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简支梁桥轻量化监测状态评估方法研究:BP神经网络代理模型+SVMD提取准静态挠度,β系数分级

2026-10-4 07:55| 发布者: 桥梁检测| 查看: 0| 评论: 0|原作者: 桥梁检测|来自: 广西大学学报(自然科学版)/期刊VIP网

摘要: 刊期:广西大学学报(自然科学版)2026年第01期 题目:简支梁桥轻量化监测的状态评估方法研究 作者:田石柱;陆一帆;刘晨光 单位:苏州科技大学土木工程学院 摘要:为了提升简支梁桥状态评估效率和评估智能化水平,提出基于准静态响应的桥梁正常使用状态的快速智能评估方法。首先,以车辆信息监测和关键截面的挠度监测为基础,建立轻量化监测体系;其次,建立以车辆信息和截面响应为输入、准静态挠度响应为输出的3种机
刊期:广西大学学报(自然科学版)2026年第01期

题目:简支梁桥轻量化监测的状态评估方法研究

作者:田石柱;陆一帆;刘晨光

单位:苏州科技大学土木工程学院

摘要:为了提升简支梁桥状态评估效率和评估智能化水平,提出基于准静态响应的桥梁正常使用状态的快速智能评估方法。首先,以车辆信息监测和关键截面的挠度监测为基础,建立轻量化监测体系;其次,建立以车辆信息和截面响应为输入、准静态挠度响应为输出的3种机器学习模型,构建桥梁响应有限元代理模型;再次,提出基于逐次变分模态分解(SVMD)的准静态挠度曲线自适应提取方法,通过迭代分解、残差评估,自动确定最优模态分解个数;最后,通过损伤桥梁和未损桥梁的准静态响应曲线面积比,构建评估系数β和桥梁状态分级表,并通过简支箱梁桥的数值算例进行验证。

结果表明:基于反向传播(BP)神经网络构建的有限元代理模型训练结果最优,决定系数(R²)为98%、均方根误差(RMSE)为0.0069;通过SVMD提取出的准静态挠度响应整体相对误差均小于2%,峰值相对误差均小于1%;将模型刚度折减成设计值的88%时,计算简支箱梁桥的β值为0.88,通过桥梁状态分级表评估桥梁的状态为“一般”,与设置的损伤状况一致,可初步判断桥梁的正常使用状态。

关键词:轻量化监测;数据处理;机器学习;BP神经网络;准静态响应;状态评估

基金资助:国家自然科学基金项目(52208189);江苏省高等学校基础科学(自然科学)面上项目(21KJB580006)



▶ 来源:广西大学学报(自然科学版)/期刊VIP网
▶ 原文标题:简支梁桥轻量化监测的状态评估方法研究
▶ 原文链接:http://www.qikanvip.com/qkml/175506.html
▶ 转载时间:2026-10-04

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