基于人工神经网络的人行桥振动舒适度研究

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现代人行桥向着大跨度轻柔的方向发展,结构质量和刚度的降低导致桥梁自振频率减小,人行荷载越来越容易引起人行桥的振动,这种振动虽不足以导致结构安全性问题,但往往给行人带来不舒适感,甚至使行人感到惶恐不安。因此在人行桥的设计阶段需要分析桥梁的振动幅度并以此评价行人的过桥舒适性。目前国内外对于人致振动的人行桥舒适度评价方法和指标不尽相同,尚无统一定论。为此,本文对比分析了各国人行桥规范,以清泉路(广场段)人行桥为例,展开人行桥振动舒适度问题的研究。主要研究内容包含以下几个方面:首先,分析了目前国内外对人行桥振动问题的研究现状和尚未解决的问题,其中主要包含三点内容。第一对人行荷载的研究,人行荷载可分为单人荷载和人群荷载,本文重点关注了人群荷载的建模方法和简化问题;第二是对步行参数的研究,包括我国国民的平均体重、步长、步频、步速等参数;第三是对舒适度评价方法和指标的研究,详细阐述了五种国际上使用较多的人行桥规范,比较分析了各国规范的优缺点,并在此基础上确定了本文对人行桥振动舒适性的评价方法和指标,即避开敏感频率法与限制动力值响应法相结合的方法,其中限制动力值响应法主要是根据峰值加速度判断舒适性。其次,选用BP神经网络对峰值加速度进行预测,目前国内通常使用有限元软件进行分析,有限元有着人行荷载建模困难、通用性不高的弊端。本文对深圳市的清泉路(广场段)人行桥进行了大量的实测工作,获得了质量较高的研究数据,并成功建立了可以预测峰值加速度的BP神经网络。最后,利用所建网络预测了不同工况下该桥的峰值加速度,并结合模态实测,验证了模型的有效性,为今后人行桥的舒适性的评价提供参考。
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