人工神经网络(ANN)在桥梁工程中的应用是一个热门话题，特别是在结构健康监测、施工控制和损伤识别方面。本文主要概述了神经网络的概念及其在桥梁工程中的具体应用。
人工神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，由大量相互连接的节点（神经元）构成。每个神经元执行特定的激励函数，节点之间的连接权重则存储网络的记忆。这种模型能够处理复杂的信息，逼近自然界的算法或函数，表达逻辑策略。在工程实践中，神经网络常用于解决传统计算机难以处理的问题。
1. **神经网络在工程控制中的应用**：以三滩黄河大桥为例，神经网络被用于施工控制，预测桥梁施工过程中的立模标高。通过Matlab工具箱建立神经网络模型，输入训练样本，得到训练权重，然后预测梁段的立模标高。结果显示，神经网络能够准确预测，证明了其在施工控制中的有效性。
2. **神经网络在桥梁结构损伤识别中的应用**：
- **“三步法”损伤检测**：针对桥梁结构可能遭受的各种损伤，如荷载、混凝土收缩等因素，使用神经网络进行探伤、定位和损伤程度评估。通过ANSYS建立有限元模型模拟损伤情况，结合BP神经网络，可以准确诊断结构损伤的存在、定位损伤位置，并评估损伤程度。这种方法在单个构件损伤识别中效果良好，但在多个构件同时损伤时可能存在误判。
- **综合神经网络和主元分析**：对于更复杂的桥梁结构损伤检测，可以结合神经网络与主元分析。这种方法能更好地处理大量数据，提高损伤识别的精度和可靠性，尤其适用于大型、复杂桥梁结构的健康监测。
总的来说，人工神经网络在桥梁工程中的应用展现出强大的潜力，能有效解决实际问题，提高工程的安全性和效率。随着深度学习和机器学习的发展，神经网络在桥梁结构健康监测和管理中的作用将进一步增强，为保障桥梁安全提供更加智能化的解决方案。通过不断的研究和实践，神经网络技术将为桥梁工程带来更加精细化和自动化的服务。
