【摘要】：為準確評估橋梁的安全性能,根據鋼筋混凝土橋梁的結構特征,首先構建橋梁安全性評估指標體系,確定評估指標的分級標準;然后使用徑向基函數神經網絡(RBF)替代傳統(tǒng)的BP神經網絡,優(yōu)化學習速度和適用范圍;其次結合自適應模糊推理,建立基于自適應RBF神經網絡-模糊推理的橋梁安全性評估系統(tǒng);最后用該系統(tǒng)評估某鋼筋混凝土橋梁的安全性能。示例分析結果表明,大量專家評估意見調查數據,可為評估系統(tǒng)提供足夠的輸入數據,學習后的系統(tǒng)的輸出結果與專家的評估意見誤差減小,可用于評估橋梁的實時工作狀態(tài)。
[Abstract]:In order to accurately evaluate the safety performance of bridges, according to the structural characteristics of reinforced concrete bridges, the evaluation index system of bridge safety is first constructed, and the grading criteria of evaluation indexes are determined; then the radial basis function neural network (RBF) is used to replace the traditional BP neural network to optimize the learning speed and scope of application; secondly, the adaptive fuzzy inference is combined. A bridge safety evaluation system based on adaptive RBF neural network-fuzzy reasoning is established. Finally, the system is used to evaluate the safety performance of a reinforced concrete bridge. The evaluation error is reduced, and it can be used to evaluate the real-time working state of bridges.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學土木工程學院;南京工大交通科技有限公司;
【基金】：江蘇省科技計劃項目政策引導類計劃(產學研合作)-前瞻性聯合研究項目(BY2016005-12) 江蘇省交通運輸科技項目(2014Y01)
【分類號】：U447

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2205572