[发明专利]基于神经网络技术的桥梁动载测试方法

摘要

本发明提出了一种基于神经网络技术的桥梁动载测试法：通过对大量既有桥梁测试结果进行统计分析，确定出桥梁结构的动载响应影响参数，将这些影响参数作为输入层构造神经网络模型，并由此推导出结构动载响应预测值；对桥梁进行单个车速下的动载实测，并采用实测值对神经网络理论推导值进行可靠度检验，获得桥梁结构经实测验证的动力响应及其特性，并据此评判桥梁结构的实际状态和安全性能。由于结合了常规动载测试方法的优点，并且运用了神经网络技术来优化测试过程，采用本发明进行桥梁动测评估，能够在保证测试结果准确可靠的基础上，大大减小常规动载测试所造成的结构损伤，提高分析效率和可操作性。

主权项

一种基于神经网络技术的桥梁动载测试方法，其特征在于该方法包括以下步骤：第一步：根据已有的动载测试数据统计分析出在不同动载响应影响参数下不同的动载响应值，确定出相应的动载响应影响参数，包括车速、桥跨、桥型、截面几何参数、设计基准期、已使用年限和环境因素；第二步：将桥梁结构的动载响应影响参数作为神经网络输入层，将不同车辆运行速度下的动载响应作为输出层，从而构造神经网络模型；第三步：将需要进行动载测试桥梁的相关参数输入到第二步所构造的神经网络模型当中，获得由神经网络模型推导出的结构动载响应；第四步：对桥梁进行动载实测，仅实测某一速度下的动载响应，并采用实测结果对第三步中所得推导结果进行可靠度检验，以确保神经网络推导结果的可靠性；第五步：若第四步中的可靠度检验结果不满足要求，则将该实测数据按照20％～40％的比重加入样本层，重复1～4步骤，保证该速度下动载响应可靠性满足要求；且重新补充不同速度下的动载响应实测，进行可靠度检验，直至第三步所得结构动载响应的可靠性得到保证；第六步：得到该桥梁结构的动载响应与动力特性，用于评估结构的安全性能。