[发明专利]一种基于径向基函数神经网络的桥梁健康状况的评估方法和系统

权利要求书

1.一种基于径向基函数神经网络的桥梁健康状况的评估方法，其特征在于，

包括以下步骤：

步骤S1：获取网络评估参数和桥梁的物理量的数据值组；

步骤S2：根据所述网络评估参数和所述数据值组，通过径向基函数神经网络计算桥梁健康状况的评估值；

步骤S3：对比所述评估值和桥梁损伤指数等级，判断桥梁的健康状况等级。

2.根据权利要求1所述的一种基于径向基函数神经网络的桥梁健康状况的评估方法，其特征在于，所述网络评估参数包括：输入层至中间层的连接权值w_ij，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,p；中间层至输出层的连接权值v_jt，j＝1,2,…,p，t＝1,2,…,p；中间层各单元的输出阀值θ_j，j＝1,2,…,p；输出层各单元的输出分值γ_j，j＝1,2,…,p。

3.根据权利要求2所述的一种基于径向基函数神经网络的桥梁健康状况的评估方法，其特征在于，所述桥梁的物理量的数据值组包括主梁沉降值、主梁震动值、伸缩缝变形值、桥塔位移值、拉索应力值、桥墩位移值和桥墩沉降值。

4.根据权利要求2所述的一种基于径向基函数神经网络的桥梁健康状况的评估方法，其特征在于，

在步骤S2中，计算桥梁健康状况的评估值的过程包括如下参数：

P_k＝(a₁,a₂,…,a_n)：径向基函数神经网络的输入向量，该输入向量即为所述桥梁的物理量的数据值组；

S_k＝(s₁,s₂,…,s_p)：径向基函数神经网络的中间层输入向量；

T_k＝(b₁,b₂,…,b_p)：径向基函数神经网络的中间层输出向量；

L：径向基函数神经网络的输出层单元输入向量；

C：径向基函数神经网络输出向量，即桥梁健康状况的评估值；

在步骤S2中，计算桥梁健康状况的评估值的具体过程，包括如下步骤：

步骤S21：根据输入向量P_k＝(a₁,a₂,…,a_n)、所述输入层至中间层的连接权值值w_ij和所述中间层各单元的输出阀值θ_j，计算中间层各单元的输入向量S_k＝(s₁,s₂,…,s_p)，计算公式为：

步骤S22：根据步骤S21得到的s_j，计算径向基函数神经网络的中间层输出向量T_k＝(b₁,b₂,…,b_p)，计算公式为：

步骤S23：根据步骤S22得到的b_j,以及所述中间层至输出层的连接权值值v_jt和所述输出层各单元的输出阀值γ_j，计算径向基函数神经网络的输出层单元输入向量L，计算公式为：

步骤S24：根据步骤S23得到的L，计算径向基函数神经网络输出向量C，计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于径向基函数神经网络的桥梁健康状况的评估方法，其特征在于，所述桥梁损伤指数是一个数值区间，其包括若干连续的子区间，每个所述子区间对应一个健康状况等级；所述桥梁健康状况的评估值落入某一个子区间的范围内，则该桥梁的健康状况等级为该子区间对应的健康状况等级。