自适应神经-模糊推理系统在桥梁状态评估中的应用

摘要

桥梁管理系统可以有效管理路网上数量众多且繁杂的桥梁构件,维持桥梁结构的安全及运输功能,并帮助决策者在众多维护方案中选择最合适的方案.目前在发达国家已有相当的发展,而在我国相关的研究工作还处于起步阶段,因此在我国开展桥梁管理系统相关理论的研究和实践具有重要的现实意义和经济意义. 完整的桥梁管理系统应具有三项基本功能:状态分析评估、结构退化预测和维护对策最优化.其中状态分析评估是结构退化预测以及维护对策最优化的基础,是桥梁管理系统中重要的组成部分.本文主要研究桥梁状态评估的理论和方法,为建立真正意义上桥梁管理系统进行有益的尝试. 本文以钢筋混凝土中小跨径的梁式桥为对象,综合比较了现有的桥梁状态评估方法,深入分析了影响桥梁状态的各种因素.建立了钢筋混凝土中小跨径梁式桥梁结构耐久性和承载力评估指标体系,确定了评估指标的分级标准,并开发了基于ANFIS的主梁耐久性评估系统. 本文提出借助统计学方法对桥梁检查数据和专家意见调查数据进行模拟的方法,并通过实例说明了这种方法的可行性和应用前景.系统将专家的模糊推理过程蕴含于神经网络结构中,使神经网络的结点和权值具有明确的物理意义,避免了传统神经网络工作过程的

目录

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第一章绪论

1.1本研究的背景与意义

1.2桥梁管理系统的概念

1.3桥梁状态评估方法概述

1.3.1桥梁状态评估方法的定义和内容

1.3.2桥梁状态评估流程

1.3.3既有桥梁状态评估方法研究进展

1.3.4既有桥梁状态评估方法存在的问题

1.4本文主要内容

本章参考文献

第二章桥梁状态评估理论及方法

2.1概述

2.2传统的桥梁状态评估方法

2.2.1外观调查评定法

2.2.2专家经验评定法

2.2.3基于设计规范的方法

2.2.4现场荷载试验法

2.2.5层次分析法

2.2.6基于可靠度理论的方法

2.2.7灰色关联度评估法

2.3人工智能在桥梁状态评估中的应用

2.3.1模糊理论(Fuzzy Theroy)

2.3.2人工神经网络

2.3.3遗传算法(GA-Genetic Algorithm)

2.4自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)

2.4.1 ANFIS的结构

2.4.2 ANFIS结构混合学习算法

2.5本章小结

本章参考文献

第三章评估指标体系和指标分级标准的确定

3.1概述

3.2桥梁结构承载力评估指标体系

3.2.1影响桥梁结构承载力的因素分析

3.2.2桥梁承载力评估指标体系

3.3桥梁结构耐久性评估指标体系

3.3.1影响桥梁结构耐久性的因素分析

3.3.2桥梁耐久性评估指标体系

3.4评估指标分级标准的确定

3.4.1我国规范规定的桥梁状态分级标准

3.4.2国外的桥梁状态分级标准

3.4.3本系统采用的桥梁状态分级标准

3.5本章小结

本章参考文献

第四章基于ANFIS的桥梁状态评估

4.1系统轮廓

4.1.1概述

4.1.2主梁耐久性评估流程

4.1.3主梁耐久性评估输入项目

4.2模糊规则

4.2.1前件部输入数据的确定

4.2.2后件部初始健全值的确定

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的主梁耐久性评估系统

4.3.1单个评估指标的ANFIS结构

4.3.2系统的拓扑结构

4.3.3系统学习方法

4.4专家意见调查

4.5本章小结

本章参考文献

第五章系统各项性能的检证

5.1概述

5.2教师数据的模拟

5.2.1桥梁检查数据的模拟

5.2.2专家意见调查数据的模拟

5.2.3教师数据的个数问题

5.3系统各项性能的检证

5.3.1系统学习能力检证

5.3.2系统实际应用能力检证

5.4实桥检证

5.5本章小结

本章参考文献

第六章结论及展望

6.1本文主要工作总结

6.2下一步工作展望

附录

致谢