基于应变影响线的桥梁模型修正试验

作     者：周宇 甘露一 狄生奎 贺文宇 李宁波 ZHOU Yu;GAN Luyi;DI Shengkui;HE Wenyu;LI Ningbo

作者机构：安徽建筑大学土木工程学院安徽合肥230601 兰州交通大学土木工程学院甘肃兰州730070 安徽建筑大学建筑健康监测与灾害预防技术国家地方联合工程实验室安徽合肥230601 合肥市城市生命线工程安全运行监测中心安徽合肥230601 合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230601 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2024年第58卷第3期

页      面：537-546页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0835[工学-软件工程] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51868045) 安徽省高校省级自然科学研究资助项目(2022AH050248) 建筑健康监测与灾害预防国家地方联合工程实验室开放课题资助项目(GG22KF002) 安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxgnfx2022021) 甘肃省建设科技资助项目(JK2023-03) 企业委托技术开发课题资助项目(HYB20220240,HYB20230001) 

主　　题：桥梁工程 模型修正 应变影响线 影响线识别 前馈神经网络 

摘      要：为了验证桥梁应变影响线用于模型修正的有效性,针对某三跨钢板组合连续梁桥在单辆重车移动加载下的应变时程响应进行研究.联合实测应变影响线和计算影响线构建目标函数;以影响线形态控制点处的微应变试验值作为输入层参数,以有限元模型结构几何尺寸信息与材料特征值作为输出层参数,构建反向传播(BP)神经网络进行自我学习;基于训练完毕的BP神经网络,对待修参数进行预测,开展桥梁模型修正研究.结果表明,所提出的有限元模型修正方法能够减小真实结构不确定性带来的建模误差,修正后的优化模型比初始模型更加贴近真实结构,目标函数相对误差降低29%;可以采用基于BP神经网络的模型参数修正方法对有限元模型参数进行预测.