 、挂篮刚度等参 图 1　　大桥立面布置示意图 数来反映 。徐变系数和挂篮刚度利用实测应变增量 、 某些阶段的挠度增量 (含挂篮现场试验 ) 通过结构 1　工程概况 分析和试算综合确定 。本文将人工神经网络技术应用 本文以一座 2 ×160 m 单塔花瓶型双索面预应力 　收稿日期 : 修回日期 :