基于多层感知深度学习的大跨度斜拉桥索力调整

摘要：

为提高大跨度斜拉桥施工过程中索力调整的速度及准确性,基于多层感知深度学习,构建了索力调整的深度网络架构.将索力调整实质定义为:在斜拉索无应力长度允许调整的范围内,拟合目标响应与索力调整量之间的映射关系,转化为机器学习和统计学中的回归问题.结合深度学习的二阶梯度下降和深度网络正则化策略,采用多层感知器索力调整的4层深度神经网络,以某混合梁斜拉桥为工程背景,验算数学和结构响应两方面下索力调整量的预测误差,及调索后的结合梁线形及索力误差.结果表明:预测误差均在工程允许范围内,成桥阶段调索后的结合梁线形误差在40 mm以内,索力误差均在5％以内;索力调整的多层感知深度网络能快速、精确地预测索力调整量,可用于大跨度斜拉桥的索力调整.

关键词：大跨度斜拉桥、斜拉索、目标响应、索力调整、多层感知器、深度学习、线形

所属期刊栏目：51

分类号：U448.27;U443.38(桥涵工程)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金项目;四川省科技计划项目;云南省交通运输厅科技项目

在线出版日期：2021-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：14-20