基于BP神经网络桥梁的损伤识别方法.pdf
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1、 年 月第 卷 第 期 基于 神经网络桥梁的损伤识别方法收稿日期:基金项目:国家重点研发计划子课题()作者简介:程璇()男安徽淮北人硕士研究生 :.程 璇(安徽建筑大学 土木工程学院安徽 合肥)摘 要:在桥梁损伤识别研究中常常不能对桥梁损伤单元进行准确定位 为使用更简便的方法对桥梁进行精确的损伤定位提出借助 神经网络的自我学习功能的方法将桥梁某点的挠度影响线数据、桥梁损伤单元号及损伤单元剩余刚度系数作为 神经网络的运行参数进而训练出一个可以通过输入桥梁挠度影响线数据来定性及定量识别桥梁单点损伤的方法 依托工程实例对所提损伤识别方法的可行性进行了验证关键词:连续梁桥挠度影响线 神经网络损伤识别中
2、图分类号:文献标识码:文章编号:()():.:近年来由于桥梁结构的多变性和复杂性往往需要对桥梁结构损伤进行定性和定量的分析 周宇等提出了基于弹性约束支承梁转角影响线的梁结构损伤诊断方法引入截面不确定系数与局部损伤来模拟桥梁主梁推导得到主梁模型转角影响线解析式研究表明转角影响线差值曲率能精确定位、定量弹性约束支承梁的局部损伤 项长生等引入广义局部信息熵将曲率模态和广义局部曲率模态信息熵分别作为神经网络的输入参数对损伤进行识别并对比了两种参数的识别结果 研究表明基于曲率模态信息熵和()神经网络的简支梁损伤识别方法能较好地定位及定量损伤且在靠近振型节点处的指标识别精度高于曲率模态 包龙生等利用损伤前
3、后的模态数据将模态数据曲率化后结合桥梁结构的损伤指标作为输入及输出变量并以输入变量与输出变量建立非线性映射关系 研究表明所提方法对于简支梁及连续梁两种常见桥型结构的损伤位置识别较为准确对于结构损伤程度来说预测值与真实值拟合程度可达 由上述研究分析发现所提桥梁结构损伤识别方法虽然可以有效地对桥梁损伤进行定位但操作过程不够简便实际工程中不能精准地对桥梁结构损伤进行定位及定量 因此依托 运行环境将数值模拟桥梁单元损伤后有限元模型某点的挠度影响线、桥梁损伤单元号系数及损伤单元剩余刚度作为网络训练的参数拟合出可以快速识别桥梁结构损伤的网络 通过某工程实例对所提损伤识别方法的可行性进行验证 研究路线见图
4、图 全文技术路线图 神经网络的原理 神经网络是一种带误差反向传播算法(简称误差反传)的多层前馈神经网络它依据梯度下降法的思想包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程 其中计算误差输出时按从输入到输出的方向进行而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行 其运行原理如图 所示其中 代表权值 代表阈值图 神经网络原理图 的主要思想是:输入学习样本使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复地调整训练使输出的向量与期望向量尽可能地接近当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成保存网络的权值和偏差完成网络的训练权重(、)、偏置(、)推导图如图 所示 由图 分析可得:()()()其中 为 激活函数其表
5、达式为:()()同理 和 的推导为:()()()()()()其中 为损失函数 为预期值 为输出值 设更新后的 为 则 其中沿负梯度方向下降最快其推导见公式()其中 为学习效率 ()根据链式法则求导计算可推出:()()()()()()()()()()()()()()图 权重偏置推导图 工程实例及损伤模拟.工程概况以某一工程实际案例为背景桥梁为四跨变截面连续梁桥桥梁全长约 ()桥梁结构采用 混凝土依据上述工程概况采用/分析软件进行建模桥梁所建模型如图 所示图 桥梁模型图.定义损伤工况利用刚度折减法通过弹性模量 的下降来模拟损伤定义损伤刚度为、的损伤工况并分别作用在不同单元中对不同单元号、不同损伤刚
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