[发明专利]一种基于神经网络的桥梁整体损伤预警方法在审

专利信息
申请号: 201711085667.6 申请日: 2017-11-07
公开(公告)号: CN107871161A 公开(公告)日: 2018-04-03
发明(设计)人: 肖鑫;刘晓光;赵欣欣;鞠晓臣;蒋欣;左照坤;杨怀志 申请(专利权)人: 中国铁道科学研究院铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院;中国铁路总公司
主分类号: G06N3/04 分类号: G06N3/04;G06N3/08;G01M13/00
代理公司: 北京君泊知识产权代理有限公司11496 代理人: 王程远,胡玉章
地址: 100081 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于神经网络的桥梁整体损伤预警方法,包括采集健康状况下的监测数据;分析桥梁结构自振频率;分析对自振频率产生影响的若干个影响因素;建立训练样本数据库,采用BP神经网络算法,建立所有影响因素与自振频率之间的BP神经网络模型,并对BP神经网络模型进行测试;采集当前状况下桥梁的监测数据,求得自振频率,并将其作为检验样本;模拟当前影响因素下的桥梁自振频率,得出拟合频率值;建立健康样本和检验样本,并将健康样本和检验样本进行假设检验。本发明的有益效果根据桥梁的健康监测数据,分析桥梁自振频率,并以此为损伤预警指标,建立了完善的损伤预警流程,并结合神经网络,提高了该方法的适用性和稳定性。
搜索关键词: 一种 基于 神经网络 桥梁 整体 损伤 预警 方法
【主权项】:
一种基于神经网络的桥梁整体损伤预警方法,其特征在于,该方法包括:步骤1,采集健康状况下桥梁在一段时间内的监测数据;步骤2,通过采集到的监测数据分析桥梁结构的自振频率;步骤3,根据桥梁现场环境,分析对步骤2中的自振频率产生影响的若干个影响因素;步骤4,将步骤2中的自振频率和步骤3中的影响因素作为训练样本,建立训练样本数据库,采用BP神经网络算法,建立这些影响因素与自振频率之间的BP神经网络模型,并对BP神经网络模型进行训练、测试;步骤5,采集当前状况下桥梁的监测数据,求得自振频率,并将该自振频率作为检验样本;步骤6,根据步骤4中建立好的BP神经网络模型,模拟当前影响因素下的桥梁自振频率,得出拟合频率值fs,将其作为健康样本;步骤7,将健康样本和检验样本进行假设检验,观测两者是否存在显著性差异:如果存在显著性差异,则认为当前的桥梁结构发生了损伤,进行损伤预警;如果不存在显著性差异,则认为当前的桥梁结构处于安全状态,并将当前的检验样本扩充到训练样本数据库中,重新对步骤4中建立好的BP神经网络模型进行训练。
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