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        神經(jīng)元智能預(yù)測算法在橋梁施工中的應(yīng)用

        2022-08-15 07:45:54賀杰軍
        交通世界 2022年21期
        關(guān)鍵詞:動量預(yù)測值標(biāo)高

        賀杰軍

        (長沙市公路橋梁建設(shè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心,湖南 長沙 410205)

        0 引言

        橋梁作為人工建筑結(jié)構(gòu)體,在施工過程中其應(yīng)力狀態(tài)及幾何線性均是極為關(guān)注的重點,通過控制施工過程中混凝土澆筑主梁線性標(biāo)高,為控制橋梁施工精度提供重要的技術(shù)手段。在施工過程中,橋梁立模標(biāo)高與應(yīng)力值分為實測值與預(yù)估值,預(yù)估值一般通過理論計算可得,實測值可通過實際監(jiān)測所得,但兩者存在一定的誤差[1]。在實際施工過程中受眾多因素影響[2],造成實測值與預(yù)估值偏差較大,若不及時調(diào)整,將會導(dǎo)致橋梁施工出現(xiàn)重大工程事故。因此,采用智能算法對斜拉橋施工線性標(biāo)高進(jìn)行預(yù)估,降低誤差影響,可以為下階段立模標(biāo)高控制提供重要的參考依據(jù),保障橋梁施工控制精度[3]。

        1 工程概況

        某斜拉橋南起廬州1號路,北達(dá)建設(shè)路口。該橋共分為五聯(lián),橋臺為肋板式修筑形式,橋基礎(chǔ)采用鉆孔灌注樁。橋面行車道采用復(fù)合結(jié)構(gòu)面層形式鋪設(shè)。該面層材料由厚7cm 的C50 混凝土、防水劑、5cm 厚的AC-13C 瀝青混凝土組成。橋面人行道鋪設(shè)無機防水劑、3cm 厚的水泥砂漿墊層以及2cm 厚的防滑磚與2cm厚的盲道磚。圖1為該斜拉橋主橋橫截面圖。

        圖1 斜拉橋主橋橫截面圖

        該斜拉橋按照行車使用功能可分為行車道、人行道、防撞安全墻及拉索占用空間。其中,行車道分為15.75m 寬的機動車道與3m 寬的非機動車道,人行道寬度為2.5m,防撞安全墻寬度為1.5m,拉索占用1m 寬度,分隔帶寬度2m,設(shè)計8車道。主橋箱梁采用C50混凝土施工,混凝土的運輸采用A50-C 混凝土泵車,該泵車可實時監(jiān)控混凝土攪拌度、坍落度等性能參數(shù),為施工人員提供監(jiān)測信息。

        2 施工應(yīng)用以及預(yù)測方法的優(yōu)化

        2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

        BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對正向傳播信息采用外界輸入方式,逐級向下傳遞,每層的信息傳播均借助中間反饋層神經(jīng)元。當(dāng)出現(xiàn)正向傳輸參數(shù)的結(jié)果,則正向傳播信息結(jié)束。而誤差信息采用反向傳播方式進(jìn)行,通過輸出結(jié)果與預(yù)計值相對比的迭代形式進(jìn)行,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元中反向傳播,得到輸出結(jié)果。最終以正向至反向,再由反向至正向的循環(huán)模式,不斷在神經(jīng)元中循環(huán)迭代,直至滿足計算要求。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型示意圖如圖2所示[4-6]。

        圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理圖

        2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大橋施工控制中的應(yīng)用

        采用Matlab 編程技術(shù)[7-8]進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬訓(xùn)練后,得到BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)于線性控制的主要應(yīng)用程序。本節(jié)將分析BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在該大橋施工控制中的應(yīng)用。首先需要獲得該大橋施工控制過程中的主要參數(shù),相關(guān)主要參數(shù)如表1所示。

        表1 大橋施工段基本參數(shù)

        通過對大橋各施工段數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,如式(1)所示:

        式(1)中:Z、Z’分別為原始與處理后數(shù)據(jù)。

        表2為上式處理后得到的樣本數(shù)據(jù)。

        表2 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)

        表2續(xù)

        當(dāng)?shù)玫酱髽蚴┕み^程混凝土強度及彈性模量等訓(xùn)練樣本參數(shù)后,以此數(shù)據(jù)分別建立矩陣表達(dá)式,輸入至Matlab 建立的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,神經(jīng)單元參數(shù)與輸出結(jié)果模塊分別有7 個、1 個,隱含層神經(jīng)單元共有48個,第二層神經(jīng)單元36個。

        經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的迭代后,使計算性能誤差降至10-8,滿足工程施工精度要求。根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行大橋梁段線性標(biāo)高預(yù)測。其中大橋梁段按照線性標(biāo)高預(yù)測進(jìn)行歸一化處理,如表3所示。

        表3 橋梁段歸一化參數(shù)表

        將歸一化數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,得到新矩陣表達(dá)式,輸入至BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,迭代后輸出預(yù)測值,該預(yù)測值即為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算得到的各梁段施工控制值。表4 為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算得到的控制值與實際立模標(biāo)高值。

        表4 預(yù)測標(biāo)高值與實際標(biāo)高值對比

        對比預(yù)測值與實際值可發(fā)現(xiàn),預(yù)測值最大偏差為41.6mm,雖可表明BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適用性,但另一方面,預(yù)測值相對來說精度并不高,預(yù)測結(jié)果并不理想,表明還需要對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,得到最優(yōu)值,保證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

        2.3 大橋施工控制中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化

        在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算體系中,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)是其中重要的一個環(huán)節(jié),采用不同方法進(jìn)行BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)化,會得到不同的參數(shù)結(jié)果。因而,將采用梯度下降法、含動量因子法、動量及自適應(yīng)法三種訓(xùn)練方法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)優(yōu)化。

        圖3為三種訓(xùn)練方法計算得到梯度值。梯度值表征了一種訓(xùn)練方法對樣本迭代計算的快慢以及迭代步驟,表征了一種計算速率。由圖3可知,三種訓(xùn)練方法均達(dá)到精度要求,計算時間最長為15min56s,迭代步驟最長約12 萬步。含動量因子法計算時間為9min,迭代步驟約有7.5 萬步,動量及自適應(yīng)法計算時間最短為22s,計算步驟最短,僅有5.5 千步。對比后可知,動量及自適應(yīng)法更易得到最優(yōu)值,結(jié)果也更為平緩穩(wěn)定,且其梯度下降至最終能達(dá)到0.000 154 28,相較于最優(yōu)值0.000 1 最為接近,因而,動量及自適應(yīng)法作為樣本計算最優(yōu)訓(xùn)練方法。

        圖3 三種訓(xùn)練方法梯度下降曲線

        針對不同的隱含層神經(jīng)單元數(shù)量,計算得到的結(jié)果差異同樣會較大。通過選擇大橋7號梁段施工作業(yè)數(shù)據(jù),設(shè)定不同的隱含層神經(jīng)元個數(shù),計算得到預(yù)測結(jié)果誤差值(表5)。

        由表5可知,隱含層神經(jīng)元個數(shù)隨著個數(shù)增大,誤差變化較明顯,過大或過小的神經(jīng)元個數(shù)均會影響預(yù)測結(jié)果精度,誤差較小值分布在神經(jīng)元個數(shù)中間區(qū)域(4~8個),當(dāng)神經(jīng)元個數(shù)為8時,誤差值較小,因而設(shè)定隱含層神經(jīng)單元個數(shù)為8個。

        表5 隱含層不同神經(jīng)單元個數(shù)預(yù)測結(jié)果誤差 單位:mm

        此外,混凝土泵車運輸效率也是影響施工精度的因素之一。設(shè)定泵車6 臺,最大輸送距離為291.92m,混凝土導(dǎo)管長度為242m。綜合上述分析,結(jié)合動量及自適應(yīng)法作為訓(xùn)練樣本方法,并設(shè)定8個隱含層神經(jīng)單元,施工作業(yè)精度選定為0.000 01,獲得預(yù)測結(jié)果值如表6所示。

        表6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測標(biāo)高值與實際標(biāo)高值對比

        由表6可知,預(yù)測結(jié)果最大誤差僅為6mm,施工精度得到大幅提升。表明選擇動量及自適應(yīng)法,8 個隱含層神經(jīng)單元時,采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大橋施工標(biāo)高預(yù)測是完全合理的。

        3 結(jié)語

        通過借助BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對斜拉橋施工技術(shù)預(yù)測,發(fā)現(xiàn)了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于大橋施工預(yù)測,可得到準(zhǔn)確預(yù)測值,預(yù)測值最大偏差為41.6mm,誤差偏大。因而,對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),采用混凝土泵車6 臺,導(dǎo)管長度為242m,配合動量及自適應(yīng)訓(xùn)練法,設(shè)定8個隱含層神經(jīng)單元,施工作業(yè)精度選定為0.000 01 時,預(yù)測結(jié)果最大誤差僅為6mm,施工預(yù)測值達(dá)到精度要求。

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