基于改进BP神经网络的大跨径连续刚构桥施工控制方法研究

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随着我国公路和铁路高速交通事业的发展,急需修建更多的大跨度桥梁以跨越大江、大河和海湾,预应力混凝土连续刚构桥应运而生,近年来得到较快的发展。连续刚构桥梁墩固结,既保持了连续梁行车平顺舒适的优点,又保持了T型刚构不设支座减少养护工作量的优点。该桥型以强度高、线形明快、施工简便快捷、跨越能力强的优势在大跨度桥梁中得到了越来越广泛的应用。预应力混凝土连续刚构桥常常采用经济合理、方便快捷的悬臂现浇施工法。在悬臂施工过程中,桥梁结构受多种因素的影响,如混凝土的收缩、徐变、设计参数与实际数值的差异、施工误差、测量误差、温度变化等。在这些因素影响下,采用悬臂施工方法必然给桥梁结构带来较为复杂的内力和位移的变化。为了保证桥梁施工质量和桥梁施工安全,桥梁施工控制是必不可少的环节和措施。本文主要结合云南保龙高速沙田河大桥的施工监测监控项目,研究施工预拱度控制的结构计算和误差调整方法。通过对PC连续刚构桥现有施工控制资料的收集,借鉴已有研究成果,着重探究各种常用控制方法进行预测控制的本质,提出了基于BP神经网络为基本理论的施工控制方法。BP算法由于其神经元输出函数为Sigmoid函数,因此是一个非线性优化问题,不可避免的会出现局部极小和收敛慢的缺点。本文利用附加动量法和自适应学习率的结合来作为更新网络梯度和权值的算法。通过与实际施工数据及成桥后测量结果作分析比较,得到结论:运用本论文的计算模型和程序对预应力混凝土刚构桥预拱度控制过程进行结构分析和误差调整处理是可行的。
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