大跨度钢管混凝土拱桥施工技术研究

钢管混凝土结构具有承载能力强、塑性和韧性较好、施工方便等优点,解决了拱桥施工的一系列难题,被广泛应用于大跨度拱桥施工中。本文首先论述了钢管混凝土应用于大跨度拱桥的优点和大跨度钢管混凝土拱桥常用的施工方法,随后论述了大跨度钢管混凝土的施工内容与工艺,最后论述了其施工控制技术。     

浅谈大跨度钢管混凝土拱桥的施工方法

本文对我国现有的大跨度钢管混凝土拱桥施工方法进行了总结对比,指出了各施工方法的优缺点和适用条件,并给出了各自的应用实例,为以后该类桥梁的施工提供了一定的参考。     

基于卷积神经网络的新奇检测技术在结构损伤识别中的应用

针对新奇检测难以同时识别结构损伤时刻和损伤位置的问题,提出在新奇检测中引入卷积神经网络以实现损伤时刻和损伤位置的一次性确定。首先,采用小波包技术处理结构响应得到小波包能量,并将相邻测点对应频带的能量比作为新奇检测模型的特征向量;然后,以结构健康时的特征向量作为训练数据,建立健康模式下的基于卷积神经网络的新奇检测模型;接着,将结构实时输出的特征向量输入到新奇检测模型,所得输出与健康状态的输出进行对比,并将输出和输入的欧氏距离作为新奇指标;最后,根据新奇指标的变化识别结构损伤时刻和损伤位置。数值模拟和实验室试验验证了该方法的有效性。     

运用状态检测技术解决电动机异常振动

运用状态监测技术,对电动机异常振动进行精密诊断,找出振动原因,排除设备故障。     

大跨度钢筋混凝土桁架拱桥的病害及成因研究

大跨度钢筋混凝土桁架拱桥是一种结构简单、施工方便的桥梁,在其修建、使用过程中也必然会出现一些病害。本文通过总结分析桁架拱桥的常见病害,研究在设计、施工及运行中,桁架拱桥各种痛害的成因,为今后的设计、施工及维护提供指导。     

大跨钢管混凝土拱桥施工技术

系统的介绍了钢管混凝土拱桥在大跨结构中的运用优势及施工方法和施工工艺。并指出了钢管混凝土作为一种新型桥梁结构具有良好的发展前景。     

钢筋混凝土拱桥的检测

本文以某钢筋混凝土拱桥为工程背景,通过对该桥的外观检测、结构性能检测,了解该桥的实际工作状态,并根据检测结果对桥梁的技术状况及结构安全性进行评估。本次桥梁检测为该桥和同类型桥梁的设计、施工和使用管理积累技术资料．也为同类型桥梁的检测起到了参考作用。     

基于协同神经网络的网络流量异常检测

针对网络流量具有复杂的动力学特性,提出了一种应用自上而下的协同神经网络进行网络流量异常检测的方法.首先选择包含正常网络流量和异常攻击流量的数据集作为原型模式,然后通过协同神经网络进行序参量的动力演化,最终根据原型模式对应的序参量的演化结果来判定检测结果.实验结果证明,该方法能有效的识别出正常流量和异常攻击的种类.     

大跨度钢管混凝土拱桥的施工技术

本文结合某特大上承式钢管混凝土拱桥的施工情况,着重介绍了大跨度钢管混凝土拱桥的施工方案和施工技术。     

大跨度钢管混凝土拱桥的动力特性分析

本文以甘肃在建的主跨180m、宽跨比为1/25.7的上承式钢管混凝土拱桥为例,详细分析该桥的自振特性,进行地震响应的反应谱法分析,并分析了桥面系的弹性约束对主拱结构动力特性的影响。结果表明:由于该桥的宽跨比小于1/20,横桥向地震响应较为强烈。     

桥梁健康监测中的损伤特征提取与异常诊断

针对桥梁健康监测的应用 ,提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常诊断方法 .由正常结构实时监测动态响应形成状态判断的数据基 ,通过序列相似分析将未知状态结构的响应信号与正常结构数据基进行环境/运营条件归一化 ;然后根据动态参数模型残差分析提取结构损伤特征 ,进而通过统计分析进行结构异常诊断和损伤定位 .与基于模态频率变化的方法相比 ,该方法具有更高的损伤识别能力 ,并能较好地克服实测数据离散性和环境与运营条件影响带来的困难 .通过三跨连续梁的数值试验验证了该方法的有效性     

基于径向基函数神经网络的斜拉桥损伤识别

为寻求桥梁结构自动损伤识别的方法，利用径向基函数（RBF）神经网络对某斜拉桥进行了损伤识别研究。分别采用了频率、振型模态、曲率模态3种指标作为网络的输入参数，考虑1根斜拉索损伤、2根斜拉索损伤及3根斜拉索损伤的三类工况，提出了损伤位置识别判断准则及识别效果评价指标。研究表明，径向基函数神经网络对斜拉桥的损伤位置和损伤程度能进行有效识别，构造样本和选择损伤指标是今后的研究方向。     

一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法

针对普通BP神经网络算法学习收敛速度慢、易造成局部极小的问题,提出一种改进的BP神经网络入侵检测方法,其采用拟牛顿的方法进行学习,即对目标矩阵求二阶导数.运用该方法能够有效提高学习速度,消除局部极小.仿真结果表明,改进的BP神经网络入侵检测方法收敛速度快,比标准的BP入侵检测方法误检率低,能够很好地提高学习效率,更加有效地检测攻击行为.     

大跨度中承式钢管混凝土拱桥抗震性能分析

以福建省某大跨度中承式钢管混凝土拱桥为研究对象,通过建立空间结构有限元分析模型,计算和分析了该中承式大跨度钢管混凝土拱桥的动力特性,并运用时程分析法计算了该桥在纵向、横向和纵向+横向有地震输入时的地震响应,分析了该桥对不同地震反应的受力特点和规律性,为大跨度中承式钢管混凝土拱桥的抗震设计提供理论依据.     

大跨度斜拉拱组合桥极限承载能力分析

以一种新颖钢管混凝土拱桥斜拉钢管混凝土拱组合桥为研究对象,考虑钢管混凝土拱在变形、失稳破坏期间的几何及材料非线性特性,采用统一理论中的钢管混凝土组合构件本构关系及高精度不分层梁单元,对在建的某斜拉钢管混凝土拱组合桥进行了在静力荷载作用下的极限承载力分析,并用钢管混凝土拱模型实验对分析程序及钢管混凝土组合构件建模方法进行了验证,同时分析了斜拉索及斜拉索的初索力对拱桥承载能力的影响.结果表明,斜拉钢管混凝土拱组合桥具有较高的稳定性和极限承载力,斜拉索能够较大提高拱桥的承载能力,斜拉索初张力对稳定承载能力的影响不大.     

大型箱形拱桥的静载试验研究

桥梁静载试验是检验桥梁性能及工作状态最直接、最有效的方法。通过对四川南部某特大拱桥的静载试验,获得了该桥的结构现状及整体受力性能情况,检测结果显示该桥桥跨结构不满足汽车-10荷载等级使用要求。试验数据及分析结果为该桥的营运使用,及以后对该桥的综合评估、修复、加固或重建提供了技术依据。     

BP神经网络在字符识别中的设计改进

BP网络模型是最早被提出来的人工神经网络模型之一,它是一种简单而且非常有效的算法.在数字字符识别系统中,为了克服BP神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,本文对传统的BP算法进行了多方面的改进,使得算法更加有效.     

高落差、长跨径桥梁挠度检测实验研究与探讨

分析了桥梁挠度检测技术,特别分析了水准仪测量技术的现状,并讨论了水准仪测量方法和存在的问题.通过研究发现当水准仪应用于高落差、长跨径桥梁挠度测量时,存在测量效率低,强度大和易产生较大误差等问题.为了进一步分析影响测量效率的因素和误差产生的原因,设计了精密水准仪应用在重庆安稳大桥测量桥梁挠度的实验,并将测量数据与激光投射式桥梁挠度实时监测系统的测量结果进行对比,分析了水准仪检测法在测量过程中产生测量误差的原因.最后,针对测量误差问题进行讨论并提出改进措施.     

基于灰色BP神经网络的混凝土连续刚构桥应力预测

为了对混凝土连续刚构桥施工过程中的应力进行控制与预测,保证桥梁施工的安全,根据灰色理论和BP神经网络建立了灰色BP神经网络应力预测模型GNNM（1,1）．以贵阳花溪特大公路刚构桥施工过程实测应力为输入数据,对模型GNNM（1,1）进行训练,得到了应力预测值．该预测值与检验值的相对误差在3％以内,表明GNNM（1,1）模型的预测精度高,可以对混凝土连续刚构桥施工进行短期应力预测,同时,对大桥应力控制及安全施工具有一定的参考价值．     

基于改进的BP神经网络算法的控制系统在线辨识方法

 讨论了以计算机虚拟仪器为核心器件,搭建了动态测试与系统辨识硬件平台,使用Delphi语言编写辨识模块,实现对控制系统的在线辨识。在非线性系统辨识方面,针对BP神经网络算法中存在的收敛速度比较慢和辨识精度不高的问题,提出一种基于降低网络灵敏度的MBP神经网络辨识算法和一种基于小波分析的神经网络辨识算法,实现了对控制系统的状态进行预测估计。并以“防空武器半实物仿真系统”中的三轴稳定平台为对象,试验验证了算法的正确性。