基于改进后的BP神经网络在混凝土桥梁损伤识别中的应用研究

混凝土桥梁的损伤识别与定位是目前的研究热点之一。本文在传统BP神经网络的基础上对其进行改进，并将改进后的BP神经网络应用在混凝土桥梁损伤定位与识别过程中。首先建立了识别桥梁的数值有限元模型，然后得到不同损伤情况下的桥梁自振频率和曲率模态值。将自振频率和曲率模态值作为改进后BP神经网络的输入参数，以有限元单模型中的损伤位置和损伤程度作为输出值，进而实现对桥梁结构的损伤定位和损伤识别。最后通过南京浦仪公路混凝土简支梁和连续梁为工程背景进行了验证。结果表明：采用改进后的BP神经网络可以很好的实现对桥梁的损伤定位和损伤程度的识别，并且具有很好的识别精度。即使在噪声存在的情况下，改进后的BP神经网络仍然可以达到很好的识别效果。