高性能钢筋混凝土结构耐久性智能评估系统研究

通过对神经网络和专家系统原理的研究,建立了基于神经网络的专家系统.尝试建立钢筋混凝土结构耐久性评估模型及其智能评估系统的结构,开发了钢筋混凝土结构耐久性智能评估系统,并以连云港西大堤钢筋混凝土结构耐久性评估为例,演示了钢筋混凝土结构耐久性智能评估系统的操作过程.     

大型桥梁安全性与耐久性评估方法研究

介绍了目前大型桥梁安全性与耐久性评估方法的现状 ,将大型桥梁综和性能评估方法分为 4类 ,简述了每一种评价方法的基本思想 ,通过分析对比 ,讨论了各种评价方法的优点与不足 ,并且针对这些不足提出了桥梁综合性能评估方法的发展方向。     

位移反分析的自适应神经模糊推理方法

现有各种位移反分析方法均存在着这种或那种不足之处：基于最优化理论的位移反分析方法，解的稳定性较差，易陷入局部极小，反演参数较多时收敛速度较慢，且难以搜索到最优解；基于人工神经网络的位移反分析方法，当解空间稍大时便难以收敛到所需要的精度，且训练结果不具有唯一性，因而很难获得与实际岩体相吻合的反演结果；基于遗传进化的位移反分析方法，需对搜索过程进行大量经验性干预才能搜索到最优解；基于遗传进化和神经网络的位移反分析方法，亦只在较小的解空间内才有效。针对这些不足之处，应用自适应神经模糊推理系统的原理，建立了位移反分析的自适应神经模糊推理方法，并应用该方法对所设定的某一标准弹塑性问题的力学参数进行了反演，反演结果表明，在较大的解空间内，这种位移反分析方法收敛速度快、解的稳定性好、反演结果精度高，是一种优异的位移反分析方法。     

钢筋混凝土桥梁结构耐久性的评估方法研究

随着当前大量既有钢筋混凝土桥梁结构耐久性问题越来越突出,对耐久性评估方法的研究已引起行业内和工程界的普遍关注.本文阐述既有桥梁结构耐久性评估的定义、内容,总结目前既有桥梁结构耐久性评估的方法.然后建立既有钢筋混凝土桥梁结构耐久性的模糊综合评估模型并应用于工程实际,本方法可用于多种类型的桥梁评估,具有普遍性.     

基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究初探

在前人研究工作的基础上，根据遗传算法和神经网络在处理复杂非线性问题时的各自特点，分别将其用于桥梁结构健康监测系统的不同部分，提出了建立基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统的基本设想。由于该项研究工作刚刚起步，文中的有些部分已经经过试验验证，而有些部分则尚处于理论研究阶段，需通过试验进一步证实。     

在役桥梁耐久性状态评估

长期以来桥梁状态评估都忽视了耐久性评估,桥梁结构是一个复杂的系统,影响其耐久性状态的因素复杂而繁多。层次分析法(AHP法)将复杂的系统层次化、简单化,并通过比较各影响因素的重要性确定评估指标的初始权重。根据评估指标的初始权重和检测数据,利用变权原理确定评价指标的变权重。模糊综合评估法较好地解决了桥梁结构的模糊性和算法的确定性之间的矛盾。基于层次分析法,结合斜拉桥自身结构特点根据相关规范建立了斜拉桥耐久性状态评估递阶层次模型。在理论分析的基础上给出了桥梁耐久性状态模糊综合评估法的流程图。     

在役钢筋混凝土桥梁的耐久性评估

通过分析影响在役钢筋混凝土桥梁耐久性损伤的原因,结合在役钢筋混凝土桥梁耐久性损伤的模糊性和随机性,引进了模糊概率评估模型,以在役钢筋混凝土桥梁耐久性为评估目标,建立了评估模型。将在役钢筋混凝土桥梁耐久性状况划分成4级,选取了4个影响耐久性的主要因子,并选用了梯形分布作为各影响因子的隶属函数。在模型中,还提出了模糊权重的概念,可充分考虑权重的模糊性。模糊概率模型不仅继承了经典模糊综合评判法的思想和优点,同时也克服了其在实际应用中评估影响因子权重取值的局限性,因而具有明显的合理性。运用不同的方法对实际算例进行评估,结果表明:在评估在役钢筋混凝土桥梁的耐久性方面,模糊概率模型显现出其良好的可靠性和简便性。     

基于模糊理论的在用RC桥梁耐久性评估

大量的混凝土桥梁存在着不同程度的耐久性损伤,为了保证桥梁结构的安全性和耐久性,必须要对桥梁的状态做出科学的评估。将模糊理论应用于在用钢筋混凝土桥梁耐久性的评估中,确定评估指标,建立了基于模糊数学的评估模型。通过层次分析确定耐久性指标权重并进行修正,实现了不同桥梁由于各指标不同损伤程度而在评估时采用不同权重。运用变权模糊综合评估原理进行了既有钢筋混凝土桥梁上部结构的耐久性评估。将现代控制理论的研究成果模糊理论引入桥梁结构耐久性评估中。     

对基于安全性和耐久性的市政桥梁设计初探

社会经济的发展和城市化进程的加快,推动了市政基础设施建设的发展,而城市化进程的加快和物流运输业的发展对于市政桥梁工程质量提出了更高的要求,市政桥梁作为市政工程中至关重要的环节,对于城市交通出行安全有着重要的影响,文章从影响市政桥梁工程安全性、耐久性因素入手对市政桥梁设计做了重点分析。     

基于层次分析法的双曲拱桥耐久性模糊评估

为了准确地对在役双曲拱桥的耐久性进行评估,应用层次分析法建立了双曲拱桥耐久性评估的模型,应用模糊数学中隶属函数理论,对评估模型中的两个层次中的评估指标建立隶属函数,采用二级模糊综合评判进行耐久性评估。通过工程实例分析表明,评估结果与实际情况较为吻合,该方法是可行的,具有较好的工程实用性。     

服役公路桥梁可靠性评估的若干问题探究#br#

以工程结构可靠性的内涵要点为出发点,从现行国内外评估规范、标准、指南和研究成果的角度,分别对服役公路桥梁可靠性评估体系、耐久性评估、适用性评估、安全性评估的研究和应用现状进行阐述。结合服役公路桥梁结构特点、服役状况和维修养护需求,指出公路桥梁可靠性评估存在的问题和需补充完善的内容。通过对比国内外可靠性评估具体内容的特点和要点,诠释了服役公路桥梁可靠性评估的内涵,提出了具有针对性的服役公路桥梁可靠性评估体系,并补充完善了耐久性评估、适用性评估、安全性评估的具体内容,据此,论述所提可靠性评估体系的先进性和全面性。     

一种基于GA-ANN的智能评价系统及其应用

利用人工神经网络实现了评价问题的智能化,并且针对经典BP算法易陷于局部极小点的缺陷,利用GA对神经网络权重进行了优化,并将此模型应用于项目管理水平评价中,取得了令人满意的效果。     

基于GA-ANN的建筑工程质量评价模型研究

利用人工神经网络强大的非线性函数逼近能力，实现对建筑工程质量水平的评价，针对其不足，将遗传算法引入神经网络，实现两种算法的优势互补。最后，通过实例验证该方法的可行性与有效性。     

Database for the optimum design of semi-fan composite cable-stayed bridges based on genetic algorithms

The optimum design solution of cable-stayed bridges is a complicated task. The large number of design parameters, strict design constraints imposed by design codes, highly geometrically nonlinear behaviour and robust effect of post-tensioning cable forces make traditional design methods not capable of achieving this task. In this study, an optimisation technique that integrates a finite element model, a genetic algorithm and polynomial functions for evaluating post-tensioning cable forces is adopted to develop a database for the optimum design of cable-stayed bridges. The database describes the variations of the optimum design parameters, including the main span length, height of the pylon, number of stay cables and cross-sectional dimensions of all elements with the total length of the bridge. The study concerns the optimisation of three-span composite cable-stayed bridges with semi-fan cable arrangements. The study covers bridge lengths ranging from 250 to 700 m. The database is presented in the form of simple design charts and tables. Such database is useful in the preliminary design and cost estimation for this type of bridges.     

基于GA—ANN的建筑工程质量评价模型研究

利用人工神经网络强大的非线性函数逼近能力，实现了对建筑工程质量水平的评价。针对人工神经网络的不足，将遗传算法引入神经网络，实现两种算法的优势互补，最后，通过实例验证该方法的可行性与有效性。     

基于神经网络与专家系统的智能评估系统

在智能评估系统中单独使用神经网络或传统专家系统技术都有其局限性,二者必须相互取长补短。将神经网络与专家系统相结合是开发智能评估系统的一条比较实际的途径。采用相对独立法,应用黑箱模块结构形成了一种新的智能评估系统结构框架,并据此原理提供了一种开发更接近人类思维过程的智能评估系统的编程实现方法。     

基于模糊聚类分析法的构件耐久性评估

基于模糊等价关系的动态聚类分析，提出了一种构件耐久性评估方法。该方法利用相似系数在各构件的耐久性指标序列之间进行相似性度量，并形成了具有分类功能的模糊等价矩阵。按照不同的置信度水平，对构件的耐久性进行动态聚类。通过算例的分析比较，证明该方法是合理的，并且避免了按照传统方法进行评估的不合理性，易于通过编程实现。     

改进遗传神经网络的大坝渗流监测模型

在对遗传算法的适应度函数改进并修改选择方法的基础上,用改进的遗传算法优化BP神经网络权值,提出一种改进遗传神经网络的大坝渗流监测模型。结合实例分析表明:预测模型合理,训练精度与检测性能得到提高。