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1、第27卷第6期长安大学学报(自然科学版)Vol.27No.62007年11月JournalofChang'anUniversity(NaturalScienceEdition)Nov.2007文章编号:1671-8879(2007)06-0053-05基于神经网络的简支梁桥预应力衰减评估模型郭琦‘,贺拴海‘,白云2(1.长安大学桥梁与隧道陕西省重点实验室,陕西西安710064;2.西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054)摘要:以后张法室内模型梁受弯全过程试验采集的数据为样本,研究了
2、预应力混凝土桥梁有效预应力与各主要影响因素之间复杂的非线性关系,应用改进BP神经网络建立了混凝土桥梁服役期内预应力衰减的神经网络评枯模型。该模型以受弯梁全过程P-△理论曲线为依据,构造了基频衰减率(IFDETR)、变形指标(IDISP),混凝土应变变化率(ICSV),钢筋应变变化率(IRSV)4种归一化指标作为网络输入值,以计入时变效应的预应力衰减率指标(IEPDR)作为网络输出值。测试样本的评佑结果表明,误差小于1%的测试样本数在样本集中所占的比例大于85Yo,且误差均小于单因素回归方法。关键
3、词:桥梁工程;混凝土梁;预应力;衰减;改进BP神经网络中图分类号:U448.35;TU378.8文献标志码:AEvaluationmodelonprestressattenuationofsimplespanbridgesbasedonneuralnetworksGUOQi',HEShuan-hai',BAIYun'(1.KeyLaboratoryforBridgeandTunnelofShaanxiProvince,Chang'anUniversity,Xi'an710064,Shaanxi,
4、China;2.SchoolofElectricandControlEngineering,Xi'anUniversityofScienceandTechnology,Xi'an710054,Shaanxi,China)Abstract:Thedatumobtainedbyin-doorexperimentsonpost-tensionconcretebeamwereappliedtoBPneuralnetworksasthesample,thecomplicatednon-linearrela
5、tionshipbetweeneffectiveprestressofPCstructuresandessentialinfluencingfactorswasstudiedandtheevaluationmodelofprestressattenuationwasdeveloped.Basedontypicalload-deflectioncurveofbeaminbendingprocess,suchdimensionlesscoefficientsasIFDETR(frequencydet
6、eriorationratio),IDISP(displacementindex),Icsv(concretestrainvariationindex),IRSV(reinforcementstrainvariationindex)andIEPDR(effectiveprestressdeteriorationratio)weredefinedasinputandoutputvalue,whichmadematerialandgeometricalpropertyindependent.Thea
7、nalysisresultsshowthattheproportionofverificationsampleswhoseerrorsarewithin5%isgreaterthan85%.Comparedwiththeregressiveevaluationmethod,theerrorsgivenbyNNmodelarealsomuchlowerthanthatofit.3tabs,5figs,10refs.Keywords:bridgeengineering;concretebeamgir
8、der;prestress;deterioration;BPneuralnetwork收稿日期:2006-10-18基金项目:国家西部交通建设科技项目(200531881215)作者简介:郭琦(1976-),男,陕西西安人,博士研究生,E-mail:gg8558)126.como万方数据长安大学学报(自然科学版)2007年个结构就将预应力筋的拉力与混凝土构件的压力组0引言成一个自平衡系统,预应力损失(如松弛、徐变和收预应力混凝土在役桥梁服役中,材料会逐渐老缩)将随时间改变,以调整这种平衡系统的状
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