基于神经网络的大跨度预应力混凝土桥梁运营状态预警.pdf

【基于神经网络的大跨度预应力混凝土桥梁运营状态预警】这篇文档主要探讨了如何利用神经网络技术来预测大跨度预应力混凝土桥梁的运营安全问题。大跨度桥梁由于多种复杂因素，如荷载、环境影响和材料老化，易出现跨中下挠和结构裂缝，这些都可能对桥梁的安全运营构成威胁。 文章提出采用人工神经网络（ANN）模型进行结构运营状态的预警。人工神经网络是一种模仿生物大脑神经元结构的数据处理模型，它可以处理复杂的非线性关系，无需明确了解各因素之间的因果关系，非常适合处理大跨度桥梁下挠这种多因素、因果关系不明确的问题。 神经网络模型通常包括输入层、隐藏层和输出层。在这个应用中，输入层接收来自挠度传感器的监测数据，输出层则表示桥梁的运行状态，正常运行用1表示，异常报警用0表示。神经网络需要通过训练学习，使用历史监测数据作为训练样本，将这些知识存储在网络的连接权重中。当监测到的挠度数据出现异常时，输入到训练好的网络中，网络会分析并输出诊断结果。 具体到案例，文中提及了一座跨径为65+126+65m的预应力混凝土连续箱梁桥，该桥安装了挠度监测系统。预警模型分为一级预警和二级预警两级，根据不同的监测数据融合策略。一级预警是日常预警，基于前三天的数据进行融合，每天进行一次预警。 在实施预警过程中，使用S形函数作为激活函数，其值域在0和1之间，用于表示结构的正常或异常状态。网络参数设定为训练次数1000次，训练目标精度为1e-6，学习效率为0.1。通过训练和测试样本，神经网络可以有效地识别出结构是否处于异常状态，从而提供及时的预警。 总结来说，该文揭示了神经网络在大跨度预应力混凝土桥梁健康监测和预警中的潜力，提供了一种有效的数据驱动方法，能够在结构出现潜在安全问题之前进行预测，这对于保障桥梁的运营安全和维护具有重要意义。通过持续监测和智能分析，可以提高桥梁管理的效率和响应速度，减少因结构问题造成的经济损失和人员伤亡风险。