基于神经网络技术的斜拉桥损伤分步识别方法

• 作者: 李爱群 赵玲
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁工程 损伤分步识别 神经网络 斜拉桥 拉索损伤 主梁损伤
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 桥隧工程
• 页码范围: 70-75
• 页数: 6页
• 分类号: U446
• 字数: 5335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2009.09.014

摘要

结合神经网络技术进行了斜拉桥损伤分步识别的系统性研究,提出了具体的斜拉桥损伤分步识别过程,给出了每一识别步骤中适当的损伤识别参数.可实现斜拉桥主要构件即拉索和主梁中损伤的有效识别.采用概率神经网络确定损伤构件的类型,采用径向基函数(RBF)网络实现损伤的定位定量分析.针对润扬大桥斜拉桥的损伤模拟分析表明:将测试数据进行平均计算可以大大降低噪声对于概率神经网络识别结果的影响;噪声水平对2个径向基函数网络的损伤位置和损伤程度的识别能力方面的影响较小.采用不同的神经网络分阶段实现大跨斜拉桥的损伤识别,不仅提高了损伤识别的效率和准确性,而且增强了损伤识别方法在实际结构中应用的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李爱群	东南大学土木工程学院	571	9314	47.0	71.0
2	赵玲	扬州大学建筑科学与工程学院	16	144	7.0	12.0