基于小波神经网络的新沂河大桥有限元模型修正

Finite Element Model Correction of Xinyi River Bridge Based on Wavelet Neural Network

以新沂河大桥——预应力混凝土连续梁桥为工程背景,提出了一种基于小波神经网络(WNN)的有限元模型修正方法。该方法首先以不同设计参数条件下有限元模型计算频率作为网络输入,并以主梁混凝土材料密度和弹性模量、支座与伸缩缝处纵、横向约束刚度作为网络输出。进而利用小波神经网络来逼近两者之间的非线性映射关系,并验证该网络的精度及其泛化能力。结合实桥环境振动试验数据,利用保存的网络参数及神经网络的泛化特性,得到有限元模型设计参数的修正值。结果表明:有限元模型修正后的计算结果与实测结果比较吻合,最大误差不超过5%,修正后的有限元模型能较好地反映桥梁的真实状态。