基于自振频率与神经网络方法的简支梁预应力识别.pdf

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1、第30卷第10期2013年10月公路交通科技JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentV01．30No．100et．2013doi：10．3969／j．issn．1002—0268．2013．10．008基于自振频率与神经网络方法的简支梁预应力识别苏健1，孙宗光2，易南概2，白杨3，张爱国4(1．大连海洋大学，辽宁大连116023；2．大连海事大学，辽宁大连116026；3．辽宁省交通厅公路管理局，辽宁沈阳110005；4．东北设计院，辽宁沈阳110015)摘要：在桥梁工程领域大量使用预应力梁预制技术，其构件中现有预应力大小的

2、识别对预应力结构和构件的性能检测鉴定起到至关重要的作用。初步探讨了基于自振频率测试与神经网络技术识别简支梁的预应力方法。通过简支梁模型试验，测得不同张拉力条件下的自振频率，面向BP神经网络识别技术，对测试数据进行处理。分别探讨了以部分试验数据构造神经网络训练样本，然后应用构造的BP网络来识别试验结果的方法。研究结果表明，就所试验研究的情况而言，80％的识另4结果其精度在可接受范围，对于预应力预制构件的检测具有实用意义。关键词：桥梁工程；简支梁；神经网络；模型试验；结构识别；预应力；自振频率中图分类号：U448．21+7文献标识码：A文章编号：1002—0268(2013)10—0039—05P

3、restressIdentificationforSimpleBeamBasedonNaturalFrequencyandNeuralNetworksuJianl，SUNZong—guan92，YINan—gai2，BAIYan93，ZHANGAi．gu04(1．DalianOceanUniversity，DalianLiaoning116023，China；2．DalianMaritimeUniversity，DalianLiaoning116026，China；3．HighwayAdministrationofLiaoningProvincialCommunicationsDepartme

4、nt，ShenyangLiaoning110005，China；4．NoaheastDesignInstitute，ShenyangLiaoning110015，China)Abstract：Precastpre—stressedbeamsarewidelyusedinbridgeengineering．Identificationofvalueofprestressexistingincomponentsplaysanimportantroleindetectionandidentificationontheperformanceofprestressedstructuresandcompo

5、nents．Apreliminarilystudyforprestressidentificationforsimplebeambasedonnaturalfrequencymeasurementandneuralnetworktechnologyiscarriedout．Withsimplebeammodeltest，thenaturalfrequenciesunderdifferentpre—stressingconditionsaremeasured．ThetestdataareprocessedbasedontheBPneuralnetworktechnology．Themethods

6、andresultsthatusingsometestdatatoconstructaneuralnetworktrainingsamplesanddistinguishtestresultswithBPnetworkarediscussedrespectively．Theresultsshowthatforthecasesstudied．80％oftheidentificationresultsarewithinanacceptablerangeofaccuracy，whichhaspracticalsignificancefordetectionofprecastpre·stressedc

7、omponents．Keywords：bridgeengineering；simplebeam；neuralnetwork；modeltest；structureidentification；prestress；naturalfrequency收稿日期：2012—08—22基金项目：国家自然科学基金项目(51178070)作者简介：苏健(1982一)，男，辽宁辽阳人，博士．(dlmusu@qq．c