基于神经网络法的自锚式悬索桥可靠度研究

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自锚式悬索桥造型美观,且不需要庞大的锚碇。其将主缆锚固于加劲梁上,受力发生了极大的变化。因此,研究自锚式悬索桥的可靠性十分必要。采用BP神经网络法拟合可靠度计算的极限状态函数,引入粒子群算法优化神经网络法的初始权值,实现函数拟合的双优化,新算法则利用MATLAB编程实现。极限状态函数显化后,结合蒙特卡洛法计算自锚式悬索桥在正常使用极限状态下的可靠度。
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