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基于RBF神经网络静力有限元模型修正的双曲拱桥承载力评估
| 论文题名： | 基于RBF神经网络静力有限元模型修正的双曲拱桥承载力评估 |
| 关键词： | RBF神经网络;静力响应;承载力评估;双曲拱桥 |
| 摘要： | 双曲拱桥是我国独有的、极具名族气息与特点的桥型,也是上世纪60~70年代建设最多的一种拱桥型式。由于这种结构型式所采用的积木式拼装组合构造型式及低配筋构造使其结构整体性先天不足,加之设计、施工存在先天缺陷,在自然环境及超负荷交通量情况下,在役双曲拱桥存在不同程度的损伤。为了保障交通的顺畅,了解桥梁的实际工作状态(损伤状况、实际承载力等),须对既有双曲拱桥的现实工作状况做出科学的评估。本论文基于RBF神经网络对双曲拱桥初始有限元模型进行修正,建立反映在役双曲拱桥实际状况的有限元模型,基于修正后的有限元模型进行全桥控制截面承载能力系数评估和裸拱极限承载能力评估。 本文以淌沟大桥为背景,运用RBF神经网络对初始有限元模型进行修正,以修正后的有限元模型为基准进行桥梁承载力评估。论文主要工作如下: 1、对在役双曲拱桥进行外观调查,根据《公路桥梁技术状况评定标准》、《公路桥梁承载力评定规程》进行桥梁综合评定。将实际拱轴线及影响双曲拱桥承载能力的病害在有限元模型中充分考虑,从而达到模型修正的目的。进行实桥现场静载实验,提取合理实验工况及实验截面进行后面神经网络静力优化样本确定。 2、进行参数灵敏度分析,选取对结构静力特征响应量(挠度)有显著影响的设计参数作为待修正设计参数。确定待修正参数的优化空间,基于均匀设计理论合理选取神经网络训练样本进行神经网络训练。基于训练后的网络,利用RBF神经网络的泛化特性,求出设计参数的目标值即待修正参数的实际值。为了验证径向基神经网络的修正性能,采用ANSYS自带的一阶优化算法进行有限元模型修正,进行两者的结果对比分析,验证基于径向基神经网络的可行性及实用性。 3、以修正后的桥梁有限元模型为基准从截面的真实强度、恒载与活载效应、结构损伤三方面进行桥梁承载力系数计算。考虑拱肋弹性模量折减、拱肋有效面积折减及超载计算结构控制截面的承载力系数从而综合的评价桥梁承载力。基于极限承载力方法验算双曲拱桥裸拱在各种荷载组合下的极限承载力。 |
| 作者： | 张宗强 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 刘炎海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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