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巴中东门大桥施工监控的参数敏感性分析及其优化

发布时间:2017-09-26 07:29

  本文关键词:巴中东门大桥施工监控的参数敏感性分析及其优化


  更多相关文章: 矮塔斜拉 自适应施工控制 正交试验 BP神经网络 自适应卡尔曼滤波


【摘要】:大跨径预应力混凝土桥梁在施工中一般使用悬臂浇筑施工方法,该工法会导致桥梁实际状态偏离理论状态。本文以巴中市东门大桥为工程背景开展了施工监控误差控制方面的研究,主要研究工作如下:1、总结自适应桥梁施工控制的通用原理,根据刚构桥和斜拉桥成熟的监控流程结合矮塔斜拉桥的特殊性,制定东门大桥适用的施工控制方案。2、建立了东门大桥的有限元监控模型,运用正交试验的方法对模型的参数进行敏感性分析。为了提高大型桥梁有限元模型的正交试验效率和自动化程度,通过编程实现整个敏感性分析过程。3、针对桥梁结构的复杂性,把多个梁端位移监测点的位移视作变形系统,引入把系统灰关联度作为试验结果进行极差计算的技术手段,最终分析得到巴中东门大桥监控模型的参数敏感性顺序。4、选取纵向钢绞线张拉力、混凝土容重和斜拉索索力三个最主要的敏感参数,按正交表安排的参数组合进行了多次理论计算;以计算结果作为样本输入,对应参数组合作为期望输出,进行神经网络训练;将梁端位移监测点实测数据导入训练好的网络,识别主要敏感参数。5、以合龙段梁端相对高差为最优控制目标,用识别到的敏感参数修改监控模型,运用改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波理论建立了施工预拱度的预测模型。通过该预测模型计算的预拱度值重新计算立模标高并指导施工。本文所使用的自适应施工控制方法、参数敏感性分析手段、参数识别方法和预拱度预测模型在东门大桥的施工控制中得到了很好地应用,相关方法和技术手段可以推广至同类型桥梁的施工控制中。
【关键词】:矮塔斜拉 自适应施工控制 正交试验 BP神经网络 自适应卡尔曼滤波
【学位授予单位】:重庆交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U445.4
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第一章 绪论9-13
  • 1.1 问题的提出9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-11
  • 1.3 本文的主要研究内容与研究方法11-13
  • 第二章 分阶段施工桥梁的施工控制13-23
  • 2.1 分阶段施工桥梁控制的目标及内容13-14
  • 2.1.1 分阶段施工控制的目标13
  • 2.1.2 分阶段施工控制的内容13-14
  • 2.2 分阶段施工桥梁的工程控制方法14-20
  • 2.2.1 开环控制方法15
  • 2.2.2 闭环控制方法15-17
  • 2.2.3 自适应控制方法17-20
  • 2.3 东门大桥施工控制方法20-22
  • 2.3.1 工程概况20-21
  • 2.3.2 东门大桥自适应施工控制系统21-22
  • 2.4 本章小结22-23
  • 第三章 监控参数的敏感性分析23-41
  • 3.1 敏感性分析的试验方案设计23-27
  • 3.1.1 正交试验概述23-25
  • 3.1.2 选择正交表25-26
  • 3.1.3 试验方案表设计26-27
  • 3.1.4 试验结果分析方法27
  • 3.2 东门大桥监控模型的敏感性分析试验27-32
  • 3.2.1 监控模型的数值模拟分析27-31
  • 3.2.2 敏感性分析的编程实现31-32
  • 3.3 试验数据处理及敏感性分析32-40
  • 3.3.1 试验数据的灰关联处理方法32-34
  • 3.3.2 监控参数的敏感性分析34-40
  • 3.4 本章小结40-41
  • 第四章 敏感参数的识别计算41-49
  • 4.1 神经网络简介41-44
  • 4.2 网络样本的选取及其训练44-45
  • 4.3 网路训练及性能评价45-48
  • 4.4 敏感参数的识别48
  • 4.5 本章小结48-49
  • 第五章 施工监控参数的优化49-56
  • 5.1 理想控制目标确定49-50
  • 5.2 施工监控参数的最优估计50-55
  • 5.2.1 改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波50-51
  • 5.2.2 预拱度预测模型的建立51-52
  • 5.2.3 预拱度预测模型的参数选择52-54
  • 5.2.4 预拱度的优化计算54-55
  • 5.3 本章小结55-56
  • 第六章 结论与展望56-58
  • 6.1 结论56
  • 6.2 展望56-58
  • 参考文献58-61
  • 致谢61-62
  • 在学期间发表的学术论文62

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本文编号:922237

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