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基于BP神经网络的斜拉索损伤识别方法
作者姓名:林友勤  郑学善  余印根  王志俸
作者单位:1. 福州大学土木工程学院;2. 福建省高华建设工程有限公司;3. 福建省永正工程质量检测有限公司
基金项目:国家自然科学基金项目(51378112);
摘    要:斜拉桥拉索损伤识别中不仅需要拉索发生损伤时自身索力的变化,还需要考虑拉索发生损伤引起的其他拉索索力变化,以单索索力变化为指标的方法难以适应斜拉桥的拉索损伤识别。以不同损伤下全桥索力变化率作为输入向量,拉索损伤位置和损伤程度工况为输出向量,建立了较为精准的BP神经网络模型。对斜拉桥模型在发生单根和2根拉索损伤工况时进行损伤识别,并随机选取不同损伤工况对BP神经网络模型的准确性进行验证,拉索损伤识别误差在6.0%以内。结果表明:以拉索索力变化率为指标,基于BP神经网络模型能够有效地识别斜拉桥拉索的损伤位置和损伤程度,为桥梁安全运营提供保障。

关 键 词:斜拉桥  拉索  神经网络  索力  损伤识别
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