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随着高强度材料的使用,结构分析方法的进步,以及施工手段的改善,斜拉桥在20世纪90年代得到快速发展。但由于它属于高次超静定的柔性结构,施工过程与成桥状态具有相关性,特别是在施工阶段结构体系的不断转换,必然给桥梁结构带来较复杂的内力和位移变化,这些特点使得斜拉桥的施工控制分析成为重要的研究课题。本文在学习和总结前人研究工作的基础上,以云阳长江公路大桥为背景,对斜拉桥施工过程进行仿真计算,以BP神经元网络基本理论为基础建立斜拉桥施工控制预测模型,论证神经网络方法在斜拉桥施工控制中应用的可行性。 首先,本文在总结、分析国内外斜拉桥施工控制研究现状的基础上,对斜拉桥施工控制系统进行了探讨。斜拉桥施工控制首要问题就是在明确施工控制系统基本理论、内容、原则、选择控制方法的基础上,对全桥进行仿真计算,以其结果作为施工控制的理论轨迹。因此,从施工控制的角度对目前己经应用于工程实践中的施工控制方法如参数识别法、灰色预测控制系统、卡尔曼滤波法、自适应控制法等进行详细分析;对斜拉桥施工控制仿真分析方法(正装法、倒拆法、无应力状态法)进行了探讨;并讨论了引起施工状态偏离理想设计状态的所有因素,以便对施工实施有的放矢的有效控制。 其次,针对正在施工的云阳长江公路大桥,采用公路桥梁结构设计系统软件GQJS对该桥建立平面模型进行整个施工过程模拟计算分析。在施工控制仿真计算分析中,对斜拉桥结构构件的模拟方法进行了总结,并根据该桥的施工特点对计算模型进行研究;同时对施工控制仿真计算结果进行了详细分析,并与施工控制监测结果进行了比较,总结出了斜拉桥施工控制正装计算各种参数的变化规律和影响因素,对类似的斜拉桥施工控制具有重要参考价值。 最后,本文对基于BP神经网络的斜拉桥施工控制进行了探讨。在此过程中分析了人工神经网络的基本理论,比较详细地研究了BP神经网络、BP算法,并且针对BP神经网络固有的收敛速度慢、局部极小等问题提出了各种改进的方法。在此基础上,以云阳长江公路大桥为例,建立了施工控制预测模型,对实桥进行了预测分析,并与实测结果进行比较,验证了BP神经元网络在斜拉桥施工控制中应用的可行性。