【岸边集装箱起重机金属结构评价方法】是针对大型港口机械设备安全性的关键问题，特别是岸边桥式集装箱起重机（简称岸桥）的金属结构。岸桥在货物运输中的重要性日益凸显，其安全性能直接影响到港口运营效率和安全性。传统的评价方法如事故树分析法、概率评定法、改进层次分析法和模糊层次分析法等，在确定指标权重时过于依赖专家经验，导致评价结果主观性强。
【LM-BP神经网络】是一种结合Levenberg-Marquardt（LM）算法与反向传播（BP）神经网络的优化学习方法。在这种方法中，LM算法用于加快BP神经网络的收敛速度，提高网络训练的精确性。通过对12台岸桥的检测数据和寿命评价数据进行训练，可以构建出一个能够评估岸桥金属结构安全性的模型。
【评价指标】主要包括五个方面：强度、刚度、变形、裂纹和锈蚀。这些指标是根据岸桥实际工作情况分析得出的关键损伤模式。裂纹评估尤为重要，因为它们可能引发严重的安全事故。裂纹分为内部裂纹、焊缝处裂纹和表面裂纹，其中内部裂纹检测困难，而表面裂纹和焊缝处裂纹可以通过定期检查和维护来预防和修复。
【数据建模】在构建LM-BP神经网络模型的过程中，首先对收集的检测数据进行预处理，包括数值归一化，以便于神经网络的训练。通过训练，神经网络能学习到各个评价指标与岸桥金属结构安全状况之间的关系，从而形成一个预测模型。
【比较与验证】为了验证LM-BP神经网络评价方法的可行性，将其结果与模糊层次分析法（FAHP）的结果进行了对比。FAHP是一种结合熵权法和组合赋权法的评价方法，能更客观地处理多因素、多层次的评价问题。对比结果表明，两种方法都能有效评估岸桥金属结构的安全性，但神经网络方法可能在处理复杂非线性关系时具有优势。
基于LM-BP神经网络的岸边集装箱起重机金属结构评价方法提供了一种科学、客观的评估工具，有助于提前发现潜在的安全隐患，减少事故风险，保障港口作业的安全高效。同时，这种方法也为其他大型机械设备的安全评估提供了参考。
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