基于WOA-BP神经网络的桥梁移动车辆荷载参数识别研究

为高效准确地识别桥梁结构上的移动荷载参数,该文提出一种基于鲸鱼算法(WOA)的BP神经网络的桥梁移动荷载分层识别方法,构建基于WOA-BP神经网络移动荷载参数识别模型。通过该移动荷载识别模型对桥上车辆的作用车道、车速和车辆载重进行分步、耦合识别。并以某预应力简支箱梁桥为背景,通过随机车流作用下的动态响应实测数据并结合桥上车辆行驶视频资料验证该文所提出的方法及神经网络识别模型的适用性。研究结果表明:该文提出的移动荷载参数识别方法识别精度高、收敛速度快、具有较强的鲁棒性和抗噪能力,能够准确识别桥梁移动荷载参数。

考虑裂缝扩展的沥青路面疲劳寿命预估方法

为准确预估沥青路面的疲劳寿命,建立带预制裂缝的三维有限元模型,预制裂缝贯穿基层并扩展至沥青层底1 cm,通过对比分析标准轴载作用下,沥青层厚度、沥青层模量、半刚性基层厚度、地基模量、裂缝长度,以及裂缝宽度对应力强度因子的影响,从而基于Paris公式构建了基于病害发展的路面结构寿命预估模型。结果表明,影响张开型裂缝的主要因素为沥青层厚度、半刚性层厚度、裂缝扩展长度;影响剪切型裂缝的主要因素为沥青层厚度、半刚性层厚度、地基模量、裂缝扩展长度;裂缝长度的增加会严重降低路面的使用年限。