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　　【摘要】： 橋梁安全評估是橋梁管養(yǎng)重要的手段之一。目前,可靠度理論以其精確、直觀等優(yōu)點得到了廣泛應(yīng)用。在可靠度求解的眾多方法中,基于專家經(jīng)驗的蒙特卡羅法應(yīng)用最為普遍,但其存在效率低,適應(yīng)性差、過度依靠專家經(jīng)驗等缺陷。在利用蒙特卡羅法完成國家公關(guān)項目“橋梁遠程監(jiān)測及可靠度評估”過程中,該方法得到了較精確的結(jié)果,但同時其弊端也很突出。為了更加廣泛的工程應(yīng)用,必須提高可靠度評估的效率。隨著智能算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等的發(fā)展,利用智能算法建立橋梁可靠度模型成為可能。 本文圍繞智能算法應(yīng)用于橋梁可靠度評估課題完成了以下相關(guān)工作: 1.建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁可靠度評估模型。對大跨度復(fù)雜結(jié)構(gòu)橋梁中不必構(gòu)建繁瑣的極限狀態(tài)方程,只需在關(guān)鍵位置布置傳感器監(jiān)測重要參數(shù),就可以運行模型來反映橋梁可靠度情況;同時,在評估過程中可根據(jù)橋梁壽命的發(fā)展再次啟動網(wǎng)絡(luò)學(xué)習,以實現(xiàn)符合橋梁壽命發(fā)展的可靠度評估模型建立和動態(tài)評估的效果;針對不同橋型結(jié)構(gòu)受力的特點,調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和隱層就可以在不同的橋梁結(jié)構(gòu)中進行可靠度評估,具有一定的通用型。 2.建立基于實數(shù)編碼遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)橋梁可靠度評估模型。利用遺傳算法的容錯性、全局最優(yōu)等特點優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)、初始權(quán)值對收斂速度影響大等缺陷。同時,由于傳統(tǒng)基于二進制編碼的遺傳算法使得樣本信息出現(xiàn)跳躍,導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果出現(xiàn)較大誤差,所以模型中采用了實數(shù)編碼。從而更精確反映橋梁可靠度。 3.采用PowerBuilder和SQL Server開發(fā)了基于專家經(jīng)驗的蒙特卡羅法橋梁可靠度評估系統(tǒng)。此系統(tǒng)為基于實數(shù)編碼的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)構(gòu)建橋梁可靠度評估模型進行工程化應(yīng)用,提供了可以借鑒的設(shè)計思想和技術(shù)手段,為論文工作下一步研究及工程應(yīng)用提供了有利保障。 論文最后用馬桑溪大橋的監(jiān)測數(shù)據(jù)為樣本應(yīng)用上述模型分別進行實驗并分析結(jié)果。實驗表明兩種新評估方法在效率上比蒙特卡羅法有很大的提高,在精度上能滿足橋梁可靠度評估工程化應(yīng)用的要求;基于實數(shù)編碼的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)構(gòu)建橋梁可靠度評估模型在學(xué)習精度上優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建橋梁可靠度評估模型。在一定程度上解決了傳統(tǒng)可靠度評估方法的缺點,為廣泛的工程應(yīng)用提供了有價值的模型。 【關(guān)鍵詞】：可靠度 蒙特卡羅法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 橋梁
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：U441
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2007.180546
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 課題背景與意義9-10
• 1.1.1 橋梁安全可靠度評估的重要性9-10
• 1.1.2 智能計算方法對橋梁安全可靠度評估的意義10
• 1.1.3 本課題來源10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題10-11
• 1.2.1 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 目前研究工作中存在的問題11
• 1.3 論文工作的主要內(nèi)容11-13
• 2 可靠度理論及其計算方法13-18
• 2.1 橋梁安全評估理論13
• 2.2 可靠度理論分析的基本理論13-15
• 2.2.1 結(jié)構(gòu)可靠度與極限狀態(tài)13-14
• 2.2.2 失效概率14
• 2.2.3 可靠度指標14-15
• 2.3 可靠度計算方法15-17
• 2.3.1 結(jié)構(gòu)點可靠度計算方法15-16
• 2.3.2 結(jié)構(gòu)體系可靠度分析方法16-17
• 2.3.3 目前可靠度計算特點及發(fā)展17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 3 智能計算理論及應(yīng)用模型18-24
• 3.1 智能計算理論18
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及計算模型18-20
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論18-19
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型19
• 3.2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19
• 3.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用19-20
• 3.3 遺傳算法20-22
• 3.3.1 遺傳算法理論及計算模型20-21
• 3.3.2 遺傳算法應(yīng)用21-22
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的結(jié)合22-23
• 3.5 智能計算在工程領(lǐng)域的實踐23
• 3.6 本章小結(jié)23-24
• 4 基于遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁安全可靠度評估24-52
• 4.1 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測24-25
• 4.2 基于蒙特卡羅法、PENT 法的橋梁安全可靠度評估25-28
• 4.2.1 截面可靠度的計算25
• 4.2.2 截面彎矩功能函數(shù)25
• 4.2.3 截面抗力計算25-26
• 4.2.4 恒載截面彎矩計算26-27
• 4.2.5 由監(jiān)測數(shù)據(jù)反算的截面彎矩計算27
• 4.2.6 體系可靠度計算27-28
• 4.2.7 蒙特卡羅法28
• 4.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁可靠度評估模型28-30
• 4.3.1 kolmogorov 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射存在定理29
• 4.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及設(shè)計29-30
• 4.4 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-33
• 4.4.1 實數(shù)編碼方式31-32
• 4.4.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計32
• 4.4.3 初始化種群32
• 4.4.4 遺傳算子32-33
• 4.5 基于實數(shù)編碼GA－BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的馬桑溪大橋結(jié)構(gòu)可靠度分析33-34
• 4.5.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計33
• 4.5.2 遺傳算法優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-34
• 4.6 基于橋梁可靠度指標自然發(fā)展的動態(tài)模型34
• 4.7 實驗設(shè)計34-50
• 4.7.1 馬桑溪長江大橋基本資料34-35
• 4.7.2 斜拉橋失效模式分析35-36
• 4.7.3 基于馬桑溪大橋監(jiān)測數(shù)據(jù)的ANN 學(xué)習測試樣本的構(gòu)造36-42
• 4.7.4 實驗過程42-50
• 4.8 實驗結(jié)果評價及分析50-51
• 4.9 本章小結(jié)51-52
• 5 橋梁遠程監(jiān)測及評估系統(tǒng)52-60
• 5.1 橋梁遠程監(jiān)測及評估的意義及市場需求52
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計52-59
• 5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)52-53
• 5.2.2 系統(tǒng)關(guān)鍵問題及解決方法53-55
• 5.2.3 系統(tǒng)技術(shù)路線55
• 5.2.4 系統(tǒng)功能55-59
• 5.3 可靠度評估系統(tǒng)應(yīng)用狀況及發(fā)展59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 6 結(jié)論及發(fā)展60-63
• 6.1 論文總結(jié)60-61
• 6.1.1 論文研究內(nèi)容的特點60
• 6.1.2 論文研究所完成的工作60-61
• 6.1.3 論文研究的工程應(yīng)用價值61
• 6.2 論文研究內(nèi)容未來需進一步發(fā)展的方向61-62
• 6.3 本章小結(jié)62-63
• 致謝63-64
• 參考文獻64-67
• 附錄 作者在攻讀碩士學(xué)位期間的其它工作67