基于应变和PSO-BP神经网络的连续梁桥损伤识别方法 |
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引用本文: | 许如锋,陈建国,赵作周,袁宏永.基于应变和PSO-BP神经网络的连续梁桥损伤识别方法[J].安全与环境学报,2017,17(6):2093-2098. |
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作者姓名: | 许如锋 陈建国 赵作周 袁宏永 |
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作者单位: | 清华大学公共安全研究院,北京,100084;清华大学土木工程系土木工程安全与耐久教育部重点实验室,北京,100084 |
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摘 要: | 以连续梁桥为研究对象,建立了基于应变的损伤识别方法。提出将伪比能变化率作为损伤识别指标,并针对BP神经网络易陷入局部极小的缺点,用改进粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的权值和阈值参数,建立PSO-BP网络预测模型。通过建立一座三跨连续梁桥有限元模型,以桥梁易损区域作为损伤识别对象进行数值模拟。结果表明,以伪比能变化率作为损伤识别指标,可以很好地实现对桥梁单位置和多位置损伤的定位及损伤程度识别,损伤程度识别的最大相对误差为3.14%,且网络内插能力优于外延能力。与传统BP神经网络比较,PSO-BP神经网络拥有更为精准的预测能力。
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关 键 词: | 安全工程 损伤识别 PSO-BP神经网络 连续梁桥 伪比能 |
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