基于温度与支座位移相关性的斜拉桥损伤预警

摘要

为了充分利用桥梁健康监测系统采集的海量数据,健全大跨钢箱梁斜拉桥结构健康评估方法,以辽河特大桥健康监测系统为依托,运用小波分析法对辽河特大桥南北塔为期10个月的支座位移数据进行了滤波与重构.通过大量试验选取神经网络参数,构建了BP神经网络,对重构后的支座位移与环境温度相关性模型进行训练,建立人工神经网络评估模型,并对模型进行检验,检验结果表明:对神经网络预测值与实际值误差取5％的显著性水平作为误差代表值能够有效地反映结构健康状况.