基于BP神经网络方法的拱桥拱肋吊装线形控制

基于均匀设计和神经网络的拱桥可靠度计算的开题报告一、研究背景及意义：拱桥是一种具有结构美观、受力合理、安全可靠等优点的大型桥梁结构，在交通运输中占有非常重要的地位。

拱桥的可靠度评估是对该结构安全性的确定，同时还可以对其进行优化设计和维护管理工作。

目前，对拱桥可靠度的评估主要依赖于经验模型和模拟模型，但这些方法不能完全准确地反映实际情况。

因此，开展基于均匀设计和神经网络的拱桥可靠度计算研究，可以提高可靠度评估的精度和可靠性。

二、研究内容：1. 建立拱桥可靠度理论模型：通过对拱桥结构的受力分析，建立基于失效概率的可靠度评估模型，确定计算可靠度的评价指标。

2. 进行均匀设计与数据采集：运用均匀设计方法确定实验因素及其水平，采集具有代表性的拱桥结构数据，对其进行预处理和归一化。

3. 构建拱桥可靠度计算的神经网络模型：将预处理和归一化的数据作为神经网络的输入，通过训练建立拱桥可靠度预测神经网络模型。

4. 进行可靠度计算：基于建立的神经网络模型，对新的拱桥结构数据进行预测，并计算其可靠度。

三、研究方法与技术：本研究采用的方法是基于均匀设计的神经网络模型，通过均匀设计方法严格控制实验因素，获得具有一定代表性的数据样本，对数据进行预处理和归一化，然后进行神经网络模型的训练与测试，最终得到一个较为精确的拟合模型，应用于新数据的预测和可靠度计算。

四、预期成果：本研究旨在建立基于均匀设计和神经网络的拱桥可靠度计算模型，该模型具有较高的可靠性和预测精度，能够为拱桥可靠性评估和维护管理提供科学依据，同时有望为其他大型桥梁结构的可靠度计算提供参考。

五、研究难点：1. 实验样本数据的收集和处理：建立神经网络模型的前提是需要大量的、具有代表性的样本数据。

因此，如何选择合适的样本数据，并对其进行预处理和归一化，是本研究需要解决的难点之一。

2. 神经网络模型的训练和验证：神经网络模型的优化和训练是一个复杂的过程，需要通过多次迭代和调参，不断提高模型的精度和效率。

基于BP神经网络的拱桥吊杆更换索力预测技术作者：***来源：《西部交通科技》2023年第11期摘要：文章以国内某中承式钢管混凝土拱桥为工程背景，通过Midas Civil软件建立桥梁有限元模型，模拟得到单根吊杆更换过程中随着所更换吊杆索力的逐步卸载所引起的邻近索力以及挠度值的变化情况，并以此作为样本数据，导入MATLAB软件中进行BP神经网络模型训练，得到反映吊杆更换过程中不同吊杆索力变化关系的BP神经模型，随后将模型的预测结果与检验样本及现场实测样本进行对比验證，发现BP神经网络得出的预测输出值与现场实测结果基本吻合，证明了BP神经网络索力预测的准确性。

关键词：BP神经网络；拱桥；吊杆更换；索力预测0引言吊杆索力识别与检测是拱桥吊杆更换的基础。

韦立林等［1］通过环境随机振动法对某中承式钢管混凝土拱桥进行了吊杆索力测定，并运用索力分析理论和有限元法计算吊杆索力，所得结果具有较高的准确性。

孙俊祖等［2］以某拱桥施工过程中的吊杆索力的监测为工程背景，提出了利用振弦式应变计测量吊杆外套钢管应变，从而间接测得吊杆索力的新方法。

窦勇芝［3］对拱桥在吊杆更换过程中的内力重分布进行了研究，结合三维有限元精细化建模方法，推导出了临时吊杆索力与旧吊杆索力间的变化关系方程，可满足精细化控制吊杆更换施工要求。

为此，本文引入BP神经网络模型，利用其强大的非线性映射和对复杂参数变化的学习能力，为拱桥吊杆更换时桥梁各吊杆索力的变化提供快速准确的预测，避免了因对吊杆索力变化预测识别困难导致的时间和成本损失。

1 BP神经网络技术神经网络技术是一种模拟生物神经系统结构及信息处理方式来进行逻辑运算的人工智能技术，其本质是通过模拟大量神经元的相互连接结构，以模型自身对数据的不断学习与训练，来掌握数据间的内在规律，从而能构造出输入与输出之间复杂的非线性逻辑映射关系。

这种学习方式使神经网络不仅可以自主组织、掌握和适应数据，还具备记忆、思维、辨别的基本功能，能够灵活地适应复杂的数据变化并具有较强的泛化能力。

改进BP神经网络在大跨径桥梁施工控制中的应用吴天鹏，邱明喜武汉理工大学土木工程系，武汉（430070）E-mail：wutianpeng520@摘要：大跨径预应力混凝土连续刚构桥常常采用对称悬臂浇筑法施工，由于受诸多因素影响,标高的实测值与理论计算值有一定的差异,只有通过前期预测和后期调整相结合,才能保证成桥实际状态同设计要求一致，神经网络可利用实测样本的自学习达到此目的。

针对BP 神经网络收敛差的缺点，采用基于MATLAB神经网络工具箱中的LMBP算法的改进神经网络模型对桥梁施工预拱度进行了预测。

实例表明该方法的预测精度高，在云南保龙高速公路某连续刚构桥的施工控制中得到较好的应用。

关键词：大跨径连续刚构桥，施工控制，施工预拱度，LMBP神经网络中图分类号：U448.231. 前言近年来，大跨度连续刚构桥由于墩梁固结、行车平顺舒适、抗震性能好、跨越能力强、便于悬臂施工等优点在国内得到广泛的应用。

采用对称悬臂浇注的施工方法在施工期间不影响桥下通航或行车，而且充分利用了预应力混凝土承受负弯矩能力强的特点，提高了桥梁的跨越能力。

在大跨径桥梁施工控制中最重要的工作是对施工预拱度和成桥线形的计算和控制。

实际施工中，虽然可以采用各种施工计算方法算出个施工阶段的预拱度值、挠度等控制参数，但结构的实际变形却未必能达到预期的效果。

造成误差的原因是多方面的，其中包括设计参数的误差(如材料特性、截面特性、容重、混凝上收缩和徐变参数等的差异)、施工误差(悬臂浇筑时挂篮、模板、混凝上重量、附加荷载、预应力损失参数等的变化)、测量误差(温度影响、视觉误差)等。

就施工截面的预拱度而言，实际测量值与理论计算值的偏差是以上因素综合影响的结果。

目前,已经应用于工程实践中的施工控制方法有参数识别法、灰色预测控制系统、卡尔曼滤波法、最佳成桥状态法、顺推法、无应力状态控制法等[1][2][3]。

BP神经网络是目前应用最为广泛的一类神经网络,因采用在1986年问世的反向传播法BP算法而得名。

钢管混凝土拱桥拱肋施工线形控制技术研究钢管混凝土拱桥是一种结构优美、技术先进的桥梁形式，其拱肋施工线形控制技术对桥梁的安全性和稳定性具有重要意义。

本文针对钢管混凝土拱桥拱肋施工线形控制技术进行了研究，旨在提高施工线形的准确性和施工效率。

一、钢管混凝土拱桥概述钢管混凝土拱桥是指以钢管混凝土为构件材料，以拱形结构为主体形式的桥梁。

它具有抗震、耐久、经济等优点，在桥梁工程中得到了广泛应用。

钢管混凝土拱桥的拱肋施工线形控制技术对桥梁的整体稳定性和施工质量起着决定性的作用。

二、拱肋施工线形控制技术研究现状目前钢管混凝土拱桥的拱肋施工线形控制技术主要存在以下问题：1.施工线形控制精度不高，容易造成施工误差。

2.传统的手工施工方式效率低，成本高。

3.缺乏针对性的施工线形控制技术研究，无法满足不同桥梁结构的施工需求。

针对这些问题，有必要开展钢管混凝土拱桥拱肋施工线形控制技术方面的研究，提出相应的技术改进方案。

三、拱肋施工线形控制技术研究内容1.施工线形控制理论研究：通过对钢管混凝土拱桥结构特点和施工要求的分析，建立相应的施工线形控制理论模型，探讨施工线形控制的关键技术和方法。

2.施工线形控制技术改进：结合现代化施工技术，研究钢管混凝土拱桥拱肋施工线形控制的先进技术和装备，提出高效、精准的施工线形控制解决方案。

3.施工线形控制案例分析：选取具有代表性的钢管混凝土拱桥工程项目，对其施工线形控制过程进行实地观测和数据分析，总结经验，提出改进建议。

四、拱肋施工线形控制技术研究展望1.利用先进的测量技术和数字化辅助设备，提高施工线形控制的精度和效率。

2.加强对施工人员的技术培训，提高他们对施工线形控制技术的理解和应用能力。

3.加强与相关领域的学科交叉，借鉴其他领域的先进技术和方法，推动拱肋施工线形控制技术的不断创新和发展。

基于遗传算法优化的BP神经网络在桥梁健康监测安全评估中的应用基于遗传算法优化的BP神经网络在桥梁健康监测安全评估中的应用摘要：桥梁是城市交通的重要组成部分，其安全性直接关系到人民生命财产的安全。

利用BP神经网络进行桥梁健康监测和安全评估已经取得了较好的效果。

本文提出一种结合遗传算法优化的BP神经网络方法，应用于桥梁健康监测安全评估中。

通过对桥梁结构参数和监测数据进行训练与优化，提高了BP神经网络的准确性和可靠性，有效提升了桥梁健康监测的安全评估能力。

实验结果表明，该方法在桥梁健康监测安全评估中具有较高的应用价值。

1. 引言随着时间的推移和外界环境的影响，桥梁会遭受多种因素的损伤和老化，这些对桥梁的健康状况造成了一定的影响。

为了保障桥梁的运行安全，实时监测和评估桥梁的健康状况就变得尤为重要。

BP神经网络作为一种强大的模型，能够对复杂的非线性问题进行建模和预测，已经成功应用于桥梁健康监测领域。

然而，传统的BP神经网络存在着网络拓扑结构的选择问题和收敛速度慢的缺陷。

因此，本文提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络方法，旨在提高桥梁健康监测安全评估的准确性和可靠性。

2. 方法2.1 桥梁结构参数的获取与处理为了进行桥梁的健康监测，首先需要获取桥梁的结构参数。

通过使用传感器、监测设备和无人机等技术手段，可以实时获取桥梁的形变、裂缝、腐蚀等信息。

获取到的原始数据需要进行预处理，包括去噪、抽取特征等步骤，以便于后续的数据分析和处理。

2.2 BP神经网络模型BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，具有较强的非线性建模能力。

在桥梁健康监测中，可以将桥梁的结构参数作为输入，将桥梁的健康状态作为输出，利用BP神经网络对两者之间的关系进行建模。

然而，传统的BP神经网络模型需要选择合适的网络拓扑结构和初始化参数，这对模型的训练和迭代过程产生了一定的影响。

2.3 遗传算法优化为了解决传统BP神经网络模型的问题，本文引入了遗传算法进行模型的优化。

钢管混凝土拱桥拱肋吊装过程线形调整方法研究钢管混凝土拱桥，这个名字一听就有点高大上，感觉像是科学家在实验室里搞出来的高科技产品。

其实不然，它是一种特别实用的桥梁结构，通常用在跨越大江大河的地方，或者那些需要大跨度的地方。

说到钢管混凝土拱桥的吊装，嘿，那可真是一门大技艺！很多人可能觉得吊装就像在搭积木，随随便便就能搞定。

别笑，这个过程可不简单，特别是要调整桥拱的线形的时候，可得仔细了。

说到吊装，先别急着觉得这事儿简单。

别忘了，这可是关乎千里之遥的大工程，每一步都得小心谨慎。

得把钢管和混凝土这两种看似不搭界的材料，巧妙地结合成一个整体。

这个“搭配”，比调色盘上的颜色还要讲究，哪怕差了那么一点点，后果可能就大了。

钢管混凝土拱桥的吊装，最关键的一点就是拱肋的线形调整。

啥意思呢？就是让这座桥的拱肋在吊装的过程中，不仅要维持原本设计的形状，还得保持好那种弯曲度，不能一偏离就全盘失败。

调整线形的过程，讲真，有点像是给这座桥做“整形手术”。

你得在吊装的过程中，一边吊一边看，一边调整。

就像做饭时加盐一样，盐多了不对，少了也不行，得掌握好那个平衡。

要是调整不到位，整个桥拱就会变形，桥面就可能变得不稳定，搞不好还得返工。

这个问题就像是“拖泥带水”一样，一拖再拖，麻烦不断。

吊装的过程就像是一个团队合作的表演，不单单是吊车的活儿，其他相关的工序也都得紧密配合。

桥梁的拱肋每一次吊装，都是一场较量，斗智斗勇。

这不光是吊车司机的技术活，还是指挥员的眼力活。

说得通俗点，就是“你得在正确的时机拉对线”，这是一场考验耐心和精确度的比赛。

比如说，如果钢管拱肋的吊点不对，可能就会出现一边高一边低的情况，这就叫做线形调整失败。

这个时候，你得赶紧调整吊车的位置，不然整个桥拱都会“歪”得不成样子。

调整线形，尤其是在钢管混凝土拱桥的吊装过程中，除了精准，还得有点“临场反应”。

啥意思呢？就是你不能光依赖之前的设计图纸，也得结合现场的具体情况。

比如说，天气可能不太给力，风大了，吊装就得慢点；温度变化也能影响钢管混凝土的膨胀和收缩，你得随时掌握这些情况，才能及时调整。

基于BP神经网络的汽车起重机工作幅度计算黄皓轩;杨贯中【期刊名称】《微计算机信息》【年(卷),期】2012(000)002【摘要】汽车起重机由于其结构的特殊性和工作环境的复杂性,对工作幅度有比较精确的要求。

在工作时,吊臂往往会发生形变。

为了得出精确的工作幅度,计算相应的形变量是很有必要的。

本文通过建立BP神经网络,利用实测数据,得出了较精确的形变量。

为工作幅度的精确计算提供了保障。

%The particularity of a truck crane＇s structure and complexity of its working environment demand high accuracy of working range.As an indispensable factor,deformation of the crane jib,occurring when a truck crane is in operation,influences the computation of working range.Thus,the value of deformation is required to be calculated precisely to meet the demand.In this paper,comparatively accurate values of deformation are acquired through putting measurements into BP neural network,guaranteeing accurate calculation of working range.【总页数】2页(P120-121)【作者】黄皓轩;杨贯中【作者单位】湖南大学;湖南大学【正文语种】中文【中图分类】TP183【相关文献】1.一种基于ANSYS接触技术计算汽车起重机支腿反力的新方法 [J], 崔书文;朱磊;丁宏刚2.基于ADAMS的汽车起重机动态受力计算 [J], 苏欣平;肖云魁;曾锐利;郭爱东;王璟3.短时临近气象预报备战奥运计算机使用率大幅度提高,90%的预报工作实现自动化 [J], 谢征4.基于最小均方误差的两步信号幅度估计算法 [J], 杜立婵;黄绎珲5.基于BP神经网络的齿轮计算应力修正系数计算研究 [J], 毕春长;丁予展因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

钢管混凝土拱桥拱肋吊装过程中的线形控制研究渠昱【摘要】钢管混凝土拱桥的拱肋吊装过程中的线性控制是当前研究的热点问题.以西南某钢管混凝土拱桥为依托,通过定长法控制扣索索力,优化扣索索力,从而对钢管混凝土拱桥拱肋吊装过程中线性的控制方法进行研究.希望能为钢管混凝土拱桥的施工和控制提供参考.【期刊名称】《公路交通技术》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】5页(P69-73)【关键词】钢管混凝土拱桥;拱肋;线性;控制【作者】渠昱【作者单位】昆明理工大学,昆明,650000【正文语种】中文【中图分类】U448.22钢管混凝土只有在受压时才能充分体现出其优越的技术经济性能，合理的拱轴线可以使拱肋在成桥处于受压状态，充分发挥钢混凝土组合结构的特性。

大跨度拱桥的设计拱轴线一般是设计人员精心设计确定的，而施工难免有误差，特别是采用无支架施工方法，如何在施工过程中保证最终拱轴线与设计拱轴线吻合（即线性控制）十分重要。

用缆索吊装法施工钢管混凝土拱桥的线形控制包括标高（平面内）控制和轴线（平面外）控制。

轴线控制主要采用横向的侧向缆风索进行调整，一般用手动葫芦收放侧缆风进行人工调整即可。

采用千斤顶斜拉扣挂悬拼架设技术吊装钢管拱时，标高控制是通过收放扣索实现的，即张拉扣索或放松扣索使其由扣点至张拉处的长度缩短或加长，从而使拱段控制点的标高有所升降。

因此扣索力与拱段预抬高量紧密相关，线形控制计算就是确定扣索力大小和拱段预抬高量。

目前许多文献介绍了钢管混凝土拱肋线性控制方法，每种方法各有千秋。

本文以西南某钢管混凝土拱桥为依托，通过定长法控制扣索索力，优化扣索索力，从而对钢管混凝土拱桥拱肋吊装过程中线性控制方法进行研究，希望能为钢管混凝土拱桥的施工和控制提供参考。

1 工程概况图1 西南某钢管混凝土拱桥西南某钢管混凝土拱桥（图1）为钢管混凝土桁架式中承式拱桥，净跨190 m，净矢高42.222 m，净矢跨比1/4.5，主拱拱轴线为悬链线，拱轴系数m＝1.347。

钢结构拱桥拱肋施工线形控制技术及监控分析发布时间：2022-10-21T07:09:24.078Z 来源：《工程管理前沿》2022年第12期作者：陈濡森[导读] 拱桥属于无推力拱桥，外部静定而内部超静定。

陈濡森珠海航空城工程建设有限公司摘要：拱桥属于无推力拱桥，外部静定而内部超静定。

其理想的线形和内力状态不仅与设计有关，还需要有科学、合理的施工方法。

以珠海金岛大桥为例，制定合理可行的施工工序及科学地调整主梁、拱肋标高和吊杆索力值等监控手段，使成桥状态应力和几何线型符合设计要求，保证桥梁施工和运营过程安全。

下承式拱桥是高次超静定结构，吊杆张拉力的偏差都会使桥面线形偏离设计值，并导致结构内力重新分配，使成桥内力偏离设计值。

主拱肋、箱梁和吊索之间刚度相差大，受吊索垂度、温度变化、风力、日照的影响、施工临时荷载等复杂因素干扰，使力与变形关系变得十分复杂，施工中虽可以采用多种计算方法，算出各施工阶段或步骤的索力和相应的梁体变形，但根据理论计算所给出的索力、线形指导施工时，结构的实际变形却未必能达到预期效果。

吊索张拉在施工中表现出来的这种理论与实际的偏差具有累积性，如不及时加以有效控制和调整，主梁标高最终会显著偏离设计目标，影响成桥的内力和线形。

拱桥施工过程中桥梁经历了多次结构体系的转换，每次转换桥梁的受力状态和构件位移均会发生较大改变。

因此，必须根据工程实际情况，制定合理的施工监控方案。

关键词：钢结构；拱桥拱肋；线形控制；监控分析工程概述金岛大桥为珠海航空产业园滨海商务区市政配套工程二期中的一座桥梁，该桥位于金岛路上，跨越白龙河，桥梁起点为KC0+132.00，桥梁终点为KC0+232.00。

金岛大桥桥孔布置为1×100m，采用下承式非对称异形钢箱拱肋拱桥结构形式，拱肋净空高44m。

本桥为跨径100m 的非对称异形拱肋拱桥，拱肋采用钢箱截面，断面尺寸为2.8×2.8m。

主梁为钢—混凝土组合梁结构。