湛江海湾大桥基于模态参数与神经网络方法的模型修正

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随着桥梁跨度的加大,施工难度也随之加大。由于混凝土等材料结构性能的不确定性以及施工荷载的变异性,大跨度桥梁的施工往往要求更为精确的施工控制。这就要求精确识别用以表征桥梁结构性能的有限元参数。利用有限元模型修正技术进行施工参数识别也已经被许多研究者纳入研究范围。 本次研究以湛江海湾大桥为工程背景,介绍了通车前全桥模态测试试验,采用频域识别的峰值法识别出全桥的模态频率、模态阻尼、模态振型,同时利用随机子空间法确保试验结果的可靠性,并与实桥有限元模型分析结果进行比较,两者吻合程度良好。然后利用试验的结果指导模型的修正,使理论结果更趋完善和合理。同时总结了本次试验的经验,对模态试验提出改进的建议。 采用改进的三层BP网络对湛江海湾大桥的结构参数进行了修正、并对主梁的固有频率进行优化。从辨识结果分析,优化后的网络输出频率更能接近实测值,修正后的有限元模型比有限元初始模型更接近真实模型。 在实际应用中,由于测量的激振与响应存在一定的误差、模态参数识别方法精度等因素,以本次湛江海湾大桥模态测试结果作为学习样本进行学习,最后收敛后得到的模型与真实模型之间误差依然存在,但较之前的模型更逼近于真实模型。由此可以认为,采用改进的BP网络修正大跨度桥梁有限元模型方法是可行的。 通过本次研究,为大跨度桥梁模型修正研究提供了一种新的思路,期望对以后相关工作的研究能有一定的参考价值。
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