基于bp神经网络的钢管混凝土拱桥拱肋线性控制研究

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1、基于BP神经网络的钢管混凝土拱桥拱肋线性控制研宄(中交第二公路勘察设计研究院有限公司，湖北武汉430056)摘要：为解决钢管混凝土桥梁施工过程中拱肋线性测量不便的问题，结合盐城尖湖桥施工监控实体工程，采用BP神经网络方法，通过样木训练，仿真逼近，寻求出适合于样木数据的非线性映射关系，所得结果与理论值极为接近，作为拱桥施工过程中拱肋线形控制的依据。关键词：钢管混凝土；拱桥；拱肋；线性控制；BP神经网络中图分类号：TU377文献标识码.•A文章编号:1673-0992(2010)06A-0159-01

2、近年来，钢管混凝土拱桥以结构性能优越、跨越能力大、体系灵活多样、外形美观、施工方便等优点，备受工程界青睐。然而，钢管混凝土拱桥施工过程中，常因忽视桥梁结构内力和变形的控制导致拱桥坠毁，从而造成惨重伤亡和经济损失，给工程界带来了沉痛的经验教训［1~3］。因此，钢管混凝土拱桥工程施工状态的监控就显得十分必要，而拱桥拱肋线性控制是主要内容之一。拱肋线形监控的方案有很多种。常用的是釆用“全站仪+棱镜”的方法，但是这种方法存在很多弊端。首先棱镜不容易固定在拱肋表面，需要专门设计支架;其次棱镜与拱肋表面的距离

3、无法测量准确，因此只能测量相对变形，无法测出绝对高程；第三，光学测量的精度有限，对于小变形来说，光学仪器不一定能够觉察。为解决上述问题，木文结合盐城尖湖桥施工监控实体工程，采用BP神经网络方法，通过样木训练，仿真逼近，寻求岀适合于样木数据的非线性映射关系,输出结果可作为拱桥施工过程中拱肋线形控制的依据。1工程概括尖湖桥位于江苏省盐都县境内，为省道S233跨越V级航道的咽喉工程。该桥设计为钢筋混凝土下承式刚性系杆刚性拱体系拱桥，矢高为12m，矢跨比为1/5.417,主桥拱轴线为二次抛物线y=4fx(

4、L-x)/L2。桥梁计算跨径65.56m，与河道成51.74?相交；桥面净宽为2×3.75m+2×0.5m，总宽9.70m。桥梁拱肋由两榀单肋圆形钢管组成，内填50号微胀混凝土，拱间设有“一”字型横撑。全桥吊杆共24根，左右各12根对称分布。外部用钢管套防护，钢管套外径20.3cm，壁厚12mm。行车道板为25cm厚的预制实心板，顶面浇筑10cm整体化钢筋混凝土面层。桥面纵坡为2.932%。桥面横坡为2%。拱肋线性位移监控点如图1所示。图1拱肋线性监控点示意图2理论介绍Ru

5、melhart等人于1986年提出的3层BP(Back-propagation)反向传播神经网络的结构模型如图2所示[4~6]。图23层BP神经网络的结构模型该模型由输入层、隐层、输出层组成。各层次的神经元之间形成全互联连接，同层各神经元之间没有任何联系。网络包含n个输入节点、h个隐含层节点、m个输出节点，输入层和隐层之间的权值为[V]n*h,隐层和输出层之间的权值为[C]h*m，在输入层和隐层中分别加入加入一个阀值单元，该单元只向前传播，与下一层形成全互联连接，而与前一层无连接。各层之间的映射关

6、系采用Sigmoid型函数，表达式为：f=/(1+e-x)(1)3层BP神经网络是一种冇导师的学习网络，其学习过程由正向传播和反向传播组成。正向传播过程中，训练样本从输入层经隐层单元处理后传向输出层,每一层神经元的状态只影响下层神经元的状态。输出层的输出值与0标值之间的误差将通过误差反向传播，按照梯度下降法调整各层之间的连接权值和阀值，使误差函数E达到极小值，最后由此网络进行新问题预测、检验和求解。3实例分析以尖湖桥拱肋线形监控过程为例，选用图1所示的点1和点2表面的理论计算应力和位移数据对作为训

7、练样本，选用点3上表面的理论计算应力和位移作为检验样本对。表1训练及验算样本对模拟位移值与样本位移值之间的相关关系表明，利用BP神经网络输出的模拟位移与理论值之间存在线性关系，说明利用应力值，通过网络进行映射之后可以得到位移值，而II具有很好的精度。利用实测应力值和训练好的神经网络对尖湖桥图1所示的半跨拱肋施工期末的点1、点2和点3的垂直位移进行了计算，并与理论计算值进行比较，结果表明，施工期末点1和点3垂直位移与理论值极为接近，实测值与理论值之差不超过1mm。而上游拱肋在点2处位移比理论值偏大一

8、点，也只有1.8mm，小于L/3000=2.2mm的规范要求。利用BP神经网络方法的计算结果表明，施工末期上下游拱肋的垂直变形都符合要求。4结论BP神经网络方法在钢管混凝土桥梁拱肋线形控制方面的应用，很好地解决了施工过程中线形位移测量所带来的不便，其计算结果为钢管混凝土拱桥拱肋施工提供了可靠的理论依据。参考文献：[1】付超.人跨度钢管混凝土拱桥拱肋线形控制技术[」].桥梁钢结构,2000,3(15),8-11.[2】廖金平，张浩，陈伟.大跨钢管混凝土拱桥预制吊装施工拱肋线型控制[J