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基于BP人工神经网络的自锚式悬索桥主缆温度效应预测
| 论文题名： | 基于BP人工神经网络的自锚式悬索桥主缆温度效应预测 |
| 关键词： | 悬索桥;主缆线形控制;温度场试验;BP人工神经网络;预测模型 |
| 摘要： | 随着我国交通事业的高速发展和建桥技术的逐年进步，近几十年来，大跨径悬索桥得以广泛地推广应用，世界上跨径最大的十座悬索桥中，我国建成的大跨径悬索桥就已占半数之多。大跨径悬索桥跨度大、造型优美，其控制重点之一在于主缆的线形。由于悬索桥主缆线形对温度变化极为敏感，大型建筑物的温度场复杂多变，而悬索桥主缆跨度较大，主缆索股沿纵向、横向方向温度异常分布，导致主缆索股受温度场影响的线形、应力变化机理复杂。传统的温度效应研究集中在对温度场本身及影响因素进行研究，并使用平均温度作为参数对主缆的应力及收缩情况进行计算，这限制了在工程上的广泛应用和推广性。因此，如何简单、快速且准确获取在温度效应影响下的主缆状态参数成为本文要研究的重点。 本文主要以温州瓯江北口大桥工程为依托工程背景，以研究温度场影响因素，获得准确的主缆索股应变预测模型为目标开展研究。开展了主缆线形计算推导，通过不同时间温度下的主缆对比验证温度对主缆索股产生的实际效应，而后通过主缆温度场试验及数据收集，对主缆线形的温度影响控制进行了总结研究，并建立人工神经网络主缆的应变变化的预测模型，较详细地开展了以上问题的研究和探讨。 论文首先对BP人工神经网络模型构建原理、改进算法等理论方法进行简述，其后通过总结温度影响下主缆线形控制计算模型，并使用不同架设方法对比不同温度影响下主缆索股调整量的区别，明确主缆线形受温度影响明显，存在主缆温度效应；而后通过工程现场的温度场试验，获取主缆沿横向、纵向的温度场变化，通过对比明确主缆温度场在纵向存在差异，同时将主缆索股横截面分为多个区域，得到应变受温度场影响的关系曲线，明确主缆索股应变的温度场效应规律为：一般索股应变随温度上升而增大，底层索股的应变在温度显著增长时间内发生一定幅度的下降；明确了降水、气温、主缆温度、风速的增长会直接影响主缆索股应变，其中降水的影响效果明显；最后通过使用MATALAB软件完成主缆索股温度影响BP人工神经网络预测模型，通过建立的神经网络预测模型完成对于主缆索股的应变情况的预测分析，并研究了影响主缆温度场的各因素对主缆索股应变产生的影响力。通过该建立神经网络预测模型，建立起时间、气温、风速、主缆索股温度等因素与索股应变的非线性关系，建立的应变预测模型能够较好的完成应变数据的预测，其误差能够满足施工控制需求。该方法能够对索股的状态参数进行快速且较为准确的预测，对主缆索股架设控制研究有一定的指导意义。 |
| 作者： | 姜少波 |
| 专业： | 工程管理 |
| 导师： | 万明;郭军华;杨巨平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华东交通大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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