基于神经网络的大跨度桥梁线形控制

某公路特大桥大跨连续梁线性控制施工技术摘要：本文介绍某公路特大桥连续梁施工过程中应力、标高等施工监测的内容以及实测值与理论计算值数据对比析的方法，阐述大跨度预应力混凝土连续梁桥的应力、高程控制方法，对同类桥型的施工及控制具有一定指导意义和参考值。

关键词：连续梁；施工控制；合龙Abstract: this paper introduces some highway super major bridge construction process of continuous beam in stress, such as the elevation of the content of the construction monitoring and measurement values and the calculated data contrast analysis method, this paper expounds the large span prestressed concrete continuous girder bridge elevation control methods of str ess, of the similar bridge’s construction and control which is significant and references.Keywords: continuous beam; Construction control; closure一、工程概况某公路特大桥（DK99+714.59－DK112+663）连续梁为混凝土大跨度变截面单箱单室连续箱梁、主梁截面为单室直腹板箱形梁，截面梁高8.70m ～5.40m，梁高按圆曲线变化，圆曲线半径R＝423.1m。

其梁体根据横向和竖向以及纵向全预应力设计，预应力大桥钢筋使用低松驰高强度钢绞线，大桥竖向预应力筋使用高强精轧螺纹粗钢筋，混凝土采用C50混凝土。

基于优化极限学习机的大跨径连续桥梁施工线形预测大跨径桥梁结构的分段施工需要经历长期、复杂的施工和结构体系的转换，对施工桥梁线形的精确控制可以保证各跨的顺利合龙和线形最优[1]。

由于设计参数与实际施工时存在一定差异、施工荷载具有一定的不确定性、桥梁预应力存在一定的张拉误差以及混凝土随时间变化存在一定的收缩和徐变，在施工过程中，桥梁的实际状态与设计状态不可能没有偏差。

这种偏差在施工的过程中不断累积，使得桥梁结构的受力状态发生变化，桥梁线形严重偏离设计目标。

如果没有有效的施工过程控制技术，桥梁的使用性和可靠性会受到严重的影响[2]。

因此，根据已完成桥段的结构数据，计算相应的调整参数，用于控制待施工桥段的施工过程，可以提高桥梁施工的安全系数，确保施工完成后，桥梁性能及线形能够符合设计要求[3]。

最小二乘法、卡尔曼滤波法、灰色理论法[4-6]等被广泛用于桥梁线形的预测和调整，但这些方法具有工作量大，只能进行线性关系的处理，且只考虑少量参数等缺点。

随着机器学习和模式识别方法的发展，人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)被广泛应用于桥梁健康检测[7]和混凝土强度预测[8-9]等场合。

与灰色理论、卡尔曼滤波等方法相比，神经网络不需要精确的数学模型，可以根据输入、输出之间的关系建立非线性映射。

误差反向传递(Back Propagation, BP)神经网络作为最常见的一种神经网络，已被用于大跨径梁桥线形施工控制中[10-12]，BP神经网络非线性映射能力强、耐噪声、容错能力强、鲁棒性好，可以有效拟合输入和输出之间的多参数、非线性映射关系[13-14]。

然而，BP神经网络通常使用梯度下降法训练网络参数，即沿着误差函数的负梯度方向调整权阈值，因此需要多次迭代计算，收敛速度慢[15]。

极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近期提出的一种适用于单隐含层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feed-forward Neural Networks, SLFNs)的高效学习方法[16]，该方法不需要多次迭代训练，只需设置隐含层节点个数，并通过正则化最小二乘算法，即可得到输出层权值的唯一解。

2023-11-07CATALOGUE目录•工程概述•监控方案•监控数据采集与分析•监控技术与方法•工程应用案例•结论与展望01工程概述随着我国交通基础设施建设的快速发展，大跨度连续梁桥已成为重要的桥梁形式，具有跨越能力大、外形美观、结构合理等优点。

但同时大跨度连续梁桥的施工难度较大，需要进行严格的监控和管理。

项目背景本工程为某高速公路上的大跨度连续梁桥，主桥采用三跨连续梁结构，桥梁全长360米，其中主跨跨度为180米。

工程规模较大，涉及的施工环节较多，需要采取科学有效的监控措施以保证施工质量和安全。

工程规模本工程位于山区，地形起伏较大，施工环境较为复杂。

工程特点施工环境复杂由于桥梁跨度大，需要采用挂篮施工等高难度技术，施工难度较大。

施工难度大为了保证施工质量和安全，需要采取严格的监控措施，对施工过程中的变形、应力、温度等参数进行实时监测和数据分析。

监控要求高02监控方案监控方案设计确定监控内容对大跨度连续梁的挠度、应力、温度等关键参数进行监测，同时记录施工过程中的材料性能、荷载情况等。

选择监控方法和设备采用非接触式测量方法，如激光测距、红外线测温等，同时使用计算机控制系统进行数据采集和远程监控。

确定监控目的确保大跨度连续梁施工过程中的线型符合设计要求，避免施工误差和变形，保障工程质量。

1监控方案实施23在关键部位设置监测点，安装传感器和数据采集设备，连接电源和网络，确保数据传输的稳定性和安全性。

现场布置通过计算机控制系统自动采集数据，并实时传输到数据中心，以便进行数据分析和处理。

数据采集与传输确保施工现场的安全，采取措施如设置警戒线、安装安全警示标志等，保障工作人员和设备的安全。

现场安全措施对采集到的数据进行处理和分析，提取关键指标，如挠度、应力等，并进行对比和分析，以评估施工质量和安全性。

数据处理与分析监控方案效果评估根据监测结果进行风险评估，对可能存在的风险和问题进行预测和判断，采取相应的应对措施，以确保施工质量和安全。

大跨度连续梁线性控制技术摘要:大跨度桥梁施工中最为重要的就是在连续梁施工中控制其线性指标,保证整个桥梁的形变尽量与设计曲线向吻合,以此保证桥梁在使用过程中不会因为形变而影响行程速度或者平整度。

关键词:线性控制线性预测线性控制措施1 大跨度连续梁的线性预测在大跨度连续梁的线性控制的主要循环过程是“施工-测量-修正-预告-施工”的循环过程,由此看出应根据结构分析对整个连续梁进行参数计算,确定箱梁的理论模型高度并进行施工,然后进行测量已浇筑完成的梁段的高层和平面位置进行测量,将已完成的高层和计算高程向比较,对其产生的偏差进行分析,并以此对未浇注的梁段的浇注模高层和平面位置进行控制和调整,即完成了整个控制过程。

从具体的过程看可以从以下几个方面进行预测。

1.1 线性预测和监控大跨度梁的线性预测主要增加的一个预测的过程,即“预测-施工-测量-修正-预测“,也就是在浇注前根据实际的组织设计、设计资料、已知参数、经验参数等为基础,采用各种软件对梁体的施工状态进行正向和反向的模拟,以此形成在不同的施工状况中梁的挠度变化,并指导实际的施工过程；大跨度梁是的过程中,通过检测梁体结构在不同的施工阶段的变形情况对整个结构的挠度变化进行及时的检测,并随时对得到的数据进行分析,并提出修正的参数,并经过计算调整下一个梁段的立模的高程参数,如此反复循环就是完成了对整个过程的预测与监控,达到控制线性变形范围的目的。

1.2 梁体线性的预测要点1.2.1 利用理论模型对参数进行修正第一,对混凝土的容重进行预测,利用设计图纸计算出各个梁段的容重的参数,以此建立起理论模型并确定赋初值；然后再根据施工中实际采用的混凝土的实测容重与之进行对比,并对理论赋初值进行修正,以此消除理论模型与实际梁体容重的偏差。

第二,对梁体实际浇注尺寸的控制。

建立模型的时候依据设计形成的梁体截面积为依据,并将实际施工中还应对浇注体尺寸包括:梁段长度、顶底部板厚度等,以此计算出梁体尺寸与设计尺寸之间的差距,根据实际测量的值来修正梁体模型的参数。

基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究一、本文概述随着现代桥梁结构的日益复杂化和大型化，其健康监测与维护问题日益凸显。

为了有效应对这一挑战，本文提出了一种基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统。

该系统结合了遗传算法的全局优化能力和神经网络的强大学习功能，旨在实现对桥梁结构的实时、精确监测，以及及时预警和有效维护。

本文首先概述了桥梁结构健康监测的重要性和紧迫性，以及传统监测方法存在的局限性和不足。

然后，详细介绍了遗传算法和神经网络的基本原理及其在桥梁结构健康监测中的应用。

在此基础上，构建了一种基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统框架，并阐述了其工作流程和实现方法。

通过实验验证和对比分析，本文证明了所提系统的有效性和优越性。

该系统不仅能够实时监测桥梁结构的健康状态，还能够对潜在的安全隐患进行预警和评估，为桥梁结构的维护和管理提供了有力的技术支持。

本文总结了研究成果，并展望了未来的研究方向和应用前景。

本文的研究工作不仅有助于推动桥梁结构健康监测技术的发展，也为其他领域的智能监测和维护提供了新的思路和方法。

二、桥梁结构健康监测技术概述桥梁结构健康监测技术是近年来土木工程领域的研究热点，它综合运用了传感器技术、信号处理技术、结构分析方法和等手段，旨在实时评估桥梁的安全性能和运营状态。

桥梁健康监测不仅对于保障交通安全、预防重大事故具有重要意义，同时也是桥梁养护和维修决策的重要依据。

传统的桥梁健康监测方法主要依赖于人工巡检和定期的结构检测，这些方法不仅效率低下，而且难以全面覆盖桥梁的各个关键部位。

随着科技的进步，尤其是传感器技术的发展，桥梁健康监测逐渐实现了自动化和智能化。

通过在桥梁关键部位布置传感器，可以实时监测桥梁的应力、变形、振动等关键参数，为后续的结构分析和健康评估提供数据支持。

在桥梁健康监测中，数据的处理和分析是至关重要的一环。

一方面，由于监测数据往往具有多维、海量、非线性的特点，传统的数据处理方法往往难以应对。

公路大跨度连续梁线型监测和控制技术【摘要】随着城市化建设进程的快速发展，我国的公路建设也飞快的发展起来，并取得了不错的成绩。

在公路建设施工中桥梁施工占据着较大的比重，桥梁结构的设计施工中存在各种各样的安全性问题，尤其是复杂的大型桥梁。

当前大跨度桥梁建设正处于上升趋势，对于这种桥梁的施工通常会采用预应力混凝土连续梁的方案，来增强桥梁的稳定性和安全性。

近年来，公路桥梁的安全逐渐受到了社会各界的广泛关注，为了保障公路桥梁施工过程的安全，提高施工的质量，就需要对桥梁的施工过程进行质量控制和监控，本文主要分析了公路大跨度连续梁的施工技术以及施工过程的控制，希望可以给读者提供相关参考和帮助。

【关键词】公路大跨度连续梁；施工技术；施工过程控制1、公路大跨度连续桥梁施工技术流程本技术主要采用计算机建模的方式，对数据进行直接的传输，从而可以准确、及时的绘制出变形图形，从而适用于大跨度的连续梁施工。

在连续施工过程中，系统可以监测每一层施工阶段主梁结构的变形情况，从而可以及时的做出应对措施。

系统通过分析施工过程中的各种数据，制定出具体的施工方案，从而确保工程结构的质量安全。

经过精确的分析和计算，从而调整下一悬浇梁段的立模高程，以保证成桥后的梁体线形和受力状态跟设计基本吻合，施工控制的对象为主梁挠度和内力，具体的施工技术为参数识别法和灰色预测结合法[1]。

1.1技术流程大跨度连续梁桥的施工控制是一个循环的过程，这个过程主要包括“施工——测量——识别——修正——预测——施工”，施工过程中首先要保证大桥结构的安全，只有确保了施工过程的安全性，才能控制大桥施工过程的结构，进而确保桥梁设计达到预期的目标。

连续桥梁施工过程非常复杂，影响施工的参数也比较多。

比如桥梁的重量、施工荷载、混凝土收缩徐变、结构强度以及温度、预应力等[2]。

过程中需要对施工过程中的控制参数进行求解，假设这些参数都是理想值。

由于设计参数取值不正确而导致施工设计和实际的施工不一致，因此需要系统准确的识别和预测这些参数。

基于神经网络的智能交通控制系统设计与实现智能交通控制系统是一种基于神经网络技术的先进系统，旨在提高交通流量的效率、减少交通拥堵和交通事故。

本文将探讨基于神经网络的智能交通控制系统的设计和实施方案。

智能交通控制系统的设计和实现可以分为以下几个主要步骤：1. 数据收集和处理智能交通控制系统需要采集大量的数据来分析交通流量和交通模式。

传感器和摄像头可以用来收集车辆数量、流量、速度和车辆类型。

这些数据可以用作训练神经网络算法的输入。

另外，还需要考虑隐私和安全问题，确保采集的数据得到适当的加密和保护。

2. 神经网络算法设计神经网络是智能交通控制系统的核心组件。

它可以学习和分析交通模式，预测未来的流量和交通情况，并生成相应的控制策略。

神经网络的设计要考虑交通流量的复杂性和不确定性，以及实时性要求。

常见的神经网络模型包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络。

3. 实时交通模拟和优化基于神经网络的智能交通控制系统需要在实时模拟交通情况的基础上进行优化。

这可以通过使用实时数据和模型对交通流量进行模拟和仿真来实现。

交通仿真可以帮助系统评估不同控制策略的效果，并根据神经网络的预测结果进行动态调整和优化。

4. 控制策略生成基于神经网络的智能交通控制系统通过分析和学习交通模式，生成相应的控制策略。

这些策略可以包括改变红绿灯时长、调整车道流量、优化车辆行驶路径等。

神经网络可以根据实时数据和预测，生成最优的控制策略，以提高交通流量和减少拥堵。

5. 实施和测试实施和测试是智能交通控制系统设计的最后一步。

在实施过程中，要确保系统的可靠性和稳定性。

系统需要与实际交通控制设备和基础设施进行集成和连接，并进行实地测试和验证。

通过与传统交通控制系统进行比较和评估，可以证明基于神经网络的智能交通控制系统的效果和性能。

基于神经网络的智能交通控制系统设计和实现面临一些挑战和问题。

首先，数据的准确性和可靠性是关键，因为神经网络的训练和预测结果取决于输入数据的质量。

目录第一篇大跨度桥梁的线形控制 (2)1桥梁线形控制的意义及目的 (2)2桥梁线形控制的工作流程 (2)3桥梁线形测试截面及测点总体布置 (3)4桥梁线形监控方法 (3)5桥梁线形监控影响因素 (3)6桥梁线形控制计算 (4)7桥梁线形监控要点 (4)8小榄水道特大桥施工监控实例介绍 (4)9沙田赣江特大桥施工监控实例介绍 (8)第一篇大跨度桥梁的线形控制1 桥梁线形控制的意义及目的桥梁线形控制不仅是桥梁施工技术的重要组成部分，也是确保桥梁施工宏观质量控制的关键及桥梁建设的安全保证，它在施工过程中起着安全预警、施工指导以及及时为设计提供依据。

任何体系的桥梁在每一个施工阶段的变形和内力是可以预计的，因此当施工中发现监测的实际值和预计值相差过大时，随即进行检查和分析，找出原因并排除问题后方可继续施工，避免出现事故，造成不必要的损失。

1 ）通过各桥梁施工过程中的线形监测，及时掌握桥梁施工过程中的线形状态，了解施工过程中各关键截面的挠度变化。

2）通过各桥梁施工过程中控制截面的应力测试，及时跟踪各施工阶段关键截面的应力大小，了解桥梁结构的应力状况。

3 ）通过测定新型结构桥梁施工过程中的温度效应、混凝土的收缩徐变效应，为施工过程中的相关决策提供数据依据。

4 ）通过对桥梁施工过程中关键工况的应力及变形监测，吊杆力、斜拉索力等的监测，了解施工过程最不利工况下关键截面的受力状况、关键截面的挠度，并与理论计算结果作对比，评价施工工艺的可行性，并在必要时提供改进建议。

2 桥梁线形控制的工作流程一般大跨度桥梁的施工控制是一个施工→量测→识别→修正→预告→施工的循环过程。

该过程中需要对主梁标高和应力实行双控。

它主要包括两个部分：数据采集系统，即在桥上埋设各类传感器和设置监控系统，采集资料；资料分析仿真模拟系统，将采集到的资料进行分析处理，以确定下一个施工阶段的参数。

桥梁线形等监控系统框图3 桥梁线形测试截面及测点总体布置桥梁结构位移测试截面及测点布置如下：悬臂梁段的各节段，拱、塔的位移控制断面.在结构位移测试的同时，通常进行其他如应力的测试：1）应力测试截面及测点布置：结构控制截面、受力复杂位置。

连续刚构桥施工线形和应力的分析与控制关键词:大跨度桥梁;连续刚构桥;施工控制;卡尔曼滤波法;轨道交通桥梁施工是桥梁建设的关键环节,桥梁施工技术的高低则直接影响桥梁建设的发展。

随着交通事业的发展,桥梁建设任务将更加艰巨,施工难度越来越大。

事实上,任何桥梁施工特别是大跨径桥梁的施工,都是一个系统工程。

为实现设计目标而必须经历的施工过程中,将受到许许多多确定和不确定因素(误差)的影响,如何从各种失真的结构参数中找出相对真实值,对施工状态进行实时识别(监测)、调整(纠偏)、预测,使施工系统处于控制之中,这对设计目标安全、顺利实现是至关重要的。

施工监控的目的是要对成桥目标进行有效控制,修正在施工过程中各种影响成桥目标的参数误差对成桥目标的影响,确保成桥后结构受力和线形满足设计要求[1-4]。

在此,本文结合沙湾大桥,讨论施工控制的重要性以及与施工控制相关的内容,建立该桥的计算模型,并且应用Kalman滤波法和灰色理论以及这2种方法的结合对该桥的线形进行预测和控制,并对应力监测的误差及其原因进行分析。

1桥梁结构分析1.1工程概况沙湾大桥主桥上部结构采用(70+120×2+70)m预应力混凝土箱型连续刚构桥跨布置。

主桥上部构造的设计采用三向预应力,箱梁顶板宽9.3m,底板梁端及跨中合拢处宽为6.0m,其余位置随梁高变化,箱梁纵向钢束每股直径15.24mm,采用大吨位群锚体系;顶板横向钢束每股直径15.24mm;竖向预应力采用精轧螺纹钢筋。

大桥设计标准为:设计行车速度90km/h;设计荷载为城市地铁荷载;桥面总宽为9.30m。

墩顶零号块采用支架浇筑施工,1~14号节段采用挂篮悬臂浇筑,边跨9m段采用满堂支架浇筑完成,边跨、中跨合拢段采用吊架合拢。

1.2计算模型结合该桥施工监控的需要,采用通用有限元软件计算。

混凝土的收缩、徐变、温度变化等因素的影响,将使桥梁结构的变形、应力状态及其变化规律十分复杂。

各施工节段离散为梁单元,3个主墩视为固定支座,两边跨端视为活动铰支座。