【摘 要】
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研究目的:随着基于信息化、智能化技术“新基建”的发展,大跨桥梁健康监测系统的应用更加广泛。本文依托某大跨全钢结构斜拉桥,通过深度融合深度学习算法、自动化实时检算以及BIM驱动的信息载体等技术,探索桥梁运营维护的智能化决策实践,提升桥梁智慧化养护水平和资产管理质量。研究结论:(1)研发的系统可实现Midas civil全功能、全过程的自动化操作,基于云服务,可极大提高实时分析的计算效率;(2)基于BP神经网络算法创建大跨径桥梁结构响应预测元模型,准确率均超过90%,可替代有限元计算实现快速、有效的结构响
【机 构】
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中铁二院工程集团有限责任公司,核工业西南勘察设计研究院有限公司
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研究目的:随着基于信息化、智能化技术“新基建”的发展,大跨桥梁健康监测系统的应用更加广泛。本文依托某大跨全钢结构斜拉桥,通过深度融合深度学习算法、自动化实时检算以及BIM驱动的信息载体等技术,探索桥梁运营维护的智能化决策实践,提升桥梁智慧化养护水平和资产管理质量。研究结论:(1)研发的系统可实现Midas civil全功能、全过程的自动化操作,基于云服务,可极大提高实时分析的计算效率;(2)基于BP神经网络算法创建大跨径桥梁结构响应预测元模型,准确率均超过90%,可替代有限元计算实现快速、有效的结构响
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研究目的:城市轨道交通地下站公共区冷负荷构成复杂,其中最不稳定的负荷来源为列车活塞风引起的车站渗漏风冷负荷,如何对车站渗漏风冷负荷进行准确计算一直是工程设计中的难点。本文对现行计算方法和活塞风影响下车站内部空气的运动规律进行研究,提出一种新型的计算方法,并利用深圳11号线前海湾站的实测数据对研究成果的准确性进行验证。研究结论:(1)车站渗漏风冷负荷由出入口侵入负荷和全封闭站台门渗风负荷两部分构成,二者分别作用于车站的站厅公共区和站台公共区;(2)车站渗漏风冷负荷与车站内部结构、车站客流量、列车运行模式、室
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