基于神经网络的自锚式悬索

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引　言

自锚式悬索一斜拉混合体系桥梁作为一种较为新颖的桥梁结构体系,通过斜拉桥与悬索桥相互协作,可以有效地避免斜拉桥和悬索桥分别作为大跨度桥型表现出了的不足,通过综合它们的优点,可以满足实际的工程设计要求。由于自锚式悬索―斜拉混合体系桥梁可供借鉴的实例较少,其结构和边界条件本身都比较复杂,因此,桥梁在施工时,必须对施工进行实时监控,从而获取现场的实际数据,通过与理论的结构参数进行比较,对出现的偏差进行纠正,保证施工过程与设计参数尽可能保持一致。

1、自锚式悬索―斜拉混合体系桥梁介绍

自锚式悬索一斜拉混合体系桥梁是由悬索桥和斜拉桥组合而成的一种全新体系的桥梁,由主缆、斜拉索,加劲梁、索塔,吊索等构件构成整个桥梁的悬吊组合体系,成桥时,主要由主缆、斜拉索、加劲梁和主塔共同承受结构的自重和外荷载。其结构如图1所示。

自锚式悬索一斜拉混合体系桥梁部分采用了混凝土结构之后,不仅有效降低了桥梁的工程造价,而且提高了梁的强度和刚度。在结构上采用悬索和斜拉结构组合,因此同时具有悬索桥和斜拉桥的特点,整个桥梁体系的结构受力就会异常复杂。另外,由于悬索和斜拉索结构强烈的几何非线性,在施工中主缆从空缆状态到成桥状态位移很大。自锚式悬索一斜拉混合体系桥梁非线性比较明显,理论计算和施工控制难度很大,所以自锚式悬索一斜拉混合体系桥梁的在其施工期间应该进行实时监控。

2、施工监控概述

2.1　施工监控的研究现状

国外在这方面的研究比较早,现在已经积累了较多经验。传统的施工监控方法一般为,建立监测施工控制所需应力、挠度等参数的监测系统,监测系统与计算机进行连接,实时的对桥梁施工时的应力,挠度等参数进行现场处理,并传回控制室,对这些参数数据分析整理,最后将分析结果返回现场进行施工控制。现在,随着计算机技术和自动控制技术的快速发展,监控系统逐渐向自动监控方向发展,并建立了自己的数据库。通过自动测量数据采集、精度控制支持和结构计算分析,进行实时反馈和跟踪分析。

2.2　桥梁施工监控的主要内容

在桥梁的施工过程中,主要从以下几个方面加强桥梁的监控,保证桥梁的设计要求。

(1)桥梁结构变形

对桥梁结构变形的控制主要表现在对结构尺寸,线性和合龙时的位移的控制。由于现在现场经验的缺乏,实际施工和设计总存在的一定的误差,通过对桥梁结构变形的实时监控,发现现场桥梁实际结构变形与理论变形期望值之间的误差,并进行及时有效分析,得出结论,对后续施工进行合理有效的指导和控制。

(2)桥梁结构应变

对桥梁结构的应变进行监控是保证桥梁安全的基础。施工期间的应力测试是一项长期的现场观测,通过监测各施工状态下监测截面的应力值,准确了解桥梁结构各个控制截面的应力状况,从而对施工过程中各工况施工荷载变化情况进行分析判断,确保结构施工安全。施工时的应力测试截面可以根据施工计算的控制截面确定,常用的应力控制截面有上部结构安装调整过程中的最大正、负弯矩截面,成桥状态的最大正负弯矩截面,主塔及其横梁的应力控制截面以及设计院从设计角度考虑的其它控制截面。

(3)桥梁结构的稳定控制

桥梁结构的稳定控制主要包括粱体、高墩的局部和整体的屈曲稳定以及施工过程中的倾覆稳定性等方面的控制。对这些方面进行有效的控制在保证桥梁的安全性上具有重要意义,但是,在桥梁的施工期间,不可避免的会发生一些意外事件,因此,除了前期设计阶段进行有效的计算,对后期施工中的随机因素还要有充分的认识,并作出合理的评估。

2.3　桥梁施工监控的主要方法

针对目前的研究现状,根据控制论思想分类,桥梁施工监控的主要方法有开环控制监控、反馈控制监控和自适应控制监控。这三种方法针对不同的桥梁结构,所起的作用不同,比如开环控制对结构简单的桥梁更有效,而预应力混凝土桥梁适合自适应控制。它们有各自的优缺点,应该根据具体情况选取合适的监控方法。

3、神经网络概述

神经网络系统是指利用工程技术手段模拟人脑神经网络的结构和功能的一种技术系统,它是一种大规模并行的非线性系统,这个系统的特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。整个神经网络由许多并行运算的神经元组成。一个神经元实际上是一个独自的信息处理单元,它可以划分为输入处理、活化处理和输出处理三个环节。神经元的处理过程是把每个输入活性乘以用于该连接上的权值,并把所有这些加权输入相加,获得一个总输入;通过输入输出函数把总输入变换为输出活性。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,单元的集合构成的网络系统所能实现的行为和功能却邑复杂的。因此,在神经网络系统中,通过模型中适当的传递函数来模拟桥梁施工这样的非线性系统,实现对桥粱结构监控的目的

神经网络具有非线性、非局限性、非常定性和非凸性四个典型的特点,它们可以实现各自不同的功能。由于这些独特的特点,可以提高系统的容错性和存储容量,加强系统的自适立、自组织和自学习的能力,实现系统联想记也的功能。

4、神经网络在施工控制中的应用

4.1　神经网络对桥梁结构荷载的识别

荷载识别是对桥梁结构损伤识别的前提。可以根据桥梁结构上的监测系统传递来的变形、应变和结构稳定信息对桥梁结构进行荷载识别。通过桥梁结构上有限点的监测数据对荷载进行识别,是实现桥梁监测的主要技术之一。识别的快速性和准确性是荷载识别的关键技术。可以利用神经网络比较强的非线性函数映射能力及其联想记忆功能,模拟混凝土桥梁的荷载与挠度曲线,通过监测的数据,建立完善的混凝土桥梁模型数据库,用于混凝土桥梁快速准确的荷载识别。

4.2　神经网络对桥梁结构损伤的识别

通过前期对桥梁结构的荷载识别,就可以进行损伤的识别。通过损伤识别,修正桥梁结构的的模态参数,为桥梁的安全可靠性评估提供有效依据。利用神经网络,在获得的较为充分的桥梁结构荷载与裂缝信息基础上,建立桥梁结构损伤识别的模型,粗略的估算结构中可能出现的最大裂缝宽度,为后期的整体评估与应急做好准备。由于现在研究的局限性,在损伤定位方面还存在不足,这应该是以后研究工作的重点。

5、小　结

自锚式悬索一斜拉混合体系桥梁是一种样式新型结构复杂的桥型,由于经验较少,对其施工监控是桥粱建设的重要内容。通过神经网络模型,利用它的特点,解决桥梁施工监控复杂非线性和不确定系统的监控问题,对自锚式悬索一斜拉混合体系桥梁的施工过程进行有效地预测控制,为桥梁的安全可靠性建立可靠基础。同时,由于研究的局限性,对自锚式悬素一斜拉混合体系桥梁施工中的很多问题还没有有效地解决,应该加大研究力度,争取有较大的突破,获得更多新的发现。