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基于神经网络和遗传算法结合的斜拉桥索力优化研究和施工控制
| 论文题名： | 基于神经网络和遗传算法结合的斜拉桥索力优化研究和施工控制 |
| 关键词： | 曲线斜拉桥;索力优化;神经网络;遗传算法;正交试验;施工控制 |
| 摘要： | 斜拉桥具有跨越能力大，结构形式合理，外观优美，施工简单便意和相对经济的造价等优点，特别在跨径200-1000米的范围内的大跨径具有极强的竞争力，在国内外被广泛运用在桥梁建设中。对于所有斜拉桥而言，确定其理想成桥状态是所有工作中的重中之重。对于任何一座确定的斜拉桥结构体系，总能找到一组索力，使该桥在的内力状态处于某种理想状态。本文在以下几个方面开展了研究工作。 回顾国内外有关斜拉桥索力优化的方法:力学平衡法，完全能量最小法，影响矩阵法。系统地论述了各种方法的理论、公式及使用。 提出了以神经网络与遗传算法相结合的索力优化方法。索力优化可转化为极小化问题求解，利用遗传算法可以有效地求得全局优化解，但需要大量的有限元分析计算，而BP神经网络可以建立索力参数（输入）与结构响应变化（输出）之间的非线性映射关系，BP网络这种建立全局性映射关系的能力，为遗传算法求解索力优化问题提供了强大的计算手段。文中给出了BP神经网络与遗传算法相结合进行索力优化的方法步骤。 以穗盐路曲线斜拉桥为工程背景，根据穗盐路斜拉桥的设计，施工资料，对该桥进行了有限元建模和分析计算。利用正交试验法进行BP网络的训练样本的正交设计，将索力初拉值作为BP网络的输入，以斜拉桥某些重要截面的位移值和应力值作为输出，然后进行BP网络训练，最后进行遗传算法的索力寻优。结果表明，采用本文的索力优化方法是合理的、有效的，不仅成功地解决了该桥的成桥恒载索力和施工阶段索力优化，而且此方法可望推广运用到类似桥梁的索力优化问题分析。 本文建立斜拉桥的数值计算模型，将BP神经网络和遗传算法结合应用于斜拉桥的索力优化问题，获得了满意的结果，表明该方法在斜拉桥索力优化问题中具有一定的应用价值。 |
| 作者： | 陈骁 |
| 专业： | 结构工程 |
| 导师： | 唐小兵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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