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大跨度連續(xù)梁拱組合橋施工控制技術(shù)研究

發(fā)布時間:2024-02-28 19:39
  隨著橋梁建設(shè)的不斷發(fā)展,連續(xù)梁橋很難滿足結(jié)構(gòu)大跨徑的高需求,從而發(fā)展起了連續(xù)梁拱組合橋。連續(xù)梁拱作為一種組合體系,其綜合了連續(xù)梁橋和拱橋的受力特性,具有結(jié)構(gòu)剛度大、跨越能力強、橋型美觀等優(yōu)點,因此在鐵路和公路橋梁建設(shè)中均得到廣泛應(yīng)用。由于連續(xù)梁拱組合橋施工工藝復雜且跨度有不斷增大的趨勢,探索該類組合體系橋梁合理的施工監(jiān)控技術(shù)與方法,對確保施工質(zhì)量與安全有重要的現(xiàn)實意義。本文以新建(76+160+76)m連續(xù)梁拱組合橋為工程背景,主要開展了以下幾個方面的研究:(1)簡單回顧了橋梁線形控制的方法及控制系統(tǒng),運用大型分析軟件Midas Civil建立全橋有限元模型對結(jié)構(gòu)進行仿真分析,對可能影響主梁線形的不同設(shè)計參數(shù)在±20%之間進行敏感性分析,得到混凝土等效容重、混凝土等效彈模以及鋼束張拉力為影響橋梁線形的三大主要參數(shù),為后續(xù)線形控制中基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)識別和線形偏差預(yù)測打下理論基礎(chǔ)。(2)參數(shù)識別及偏差預(yù)測對主梁線形控制至關(guān)重要,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點,在梳理其學習算法及語言實現(xiàn)的基礎(chǔ)上,基于Matlab平臺,對三大主要參數(shù)影響下的理論澆筑差值與張拉差值建立學習樣本并進行訓練,然后輸入...

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 橋梁施工監(jiān)控技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外施工控制的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)施工控制的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
2 有限元模型建立及線形控制理論
    2.1 工程背景
        2.1.1 結(jié)構(gòu)構(gòu)造
        2.1.2 橋梁設(shè)計參數(shù)
    2.2 施工過程仿真模擬
        2.2.1 有限元模型的建立
        2.2.2 施工階段劃分
        2.2.3 立模標高的計算
    2.3 主梁線形控制的方法
        2.3.1 開環(huán)控制法
        2.3.2 閉環(huán)控制法
        2.3.3 自適應(yīng)控制法
    2.4 線形控制系統(tǒng)
        2.4.1 線形控制流程
        2.4.2 測點布置及掛籃定位
    2.5 主梁線形偏差影響因素分析
        2.5.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計參數(shù)誤差
        2.5.2 施工誤差
        2.5.3 測量誤差
        2.5.4 結(jié)構(gòu)計算分析誤差
    2.6 參數(shù)敏感性分析
        2.6.1 參數(shù)擾動率的確定
        2.6.2 參數(shù)分析的判斷指標
        2.6.3 參數(shù)分析的結(jié)果
    2.7 本章小結(jié)
3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模型的主梁線形控制
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
        3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法
        3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程
        3.1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab語言實現(xiàn)
    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在參數(shù)識別中的應(yīng)用
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定
        3.2.2 學習與測試樣本的選取
        3.2.3 數(shù)據(jù)歸一化
        3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練
        3.2.5 參數(shù)識別結(jié)果分析
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)拱度偏差預(yù)測中的應(yīng)用
        3.3.1 輸入輸出參數(shù)確定
        3.3.2 學習樣本的選取
        3.3.3 預(yù)拱度偏差預(yù)測結(jié)果及分析
        3.3.5 主梁線形控制結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
4 應(yīng)力控制與研究
    4.1 應(yīng)力測試原理
    4.2 主梁應(yīng)力控制系統(tǒng)
        4.2.1 測點布置
        4.2.2 主梁應(yīng)力控制結(jié)果
    4.3 拱肋應(yīng)力控制系統(tǒng)
        4.3.1 拱肋應(yīng)力計布置
        4.3.2 拱肋應(yīng)力控制結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
5 吊桿力識別與調(diào)整
    5.1 吊桿力識別方法
    5.2 吊桿力識別
    5.3 成橋階段吊桿力調(diào)整
        5.3.1 吊桿力調(diào)整方法
        5.3.2 影響矩陣法在成橋吊桿力調(diào)整中的應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
致謝
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果



本文編號:3913928

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