劉人銘

(貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院股份有限公司　貴陽(yáng)　550081)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在疊合梁斜拉橋施工控制中的應(yīng)用

劉人銘

(貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院股份有限公司貴陽(yáng)550081)

摘要影響疊合梁斜拉橋施工中的線形和內(nèi)力的參數(shù)較多，且由于這些參數(shù)的理論值與真實(shí)值之間存在誤差，使得結(jié)構(gòu)往往不能達(dá)到理論上的線形和內(nèi)力狀態(tài)。另一方面參數(shù)的真實(shí)值與施工期間的結(jié)構(gòu)內(nèi)力和線形的映射關(guān)系無(wú)法用顯式表達(dá)。因此提出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)識(shí)別的方法，并以長(zhǎng)江上某疊合梁斜拉橋?yàn)槔?，說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在疊合梁斜拉橋施工控制中的應(yīng)用過(guò)程及方法。

關(guān)鍵詞參數(shù)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)施工控制

在橋梁的施工過(guò)程中，可以根據(jù)設(shè)計(jì)成橋線形推算出橋梁在施工中各個(gè)不同工況下的線形狀態(tài)和內(nèi)力狀態(tài)。但是，由于在設(shè)計(jì)階段采用的結(jié)構(gòu)計(jì)算的各項(xiàng)參數(shù)值為理論上的標(biāo)準(zhǔn)值，而在實(shí)際施工中這些參數(shù)值往往與理論值有較大的偏差。在施工監(jiān)控的過(guò)程中，由于結(jié)構(gòu)參數(shù)誤差的存在，使得結(jié)構(gòu)不能達(dá)到理論上的線形和內(nèi)力狀態(tài)。因此，就必須對(duì)實(shí)際施工中結(jié)構(gòu)的各項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)確定參數(shù)的真實(shí)值，將其帶入計(jì)算模型，使得計(jì)算模型能夠反映結(jié)構(gòu)的真實(shí)狀態(tài)[1-2]。

在疊合梁斜拉橋的施工監(jiān)控中，有的結(jié)構(gòu)關(guān)鍵參數(shù)不能通過(guò)直接測(cè)量的方式得到，同時(shí)由于疊合梁斜拉橋?qū)儆诟叽纬o定結(jié)構(gòu)，影響結(jié)構(gòu)的內(nèi)力和線型的因素較多，所以也不能通過(guò)理論方法建立內(nèi)力、線型與結(jié)構(gòu)關(guān)鍵參數(shù)之間的顯性函數(shù)表達(dá)式，因此在施工監(jiān)控中多采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法確定結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù)值。

1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)由輸入層、輸出層和中間層(隱藏層)組成，中間層為一層或多層。不同層的不同神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)權(quán)值連接，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程就是各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值改變并不斷優(yōu)化的過(guò)程。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法的計(jì)算流程如下[3]。

(1) 設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的各神經(jīng)元之間連接權(quán)值的初始值ωij(0)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前80%～90%的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是采用的BP網(wǎng)絡(luò)模型或者其變化的形式，BP算法的流程見(jiàn)圖1。

圖1BP算法流程圖

2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在施工監(jiān)控參數(shù)識(shí)別中的應(yīng)用

2.1　實(shí)際橋梁工程概況

現(xiàn)有長(zhǎng)江上某座疊合梁斜拉橋，橋跨布置為35.5 m+186 m+436 m+186 m+35.5 m。主梁采用鋼混凝土疊合梁，其截面形式為高度2.8 m的雙工字鋼梁+混凝土橋面板組成的疊合梁，主橋橋面板為預(yù)制存放6個(gè)月后的C60鋼筋混凝土板，縱向半漂浮體系。索、塔形式為雙塔雙索面，其中主塔為菱形橋塔，斜拉索為空間索，共計(jì)8個(gè)索面，136根索。

全橋標(biāo)準(zhǔn)梁段的施工順序?yàn)椋浩ヅ浒惭b鋼主梁→第一次張拉斜拉索→吊裝橋面板→第二次張拉斜拉索→澆注橋面板間濕接縫→濕接縫達(dá)到強(qiáng)度后第三次張拉斜拉索→下一標(biāo)準(zhǔn)梁段。全橋有限元模型采用平面桿系單元，共計(jì)856個(gè)單元，其中索塔和墩單元共172個(gè)，梁?jiǎn)卧?93個(gè)，橋面剛臂單元共293個(gè)，索單元68個(gè)，桁架單元4 個(gè)，其余為施工臨時(shí)結(jié)構(gòu)單元，采用切線位移法一次安裝梁?jiǎn)卧瑥闹魉┕ら_(kāi)始到最后成橋，分為800個(gè)施工階段。有限元結(jié)構(gòu)離散圖見(jiàn)圖2。

圖2　有限元結(jié)構(gòu)離散圖

2.2　待識(shí)別參數(shù)的確定

對(duì)斜拉橋而言，施工監(jiān)控中主要是對(duì)全橋線型、內(nèi)力及塔頂偏位的監(jiān)控。疊合梁斜拉橋作為一種高次超靜定結(jié)構(gòu)，影響其線型和內(nèi)力的參數(shù)較多，不同參數(shù)對(duì)橋梁線型和內(nèi)力的影響權(quán)值也不盡相同，因此參數(shù)識(shí)別之前需要知道哪些參數(shù)對(duì)于橋梁線型和內(nèi)力的影響較大，哪些參數(shù)的影響較小(即進(jìn)行結(jié)構(gòu)的參數(shù)敏感性分析)。對(duì)結(jié)構(gòu)力學(xué)行為狀態(tài)影響較大的參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，將其真實(shí)值帶入結(jié)構(gòu)計(jì)算中，才能得到與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際相符

的全橋線型和內(nèi)力狀態(tài)。

通過(guò)對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)敏感性分析，得出對(duì)結(jié)構(gòu)的力學(xué)行為狀態(tài)影響較大的參數(shù)是鋼主梁重量、橋面板重量和斜拉索索力[4]，將上述3個(gè)參數(shù)作為待識(shí)別參數(shù)，即本文主要解決的是識(shí)別出上述3個(gè)參數(shù)的實(shí)際值，并將結(jié)果用于結(jié)構(gòu)計(jì)算當(dāng)中。

2.3　參數(shù)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出變量的確定

下面的計(jì)算示例中，以本大橋西岸最大單懸臂施工梁段即江側(cè)17號(hào)梁段主梁重量、橋面板重量和17號(hào)斜拉索3張索力為待識(shí)別的參數(shù)，也即是輸出變量。而輸入變量必須選擇那些受到輸出參數(shù)的變化而變化較大的而且能夠檢測(cè)或提取的變量，此外，還要求各輸入變量之間互不相關(guān)或相關(guān)性很小，這是輸入變量選擇的2項(xiàng)基本原則。從輸入變量的容易測(cè)量及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性方面考慮，本文選取西岸江側(cè)11～17號(hào)梁段的主梁高程作為輸入向量。

2.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本集的建立

本文根據(jù)上一節(jié)所確定的輸入-輸出向量，分別將斜拉索索力、主梁重量和橋面板重量按照在原設(shè)計(jì)值的基礎(chǔ)上變化0%，±2%,±5%的量級(jí)進(jìn)行不同的組合，并將改變后的參數(shù)值帶入到有限元計(jì)算模型中進(jìn)行計(jì)算，得到本橋在不同參數(shù)下的線形，以此建立了參數(shù)識(shí)別的訓(xùn)練樣本集[5]。下面的60個(gè)訓(xùn)練樣本中各個(gè)待識(shí)別參數(shù)的變化范圍見(jiàn)表1(表中的0,±2, ±5均表示在原設(shè)計(jì)值基礎(chǔ)上變化0%,±2%,±5%)。訓(xùn)練樣本集的輸入輸出變量的具體值見(jiàn)表2。

表1　訓(xùn)練樣本集參數(shù)變化范圍　%

表2　訓(xùn)練樣本具體數(shù)據(jù)

2.5　訓(xùn)練樣本集的歸一化處理

網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出節(jié)點(diǎn)的物理量的意義各不相同，使得輸入-輸出向量中的各個(gè)分量的量綱各不相同，這些量綱不同的量的數(shù)值相差甚遠(yuǎn)，所以必須對(duì)訓(xùn)練樣本中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將有量綱的量變?yōu)闊o(wú)量綱的純量，以防止小數(shù)值信息被大數(shù)值信息所淹沒(méi)，從而歸納統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計(jì)分布特性，并且具有保證收斂速度加快的功能。本文采用線性函數(shù)轉(zhuǎn)換的方法來(lái)對(duì)訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

2.6　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于參數(shù)識(shí)別

網(wǎng)絡(luò)的輸入變量為西岸江側(cè)11～17號(hào)梁段的主梁高程,即網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元數(shù)目為7，將待識(shí)別的參數(shù)(主梁重量、橋面板重量、斜拉索索力)作為輸出變量，即網(wǎng)絡(luò)的輸出層神經(jīng)元數(shù)目為3，建立了參數(shù)識(shí)別的訓(xùn)練樣本集，并對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，再設(shè)定BP網(wǎng)絡(luò)的隱藏層數(shù)目為1層，隱藏層中的神經(jīng)元數(shù)目為15個(gè)，即已經(jīng)完全確定了用于參數(shù)識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。運(yùn)用matlab軟件中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立網(wǎng)絡(luò)[6]，進(jìn)行參數(shù)識(shí)別并將參數(shù)識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行反歸一化處理后，參數(shù)識(shí)別的結(jié)果見(jiàn)表3。

表3　BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)識(shí)別結(jié)果

3結(jié)論

(1) 從上表可知，索力、主梁重和橋面板重的參數(shù)識(shí)別的相對(duì)誤差的最大值分別為2.04%，3.26%，3.78%，可見(jiàn)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于施工監(jiān)控參數(shù)識(shí)別具有較高的精度。

(2) 因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有不需要得到輸入-輸出之間映射關(guān)系的顯式表達(dá)式、可以實(shí)現(xiàn)多參數(shù)輸出、計(jì)算速度快，容錯(cuò)能力強(qiáng)，可以實(shí)現(xiàn)非線性變換等優(yōu)點(diǎn)，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合運(yùn)用于大跨度疊合梁斜拉橋的施工控制中。

參考文獻(xiàn)

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Using the BP Neural Network on the Composite Beam

Cable-stayde Bridge While Construction Control

LiuRenming

(Guizhou transportation planning survey & design academe Co.,Ltd., Guiyang 550081, China)

Abstract：There are many parameters which influence the alignment and the internal force of a composite beam cable-stayde bridge., Because the theoretical value of such parameters and the real value exist the deviation, the structure can not achieve the theoretical states of alignment and internal force usually. On the other hand, we can not express the mapping relationship between the structural internal force and alignment and the real value of such parameters in an explicit way. So this paper proposed a method of using the BP neural-network in parameter identification. Based on a composite beam cable-stayde bridge over the Yangtze River, we illustrated the method and process of using the BP neural-network on the construction control of the composite beam cable-stayde bridges.

Key words:parameter identification； neural network； construction control

收稿日期：2015-06-25

DOI10.3963/j.issn.1671-7570.2015.05.020