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模糊神经网络在桥梁评估中的应用
| 论文题名： | 模糊神经网络在桥梁评估中的应用 |
| 关键词： | 混凝土桥梁;桥梁;损伤评估;模糊神经网络 |
| 摘要： | 桥梁是确保交通线路畅通的咽喉，其承载能力和通行能力是贯通全线的关键。随着时间的推移，越来越多的桥梁将达到或接近其设计基准期，或因各种原因发生结构性损伤。因此，桥梁损伤评估与预测是现有桥梁养护、维修和技术改造的必不可少的重要环节，也是国内外学术界和工程界关注的热点问题之一。 由于影响桥梁结构性能的因素较多且复杂，各因素之间相关关系也未完全清楚，因此，桥梁损伤等级的分类是一个典型的不确定性问题。为了对桥梁损伤状态进行合理的分类，本文将模糊神经网络方法(自适应模糊神经网络)用于桥梁等级分类中，此方法可以处理带模糊性的信息，又可以自动设计和调整模糊系统的规则集和隶属函数，从而结合了神经网络和模糊逻辑各自的优点，为桥梁损伤评定等级分类提供了一条新的途径。本文主要开展了以下几个方面的工作： 1.本文阐述了桥梁评估的内涵及基本特征，对桥梁评估方法研究的现状进行了总结与评述；在总结目前国内外关于桥梁评估研究成果的基础上，对混凝土桥梁损伤的评估方法做了进一步研究，指出了现行公路桥梁损伤评定方法中存在的问题，并在《公路桥涵养护规范》(JTG-H112004)基础上建立了评价指标和等级分类方法。 2.在此基础上，基于MATLAB算法语言，编写了自适应模糊神经网络训练程序。并以西宝、西渭高速公路上主要桥梁技术状况的实测数据为样本，分别对两组样本不同的桥梁损伤实测数据进行分类，取这两组数据的分类精度的平均值来评判该方法的有效性。结果表明，此类模糊神经网络方法效果好，误差小，有望成为桥梁损伤状态等级评定分类研究中的有效辅助手段。 3.以BP神经网络法作为本文的参照方法，并将模糊神经网络方法与BP神经网络方法的分类结果进行了分析和对比，说明了模糊神经网络方法更适用于桥梁损伤状态等级评定分类，且值得进一步研究和推广。 |
| 作者： | 湛秀玲 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 罗娜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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