深度学习在桥梁响应预测与健康监测中的应用

• 作者: 田壮 樊启武 王昌杰
• 来源期刊: 铁道工程学报
• 关键词: BP神经网络 结构响应预测 验算自动化 桥梁健康监测系统
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 桥梁工程|Bridge Engineering
• 页码范围: 47-52
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2106.2021.06.010

摘要

研究目的:随着基于信息化、智能化技术"新基建"的发展,大跨桥梁健康监测系统的应用更加广泛.本文依托某大跨全钢结构斜拉桥,通过深度融合深度学习算法、自动化实时检算以及BIM驱动的信息载体等技术,探索桥梁运营维护的智能化决策实践,提升桥梁智慧化养护水平和资产管理质量.研究结论:(1)研发的系统可实现Midas civil全功能、全过程的自动化操作,基于云服务,可极大提高实时分析的计算效率;(2)基于BP神经网络算法创建大跨径桥梁结构响应预测元模型,准确率均超过90％,可替代有限元计算实现快速、有效的结构响应分析和状态评估;(3)提出了将元代理模型集成于BIM驱动的桥梁健康监测系统为实时结构性能评估和应急响应提供技术支撑;(4)本研究成果可为桥梁智能化监测运营提供借鉴与参考.