基于模糊神经网络的桥梁状态评价

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1、天津大学硕士学位论文基于模糊神经网络的桥梁状态评价姓名：曹甄申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：韩庆华20090801ＡｂｓｔｒａｃｔＭｏｓｔｏｆｒｕｒａｌｒｏａｄｂｒｉｄｇｅｓｉｎＴｉａｎｊｉｎｗｉｔｈｓｉｍｐｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｒｅｂｕｉｌｔｅａｒｌｉｅｒ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｎａｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｏｖｅｒｌｏａｄｏｆｔｒａｆｆｉｃｌｏａｄ，ｔｈｅａｇｉｎｇｏｆｃｏｎｃｒｅｔｅｓ仃ｕｃｎｌｒｅｅｒｅ，ｔｈｅｈｅａｌｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｂｒｉｄｇｅｓｉｓｄｅｇｒａｄｅｄｃｏｎｓｔａｎｔｌｙａｎｄｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｄｅｓｃｅｎｄｅｄ，

2、ｗｈｉｃｈａｆｆｅｃｔｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓａｆｅｔｙ．Ｉｎｔｈｉｓｃｏｎｔｅｘｔ，ｉｔｉｓｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅＳｔａｔｕｓｏｆｒｕｒａｌｒｏａｄｂｒｉｄｇｅｓ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｔｈｅｎｅｎｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃａｎ’ｔｏｎｌｙｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｔｈｅｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｓｕｂｊｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎｄｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆａｐｐｒａｉｓｅｒｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｂｕｔａｌｓｏｃａｎａｖｏｉ

3、ｄｎｏｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｆｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｅｉ曲ｔｓｕｎｄｅｒｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒ０１．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓａｈｏｔｓｐｏｔｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｆｉｅｌｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｕｓｅｄｉｎａｉｒｃｒａＲ，ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ，ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｒｕｒａｌｒｏａｄ

4、ｂｒｉｄｇｅｉｎＴｉａｎｊｉｎａｒｅａｓｓｅｓｓｅｄ．Ｔｈｅｍａｉｎｓｔｕｄｉｅｓａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｓ．１）ＷｉｔｈｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｓｏｆｒｕｒａｌｒｏａｄｂｒｉｄｇｅｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｂｙｔｈｅｇｏｖｅｒｎｉｎｇｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｓｏｆｒｕｒａｌｒｏａｄｓｉｎＴｉａｎｊｉｎ，ｔｈｅｍａｉｎｄｉｓｅａｓｅｓｏｆｒｕｒａｌｒｏａｄｂｒｉｄｇｅｓａｒｅｉｎｃｌｕｄｅｄｉｎｔｈｅｓｃｅｎｅ，ｗｈｉｃｈａｒｅｔｈｅｃｒａｃｋｓｏｆｄｅｃｋｐａｖｅｍｅｎｔ，ｂｒｉｄｇｅａｂｕｔｍｅｎｔｉｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｙａｎｄｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｃｒａｃｋｓｏｆｕｐｐｅｒｐａｒｔｓｅ

5、ｔｃ，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｒｅａｓｏｎｓｏｆｂｒｉｄｇｅｄｉｓｅａｓｅｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．２）Ｆｒｏｍｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｄｅｃｋｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ｔｈｅｕｐｐｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｕｐｐｅｒａｎｄｓｕｂｓｉｄｉａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｂｒｉｄｇｅｄｉｓｅａｓｅｓ，ｃｈｏｉｃｅｏｆｆｏｕｒａｒｅａｓｓｕｂｓｙｓｔｅｍｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｏｆｔｗｏｌｅｖｅｌｓｏｆｂｒｉｄｇｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｔａｔｅｉｓｂｕｉｌｔ，ｗｈｉｃｈｉｓｕｓｅｄｔ

6、ｈｅｉｎｄｅｘｅｓｏｆｆｏｕｒａｓｐｅｃｔｓｓｕｂ－ｓｙｓｔｅｍ．３）Ｄｅｐｅｎｄｉｎｇｏｎｔｈｅｂｒｉｄｇｅｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｂｒｉｄｇｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ｕｓｉｎｇｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｉｎｐｕｔｔｉｎｇｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｎｇｓｃｏｒｅ，ｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｕｂ

7、ｓｙｓｔｅｍｉｓｂｕｉｌｔ，ｔｈｅｎｉｍｐｏｒｔｉｎｇｅａｃｈｓｕｂｓｙｓｔｅｍｔｅｃｈｎｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｔｈｅｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｏｆｂｒｉｄｇｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｓｓｅｔｕｐ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙｔｈｅｂｒｉｄｇｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｃａｎｂｅｇｏｔｔｅｎ，ａｎｄｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｔａｔｅｇｒａ