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林友勤 (林友勤.) [1] (Scholars:林友勤) | 郑学善 (郑学善.) [2] | 余印根 (余印根.) [3] | 王志俸 (王志俸.) [4]

Abstract:

斜拉桥拉索损伤识别中不仅需要拉索发生损伤时自身索力的变化,还需要考虑拉索发生损伤引起的其他拉索索力变化,以单索索力变化为指标的方法难以适应斜拉桥的拉索损伤识别.以不同损伤下全桥索力变化率作为输入向量,拉索损伤位置和损伤程度工况为输出向量,建立了较为精准的BP神经网络模型.对斜拉桥模型在发生单根和 2 根拉索损伤工况时进行损伤识别,并随机选取不同损伤工况对BP神经网络模型的准确性进行验证,拉索损伤识别误差在 6.0%以内.结果表明:以拉索索力变化率为指标,基于BP神经网络模型能够有效地识别斜拉桥拉索的损伤位置和损伤程度,为桥梁安全运营提供保障.

Keyword:

拉索 损伤识别 斜拉桥 神经网络 索力

Community:

  • [ 1 ] [郑学善]福建省高华建设工程有限公司,福建 福清 350301
  • [ 2 ] [余印根]福建省永正工程质量检测有限公司
  • [ 3 ] [王志俸]福州大学
  • [ 4 ] [林友勤]福州大学

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Source :

南昌大学学报(工科版)

ISSN: 1006-0456

CN: 36-1194/T

Year: 2023

Issue: 4

Volume: 45

Page: 370-376

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