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基于自适应神经模糊推理的桥梁缆索体系评估

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文摘

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第1章 绪论

1.1 引言

1.2 现有的桥梁状态评估方法

1.2.1 现行规范的评估方法

1.2.2 中小桥常用桥梁评估方法

1.2.3 大型桥梁综合状态评估方法

1.3 桥梁状态评估的研究现状

1.3.1 桥梁状态评估的国外研究现状

1.3.2 桥梁状态评估的国内研究现状

1.4 桥梁缆索体系状态评估

1.4.1 既有桥梁缆索体系病害情况和病因分析

1.4.2 既有桥梁缆索体系状态评估

1.4.3 既有桥梁缆索体系状态评估存在的问题

1.5 本文的研究思路及主要工作

1.5.1 本文的研究内容与研究思路

1.5.2 主要工作

第2章 桥梁缆索体系状态评估指标及体系的确定

2.1 层次分析法在桥梁缆索体系评估中的应用

2.1.1 层次分析法的原理

2.1.2 层次分析法的步骤

2.1.3 层次分析法在桥梁缆索体系状态评估中的应用

2.2 桥梁缆索体系安全性耐久性评估指标

2.2.1 桥梁缆索体系安全性耐久评估指标确定的原则

2.2.2 桥梁缆索体系安全性耐久性的影响因素及其评估指标的确定

2.3 桥梁缆索体系安全性耐久性评估指标体系

2.4 桥梁缆索体系状态评估结果分级标准的确定

2.4.1 我国规范规定的桥梁状态分级指标

2.4.2 国外的桥梁状态分级指标

2.4.3 本文采用的桥梁缆索体系状态评估结果分级标准

2.5 本章小结

第3章 ANFIS——自适应神经模糊推理系统

3.1 模糊理论

3.1.1 模糊集合与模糊逻辑

3.1.2 隶属函数

3.1.3 模糊规则

3.1.4 模糊推理

3.1.5 模糊推理系统

3.1.6 模糊综合评估在桥梁中的应用

3.2 人工神经网络

3.2.1 人工神经网络的概念及特点

3.2.2 神经元

3.2.3 激活函数的类型

3.2.4 BP神经网络的定义及其学习方法

3.2.5 神经网络在桥梁状态评估中的应用

3.3 遗传算法

3.3.1 基本的遗传算法

3.3.2 遗传操作

3.3.3 遗传算法的有效性及适应度

3.3.4 遗传算法在桥梁评估中的应用

3.4 自适应神经模糊推理系统

3.4.1 自适应网络的介绍

3.4.2 自适应神经模糊推理系统的结构

3.4.3 混合学习算法

3.4.4 ANFIS的控制方式

3.5 本章小结

第4章 基于ANFIS的桥梁缆索体系状态评估

4.1 系统架构

4.1.1 概述

4.1.2 评估流程

4.1.3 底层评估输入项目

4.2 模糊规则

4.2.1 输入数据的确定

4.2.2 输出数据初始健全值的确定

4.2.3 隶属度和隶属函数

4.2.4 基于模糊规则的推理

4.3 基于ANFIS的斜拉桥索缆体系评估系统

4.3.1 单个评估指标ANFIS结构

4.3.2 系统拓扑结构

4.3.3 系统学习方法

4.4 专家意见调查

4.5 基于ANFIS的桥梁缆索体系状态评估方法性能验证

4.5.1 ANFIS的函数模拟性能验证

4.5.2 斜拉索索丝安全性耐久性评估体系实桥验证

4.6 本章小结

第5章 基于ANFIS的桥梁缆索体系评估系统的开发设计

5.1 桥梁缆索体系状态评估体系开发工具介绍

5.1.1 系统的编程语言MATLAB

5.1.2 面向对象图形用户界面GUI

5.1.3 MATLAB的面向用户可视化编程GUI

5.2 系统界面设计思想

5.2.1 系统图形界面设计的原则

5.2.2 系统图形界面设计的步骤

5.3 基于ANFIS的桥梁缆索体系状态评估系统的开发设计

5.4 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 本文主要工作总结

6.2 下一步工作展望

致谢

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果

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摘要

缆索体系在大跨桥梁中的应用越来越广泛。拉索、吊杆等作为缆索体系的主要承重构件,保持其在生命周期内的正常安全性能、耐久性能和正常使用性能,对于保障整个桥梁的安全状态和正常使用状态都起了至关重要的作用。因此,目前对于对缆索体系的安全性和耐久性的研究是十分必要的。
   本文重点旨在研究已建缆索体系本身的安全性和耐久性评估问题上,对已建斜拉桥而言,这包括拉索及锚固体系的安全性和耐久性评估;对于已建悬索桥,包括悬索,吊杆,以及锚固体系的安全性和耐久性评估。传统的作法是采用层次分析法对影响缆索体系安全性和耐久性的因素加以结构化梳理,构造出一个基于层次关系的指标体系结构模型,以此来组织领域信息和反映结构状态的信息,然后用一些辅助信息处理手段来加工信息以获得评估结论。该类方法的主要特点是,评估所依赖的信息来源和评估过程均受到过多的人工因素影响,其明显的主观性已经相当程度上影响到评估结论的可信度。
   为了克服上述方法过分依赖主观信息的缺点,本文的做法是加大对通过仪器检测的量化信息的依赖程度,来强化主观信息获取途径的客观性。本文在层次分析法基础上,同时重视基于专家的主观打分式评判和基于仪器监测信息的特征抽取式评判,从而改进了传统的层次分析评估方法。具体的做法是,根据模糊综合评判原理,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的数值计算方法同时实现基于仪器检测信息的数值型推理过程和主观信息的推理过程,加大了对仪器检测的信息的依赖程度。
   结合工程实例验证该评估方法,结果表明这种评估方法可以很好的融和主观信息以及仪器监测数据,可以用于桥梁缆索体系安全性与耐久性的实际评估过程中。最后根据已建评估模型,对基于监测以及人工检查数据的桥梁缆索体系安全性与耐久性评估系统进行了结构设计和原型系统实现,为其真正应用到实际工程中奠定基础。

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