基于自适应模糊推理和RBF网络的桥梁安全评估

发布时间：2018-08-26 17:01

【摘要】：为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自适应RBF神经网络-模糊推理的桥梁安全性评估系统;最后用该系统评估某钢筋混凝土桥梁的安全性能。示例分析结果表明,大量专家评估意见调查数据,可为评估系统提供足够的输入数据,学习后的系统的输出结果与专家的评估意见误差减小,可用于评估桥梁的实时工作状态。
[Abstract]:In order to accurately evaluate the safety performance of bridges, according to the structural characteristics of reinforced concrete bridges, the evaluation index system of bridge safety is first constructed, and the grading criteria of evaluation indexes are determined; then the radial basis function neural network (RBF) is used to replace the traditional BP neural network to optimize the learning speed and scope of application; secondly, the adaptive fuzzy inference is combined. A bridge safety evaluation system based on adaptive RBF neural network-fuzzy reasoning is established. Finally, the system is used to evaluate the safety performance of a reinforced concrete bridge. The evaluation error is reduced, and it can be used to evaluate the real-time working state of bridges.
【作者单位】： 南京工业大学土木工程学院;南京工大交通科技有限公司;
【基金】：江苏省科技计划项目政策引导类计划(产学研合作)-前瞻性联合研究项目(BY2016005-12) 江苏省交通运输科技项目(2014Y01)
【分类号】：U447

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2205572