基于BIM和神经网络的大跨度钢屋盖监测数据解析

发布时间：2023-05-13 16:46

　　本研究以港珠澳大桥珠海公路口岸钢网架屋盖结构的温度、应变实测数据为实际工程背景,基于反向传播(BP)神经网络模拟温度和应变之间的非线性关系实现大跨度空间钢结构温度效应预测;并将温度荷载及风荷载作用下的结构监测应变分离,实现杆件荷载的主导工况自主判定;最后开发基于数据库与Matlab接口的神经网络程序,以插件的形式嵌入建筑信息模型(BIM)软件中,并将监测数据解析后的信息集成于BIM三维模型中,从而指导监测人员对结构进行检修。本研究构造的神经网络模型较好地拟合了大跨度空间钢结构温度与应变的非线性关系,基于BIM技术的二次开发,实现了温度效应的预测与风荷载识别,进一步开拓了监测数据解析的研究,对同类型的工程有一定的借鉴作用。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 工程概况
2 BP神经网络介绍
3 温度效应的预测
    3.1 温度荷载特性对结构的作用
    3.2 神经网络模型训练
4 风荷载作用下的结构监测应变分离
    4.1 总应变组成成分分析
    4.2 风荷载作用下的结构监测应变分离
5 功能开发
    5.1 C#.NET与Matlab接口
    5.2 设计思路
    5.3 编制M文件
    5.4 在.NET环境中实现温度效应预测
    5.5 Revit软件监测数据解析功能开发
6 结语



本文编号：3816186