1.引言
　　大跨度橋梁結(jié)構(gòu)的分段施工,要經(jīng)歷一個(gè)長(zhǎng)期而又復(fù)雜的施工過(guò)程以及結(jié)構(gòu)體系轉(zhuǎn)換過(guò)程[1]。隨著施工階段的推進(jìn),橋梁結(jié)構(gòu)形式、荷載作用方式等都在不斷變化。成橋結(jié)構(gòu)受力狀態(tài)是已經(jīng)完成的各個(gè)工況或各個(gè)階段受力狀態(tài)疊加結(jié)果,因此,有必要通過(guò)施工控制掌握已完成階段的結(jié)構(gòu)受力性能,繼而提供施工控制參數(shù),保證后續(xù)施工的安全并保證最終成橋狀態(tài)的結(jié)構(gòu)受力性能及結(jié)構(gòu)線形符合設(shè)計(jì)要求[2]。影響施工控制的因素眾多[3],施工控制的首要任務(wù)是通過(guò)對(duì)結(jié)構(gòu)實(shí)際反應(yīng)信息的處理,求出符合實(shí)際結(jié)構(gòu)的參數(shù),確保施工的順利進(jìn)行。其中有的參數(shù)可以通過(guò)試驗(yàn)或直接量測(cè)的方法確定;而有的參數(shù)(如混凝土梁段自重、臨時(shí)荷載大小及位置)與測(cè)量值之間的函數(shù)映射關(guān)系十分復(fù)雜,它們既不能通過(guò)直接量測(cè)方法,也難以通過(guò)試驗(yàn)的方法確定,只能通過(guò)一些控制理論的方法對(duì)它們進(jìn)行分析,然后,將修正過(guò)的計(jì)算參數(shù)反饋到控制計(jì)算中去。現(xiàn)存的控制理論主要有影響矩陣識(shí)別法、最小二乘法、線性最小方差估計(jì)、小波估計(jì)、回歸分析等。近年來(lái),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有良好的記憶存儲(chǔ)能力、聯(lián)想能力,而且有良好的容錯(cuò)性和魯棒性,所以廣泛應(yīng)用于橋梁的施工控制中[4-6]。本文基于MATLAB平臺(tái)開(kāi)發(fā)了橋梁施工控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)立模標(biāo)高程序。本文提出一種基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法,該方法基于相關(guān)參數(shù)結(jié)果,并以重構(gòu)的時(shí)間序列作為輸入,采用Elman網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)施工預(yù)測(cè).仿真計(jì)算結(jié)果表明:該程序在學(xué)習(xí)訓(xùn)練后,能預(yù)測(cè)后續(xù)各節(jié)段的立模標(biāo)高并具有良好的精度和魯棒性。
　　2. Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)介紹
　　Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Elman于1990年提出的,該模型在前饋網(wǎng)絡(luò)的隱含層中增加一個(gè)承接層,作為延時(shí)算子,以達(dá)到記憶的目的 [4].Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般分為4層:輸入層、中間層(隱含層)、承接層和輸出層.輸入層的單元僅起信號(hào)傳輸作用,輸出層單元起線性加權(quán)作用.隱含層單元的傳遞函數(shù)可采用線性或非線性函數(shù),承接層又稱為狀態(tài)層,用來(lái)記憶隱含層單元前一時(shí)刻的輸出值并返回給輸入,可以認(rèn)為是一個(gè)一步延時(shí)算子.為了提高Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,本文采用traindx作為訓(xùn)練函數(shù),該函數(shù)為動(dòng)量及自適應(yīng)的梯度遞減訓(xùn)練函數(shù)。以梯度下降動(dòng)量學(xué)習(xí)函數(shù)Learngdm作為學(xué)習(xí)規(guī)則,利用神經(jīng)元的輸入和誤差、權(quán)值或閾值的學(xué)習(xí)速率和動(dòng)量常數(shù),來(lái)計(jì)算權(quán)值或閾值的變化率。分別以tansig函數(shù)、purelin函數(shù)作為隱層節(jié)點(diǎn)傳遞函數(shù)和輸出層傳遞函數(shù).用訓(xùn)練樣本集合對(duì)Elman網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,包括隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量和權(quán)值.對(duì)于具有一個(gè)隱層的Elman網(wǎng)絡(luò).選擇合適的隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)是Elman網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的重要因素.如果能夠?yàn)镋lman網(wǎng)絡(luò)選擇出最佳的隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù),則會(huì)在保證預(yù)測(cè)精度的同時(shí),減少Elman網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和再學(xué)習(xí)的時(shí)間.目前,尚無(wú)普遍適用的隱層節(jié)點(diǎn)確定方法,絕大部分的Elman網(wǎng)絡(luò)都采用經(jīng)驗(yàn)方法確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量. 根據(jù)橋梁所具有的混沌特性[4],確定Elman網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)為5,輸出節(jié)點(diǎn)為1,隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量由試算法確定.根據(jù)已有經(jīng)驗(yàn),初步設(shè)定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)范圍為16~36,然后用測(cè)試樣本集合對(duì)Elman網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試,評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)的效果,選擇出最優(yōu)模型.
　　3.　橋梁結(jié)構(gòu)分析
　　1.1　工程概況
　　忻州至阜平高速公路忻州至長(zhǎng)城嶺段是山西通向東部京津唐環(huán)渤海灣經(jīng)濟(jì)區(qū)的關(guān)鍵通道，是山西省高速公路網(wǎng)“人字骨架、二縱十一橫十二環(huán)”總體規(guī)劃中第三橫的重要組成部分。滹沱河大橋19-30+40+70+40+9-30m預(yù)應(yīng)力砼連續(xù)箱梁、上跨朔黃鐵路和東坪公路。橋梁全長(zhǎng)997.5m。連續(xù)梁橋是雙線直曲線梁,線間距4.6m,最小半徑4500 m。一聯(lián)全長(zhǎng)為237.4 m(含兩側(cè)梁端至邊支座中心各0.7 m)。全橋共分59個(gè)梁段,中支點(diǎn)A0號(hào)塊長(zhǎng)度13 m,一般梁段長(zhǎng)度分成3.0 m、3.5 m和4.0 m合攏段長(zhǎng)2.0 m;邊跨直線段長(zhǎng)11.7 m。箱梁各控制截面梁高分別為:端支座處及邊跨直線段和跨中處為4.5m,邊跨直線段總長(zhǎng)11.7 m(含梁端至邊支座中心0.7 m),中支點(diǎn)處梁高7.5 m,平段長(zhǎng)3.0 m,梁高按圓曲線變化。梁體采用縱向、橫向、豎向三向預(yù)應(yīng)力體系。
　　4.　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在滹沱河大橋線梁橋施工控制中的應(yīng)用
　　4.1 影響施工控制的因素眾多,且有些參數(shù)根本得不到實(shí)測(cè)值,為解決施工控制中影響因素復(fù)雜和不確定性,本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)用于橋梁的施工控制中,確定推測(cè)后續(xù)階段立模標(biāo)高。
　　4.2　訓(xùn)練樣本的生成
　　在橋梁施工中引起標(biāo)高偏差的影響因素有很多,如果將所有因素予以考慮會(huì)增加分析的難度,且未必需要。在施工控制實(shí)踐中,有些影響因素不符合實(shí)測(cè)值,由于施工進(jìn)度的限制,本文部分?jǐn)?shù)值采用理論計(jì)算值。為使計(jì)算簡(jiǎn)單,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中考慮以下因素:理論計(jì)算上混凝土的節(jié)段重量為W、該截面距墩頂中心的距離L、澆筑后下沉量、理論計(jì)算的張拉該節(jié)段預(yù)應(yīng)力束產(chǎn)生的應(yīng)力A,樣本的期望輸出取張拉后的下沉量。elman網(wǎng)絡(luò)的輸入矢量為P=(節(jié)段質(zhì)量, 理論張拉應(yīng)力, 理論截面距墩頂中心距離, 澆筑前后標(biāo)高變化量，理論張拉前后標(biāo)高變化量),目標(biāo)矢量為T=(澆筑前后標(biāo)高變化量),并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)值域要求對(duì)樣本做歸一化處理。如表1
　　表1

梁號(hào)	節(jié)段質(zhì)量/kN	理論張拉應(yīng)力/Mpa	理論截面距墩頂中心距離/m	澆筑前后標(biāo)高變化量/mm	理論張拉前后標(biāo)高變化量/mm
5	1406.1	-0.384	42	-3.605	0.8584
6	1566.6	-0.294	47	-6.132	-0.8030
7	1531.6	-0.306	51	-0.842	-2.1690
8	1426.2	-0.415	55	-11.670	-2.6950
9	1330.6	-0.427	59	-14.980	-4.0760
10	1325.0	-0.435	63	-19.990	-7.0070

　　5.結(jié)　論
　　本文從工程實(shí)際出發(fā),結(jié)合連續(xù)梁橋的施工控制實(shí)例,對(duì)大跨橋梁施工控制過(guò)程中的結(jié)構(gòu)仿真模擬計(jì)算、參數(shù)的測(cè)量與分析狀態(tài)的預(yù)測(cè)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在施工控制中的應(yīng)用)等幾方面進(jìn)行了深入的研究,主要結(jié)論如下:整個(gè)施工過(guò)程中,梁體出現(xiàn)的最大壓應(yīng)力為11.2 MPa,最大拉應(yīng)力為-0.652 MPa;在成橋后,全橋不出現(xiàn)拉應(yīng)力。施工階段應(yīng)力均在規(guī)范允許范圍內(nèi)。全橋合攏時(shí),各重要截面應(yīng)力都有很大的變化,各節(jié)點(diǎn)的撓度變化也比較明顯。因此,在合攏階段,監(jiān)測(cè)的時(shí)間間隔應(yīng)縮短。合攏時(shí)應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),及時(shí)提供可靠數(shù)據(jù),保證合攏順利進(jìn)行。基于MATLAB平臺(tái),編制的elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)立模標(biāo)高的程序,在學(xué)習(xí)訓(xùn)練后,能預(yù)測(cè)后續(xù)各節(jié)段的立模標(biāo)高并具有良好的記憶、存儲(chǔ)能力和魯棒性。
　　6..參考文獻(xiàn)
　　[1] 胡志堅(jiān).基于AI的RC梁橋技術(shù)狀態(tài)評(píng)估專家系統(tǒng)研究(博士學(xué)位論文)[D].上海:同濟(jì)大學(xué),2006.
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　　[4]焦李成.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，1990.