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林友勤 (林友勤.) [1] | 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 ] 福州大学土木工程学院
  • [ 2 ] 福建省高华建设工程有限公司
  • [ 3 ] 福建省永正工程质量检测有限公司

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南昌大学学报(工科版)

Year: 2023

Issue: 04

Volume: 45

Page: 370-376

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