基于神经网络算法的大跨径斜拉桥随机地震效应主梁动力可靠度研究.pdf

:基于神经网络算法的大跨径斜拉桥随机地震效应主梁动力可靠度研究 :本研究旨在解决大跨径斜拉桥在随机地震作用下的动力可靠度计算问题，采用神经网络算法提高计算效率和精度。 :神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、专业指导 【正文】: 大跨径斜拉桥是现代桥梁建设中的重要类型，其结构复杂，对地震等自然灾害的响应尤为敏感。在地震发生时，桥梁主梁的动力响应和可靠性是确保安全运营的关键因素。传统的动力可靠度计算方法通常涉及大量复杂的数值模拟和概率分析，计算耗时且对计算资源需求高。因此，研究一种高效且精确的计算方法显得至关重要。 本研究引入了神经网络算法，这是一种基于人工神经网络模型的机器学习技术，能通过训练数据自动学习和建立输入与输出之间的非线性关系。在大跨径斜拉桥动力可靠度的研究中，神经网络被用来模拟地震作用下桥梁结构的动态响应，如主梁的位移、速度和加速度等。神经网络可以快速拟合复杂的动力学模型，大大减少了计算时间和资源。 同时，考虑到地震的随机性和桥梁结构参数的不确定性，研究采用了首次超越准则，构建了双重随机功能函数，该函数同时考虑了地震的随机变量和结构参数的随机变量。通过神经网络算法获取结构内力响应的均方根，并结合线性规划优化方法，求解最小可靠度。这种方法不仅能准确评估地震对主梁动力可靠度的影响，而且提高了计算效率。 在实际应用中，以某大跨径斜拉桥为例进行算法验证，结果显示，相比于传统的响应面法，基于神经网络算法的动力可靠度求解方法在保持计算精度的同时，具有更快的拟合速度和更高的计算效率。这表明，神经网络算法在大跨径斜拉桥动力可靠度研究中具有显著优势，为未来桥梁抗震设计和风险评估提供了新的工具和技术支持。 关键词:大跨径斜拉桥、动力可靠度、首次超越准则、功能函数、神经网络算法 总结来说，这项研究通过神经网络算法的应用，为大跨径斜拉桥在随机地震作用下的动力可靠度分析提供了一种高效且精确的方法，不仅优化了计算流程，还提升了分析的准确性，对于提升桥梁设计的安全性和经济性具有重要意义。