基于神经网络的扁平钢箱梁颤振临界风速预测

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扁平钢箱梁受力性能良好,施工便利,在大跨径悬索桥中应用广泛,大跨径桥梁因结构柔刚度小易发生颤振,颤振破坏危害大,后果严重。因此,研究扁平钢箱梁颤振具有重要意义。传统风洞颤振试验周期长、气动措施选择盲目,数值模拟耗时长、精度差。为避免前期气动措施预选对风洞试验的严重依赖,减少风洞试验试错,本文以静三分力系数代替颤振导数来研究颤振,借助CFD计算静三分力系数的准确性和高效性,采用人工智能的方法,基于风洞试验数据建立人工神经网络模型,对扁平钢箱梁颤振临界风速进行预测。本文主要研究内容如下:(1)设计3种宽高比的扁平钢箱梁模型,每个模型设3组扭弯频率比,同一扭弯频率比下使用5组气动措施进行风洞测力及测振试验。以试验结果验证由升力矩系数(CM)、升力系数(CL)及两者斜率之积(C′MC′L)组成的判别参数F代表扁平钢箱梁气动阻尼判断颤振临界风速相对大小的可行性。对比分析了扭弯频率比及中央稳定板措施对颤振稳定性的影响。(2)将试验所得包含各颤振影响因素的135组颤振临界风速数据和收集的12组实桥数据进行统一化处理,以断面宽高比、扭弯频率比、每延米质量、每延米质量惯矩、CM、CL及C′MC′L作为影响颤振稳定性的最终因素,建立BP及RBF神经网络,对比两神经网络的预测精度、识别率、泛化性能,得到了合适的神经网络模型,证明所选的BP神经网络具有一定的准确性和可靠性。(3)以实桥为例,将CFD计算的静三分力系数及ANSYS计算的动力特性代入建立的神经网络模型,验证神经网络在实际工程应用中的可行性。结果表明使用以上样本数据建立的BP神经网络能对不同气动措施的扁平钢箱梁颤振临界风速进行较准确、快速的预测,可应用于前期颤振抑振措施预选中。
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