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自适应神经-模糊推理系统在隧道结构安全评估中的应用
| 论文题名： | 自适应神经-模糊推理系统在隧道结构安全评估中的应用 |
| 关键词： | 隧道结构;安全评估;指标体系;人工神经网络;自适应神经-模糊推理系统 |
| 摘要： | 随着我国公路隧道交通事业的不断发展，建成隧道数量不断增多，运营中的隧道结构不可避免地发生了各种病害，严重威胁到隧道的通行交通安全及其结构使用寿命。然而我国在隧道结构安全评估方面的研究起步较晚，对隧道结构安全健康状态的评估还主要停留在定性阶段。本文通过尝试将自适应神经-模糊推理系统应用于运营隧道的结构安全状态评估，来研究隧道结构安全的定量化的评估方法和系统。 本文在综合比较了国内外现有关于隧道结构安全状态评估方面的研究的基础上，介绍了目前结构状态评估方法的研究热点：自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的基本原理和建模要点，并试算选取了适合工程应用实际的建模关键参数。根据评估指标的相关选取要求，将隧道结构常见病害按引发原因主要分为外荷载作用、材料劣化、渗漏水等三类，并给出了隧道结构检查工作中各种病害严重等级的定性、定量判定标准，结合实际工程建立了隧道结构安全状态评估指标体系。并在以上基础上基于自适应神经-模糊推理系统开发了隧道结构安全状态评估管理系统，利用模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)、开发数据库互连(ODBC)和图形用户界面(GUI)分别建立了相应的各级ANFIS模型、隧道信息存储数据库和用户管理操作界面。对所建立系统的性能进行了初步验证，证明了其具有良好的学习能力和容错能力。 |
| 作者： | 孙文江 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 张治成 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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