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基于神经网络技术的桥梁结构健康检测
| 论文题名： | 基于神经网络技术的桥梁结构健康检测 |
| 关键词： | 桥梁结构;健康检测;神经网络;挠度共振 |
| 摘要： | 桥梁是交通系统中一个关键的环节。随着我国交通事业的蓬勃发展，桥梁的数量也越来越多。但是，在环境侵蚀、材料老化和过度使用等因素的作用下，有些桥梁损伤越来越严重，甚至引发了桥梁垮塌等重大事故的发生，极大地威胁着人民生命和财产安全。为防止这些事故频繁发生，快捷有效的诊断出桥梁的状态，需要及时掌握桥梁运营时的健康信息，为桥梁结构维护和评估提供科学可靠依据，这是桥梁工程研究的一个重要课题。 为了尽早识别和定位桥梁上的潜在损伤，有必要对重要桥梁进行长期的健康监测和定期评估。许多大型桥梁在服役期间，其检测系统采集了大量挠度数据，这些数据可以刻画桥梁观测点偏离平衡位置的程度。对于连续钢构桥等类型的桥梁，挠度数据能有效反映桥梁中存在的损伤。本文研究的对象就是重庆马桑溪大桥的挠度值，它是由架设在马桑溪大桥上的传感器获取到的。 由于桥梁健康检测尚未有一套完整的理论指导，也没有哪一种检测方法可以单独的给出绝对正确的鉴定结果。所以，在应用对比了多种计算机方法后，本文采用人工神经网络与故障诊断相结合的方法，试图从挠度出发，检测桥梁可能存在的损伤和隐患。论文的主要工作如下： 第一，对桥梁健康检测的主要方法和研究现状进行了综述，并介绍了人工神经网络的相关知识。 第二，提出了一套新的桥梁健康检测方法。该方法受启发于“挠度共振”的概念，运用了BP神经网络和故障诊断的相关知识并且引入了点的概念，每个点是由一个挠度检测点及其相应的传感器组成。方法主要由三个阶段组成。首先，利用BP神经网络建立了点与点之间的测试模型。然后，运用第一阶段建立的测试模型，在点上进行了一系列的测试，得到点的综合症候矩阵。最后，在综合症候矩阵的基础上得出检测结果。这是第一次将“挠度共振”现象与神经网络相结合运用到桥梁检测系统中。 第三，将上述方法应用于重庆马桑溪大桥的模拟检测，取得了较好的效果，表明所提出的方法具有一定理论价值和潜在应用价值。 概括而言，本文研究和实现了一种基于神经网络的桥梁健康检测方法，并成功运用于马桑溪大桥的模拟检测中。 |
| 作者： | 周波 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 杨小帆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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