基于隐枚举的重载运输下桥梁结构加固方案优选

为解决重载运输中的桥梁加固/重建方案选择困难问题,提出了采用线性规划中的0-1优化模型来选择最优的桥梁处理方案的方法,并在文中对该问题的变量、约束进行了详细的讨论。最后将该模型应用于一个重载物件在运输中遇到的加固方案选择中,利用lingo语言,采用隐枚举方法进行求解,得出了5座桥的最优处理方案。

联合BP神经网络和粒子群的结构有限元模型修正

为解决有限元模型修正中寻优速度慢和算法易于陷入局部最优的问题,提出了采用BP神经网络作为代理模型,采用粒子群算法作为优化算法的模型修正方法。为验证算法的有效性和高效性,采用所提方法对一个钢桁架进行了模型修正,修正结果表明,所提算法能够准确找到结构损伤位置,并且对杆件的损伤程度的识别精度较高,并且与传统的直接调用有限元模型计算结构响应的方法对比,所提方法在寻优速度上具有明显提升。

重载交通作用下桥梁加固方案及计算分析

由于工业上特种重载运输的需求,以及桥梁结构的承载力不足的缺陷,目前重载运输途中往往有需要加固的桥梁。不同于目前多采用标准公路等级荷载作为验算荷载,该文采用特种荷载中的挂车荷载进行通过性验算。首先,以一个运输途经的桥梁加固为案例,详细分析了桥梁加固的流程,然后采用有限元模型对桥梁加固前后的承载力进行了分析,最后对运输挂车的通过性进行了验算。