基于优化神经网络的桥梁施工监控与t构的抗风性能研究

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1、分类号:密级:UDC:编号:201421601055基于优化神经网络的桥梁施工监控与T构的抗风性能研究论文作者:段文博学生类别:全日制学科门类:工学学科专业:土木工程指导教师:梁栋职称:教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforMasterDegreeofCivilEngineeringSTUDYONTHEANTIWINDPERFORMANCEOFBRIDGECONSTRUCTIONMONITORINGANDTSTRUCTUREBASEDONOPTIMIZATI

2、ONNEURALNETWORKbyDuanWenboSupervisor:Prof.LiangDongNovember2016原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于

3、收集、保存、使用学位论文的以下规定：学校有权采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供本学位论文全文或者部分内容的阅览服务；学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流；学校有权向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期:摘要近年来，大跨径连续刚构桥被广泛应用。相比于其他桥型，该桥型行车平稳、施工便捷、易于修护。然而，桥梁的施工过程是一个复杂多变的过程，受到多种因素的制约，最终施工状态往往与设计状态之间存在差异

4、。因此，为实现最终设计目标，开展有效的施工监控是十分必要的。随着施工监控系统的发展，参数预测及控制成为了监控系统中不可或缺的元素，并发挥重要作用。在众多的参数控制方法中，神经网络监控系统在多参数处理方面具有巨大优势，这使得它成为施工控制系统的主要手段，并得到广泛的应用。但是，在网络结构优化问题上，现有的研究仅停留在借鉴其他工程的数据和经验，缺乏相对完善的理论以及优化方法。为此，神经网络的优化问题以及如何指导施工监控成为近年来专家学者研究的重点。此外，冬季长达3-4月的停工状态是大跨度连续刚构桥在我国北方修建时经常遇到的情况，该阶

5、段施工困难、条件恶劣、温度较低、风力强劲和停工周期长，大大增加了施工监控的难度。而大跨度高墩连续刚构桥在我国北方冬季停工期间，处于最不利的双悬臂状态，其抗风问题同时也是人们普遍关心的重要安全问题。以此为切入点，选取河北省保定市涞源县雁宿崖大桥为工程实例，研究双悬臂高墩连续梁桥的施工监控与抗风性能。主要内容如下：1)系统的介绍了悬臂梁桥施工的监控理论，结合工程实例，建立软件模型，开展有限元分析，得到监控的理论数据，并验证有限元分析的准确性。2)采用优化的神经网络法完成施工监控的参数控制，优化理念采用引入“灰色关联分析”和“主成分分

6、析”的概念，对输入层展开优化；采用黄金比例查值法，在多个隐含层单元节点中寻找最佳值，完成对隐含层的优化分析。最终将优化后的神经网络运用到监控系统中，完成雁宿崖大桥的施工监控过程。3)结合冬季施工的背景，对雁宿崖大桥进行抖振时域研究，得到抖振研究的相关结论并证实结论的可靠、准确。依据分析结果，提出缆风绳的抗风设计，完成桥梁抗风性能研究。关键词：连续刚构桥施工监控神经网络优化分析抖振时域分析抗风设计-I-ABSTRACTInrecentyears,longspancontinuousrigidframebridgeiswidelyu

7、sed.Comparedtootherbridges,thisbridgeistrafficsmooth,convenientconstructionandeasytorepair.However,theconstructionprocessofthebridgeisacomplicatedandchangeableprocess,whichisrestrictedbymanyfactors,andthefinalconstructionstateisoftendifferentfromthedesignstate.Theref

8、ore,Toachievetheultimategoal,itisverynecessarytocarryouteffectiveconstructionmonitoring.Withthedevelopmentofconstructionmonitoringa