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| 基于BP神经网络的斜拉索损伤识别方法 |
| 林友勤 郑学善 余印根 王志俸 |
| 福州大学土木工程学院 福建省高华建设工程有限公司 福建省永正工程质量检测有限公司 |
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摘要 斜拉桥拉索损伤识别中不仅需要拉索发生损伤时自身索力的变化，还需要考虑拉索发生损伤引起的其他拉索索力变化，以单索索力变化为指标的方法难以适应斜拉桥的拉索损伤识别。以不同损伤下全桥索力变化率作为输入向量，拉索损伤位置和损伤程度工况为输出向量，建立了较为精准的BP神经网络模型。对斜拉桥模型在发生单根和2根拉索损伤工况时进行损伤识别，并随机选取不同损伤工况对BP神经网络模型的准确性进行验证，拉索损伤识别误差在6.0%以内。结果表明：以拉索索力变化率为指标，基于BP神经网络模型能够有效地识别斜拉桥拉索的损伤位置和损伤程度，为桥梁安全运营提供保障。
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| 关键词 ：
斜拉桥,
拉索,
神经网络,
索力,
损伤识别
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| 基金资助:国家自然科学基金项目(51378112)； 福建省建设科技项目(2017-K-59)； |
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