PC梁桥施工高程控制理论及方法研究

论文摘要

对大跨桥梁实施施工过程控制,是确保施工质量和安全的重要环节,是确保成桥状态符合设计要求的重要措施。施工控制的内容主要是通过对施工过程中出现的偏差进行分析识别,发现问题并及时进行纠偏,同时对结构的后续阶段进行预测,使施工系统始终处于控制之中。本文详细论述和推导了四种用于桥梁施工阶段高程控制的理论:最小二乘法、人工神经网络、灰色系统理论和卡尔曼滤波法。对最小二乘法和人工神经网络的算法进行了改进,引入了灰色系统理论的应用条件和精度评判标准,对卡尔曼滤波法进行了灵活运用。另外,论文提出了各理论在Matlab里的实现方法,在实际应用最小二乘法和人工神经网络时,为了达到更好效果又引入了参数敏感性分析和灰色关联分析。以一座在建的预应力混凝土连续刚构桥为背景,将各理论应用于实践,对各方法的优缺点和控制效果进行了详细的比较和分析,最后加以综合考虑,提出了以最小二乘法和灰色系统理论相结合的方法。计算结果表明,该方法对大跨度梁桥的高程控制具有较高的实用性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 大跨度预应力混凝土连续梁和连续刚构桥的发展
• 1.2 预应力混凝土梁桥存在的问题
• 1.3 桥梁施工控制的重要性
• 1.4 桥梁施工控制发展概况
• 1.5 本论文主要研究内容
• 第二章 桥梁施工控制理论
• 2.1 概述
• 2.2 最小二乘法
• 2.2.1 基本理论
• 2.2.2 最小二乘法的改进
• 2.2.3 建模设计
• 2.3 人工神经网络
• 2.3.1 人工神经元基本模型
• 2.3.2 BP神经网络的结构
• 2.3.3 激励函数
• 2.3.4 标准BP算法
• 2.3.5 标准BP算法的改进
• 2.3.6 建模设计
• 2.4 灰色系统理论
• 2.4.1 数据生成
• 2.4.2 GM（1，1）模型
• 2.4.3 灰色系统理论应用条件
• 2.4.4 灰色模型精度
• 2.5 卡尔曼（Kalman）滤波法
• 2.5.1 标量Kalman滤波法的信号模型和观察模型
• 2.5.2 最优滤波器
• 2.5.3 最优递归预测器
• 本章小节
• 第三章 程序设计
• 3.1 MATLAB简介
• 3.2 最小二乘法
• 3.3 人工神经网络
• 3.3.1 BP网络的设计分析
• 3.3.2 基本算法实现
• 3.3.3 使用MATLAB工具箱
• 3.4 灰色系统理论
• 3.5 卡尔曼滤波法
• 本章小节
• 第四章 工程实例及分析
• 4.1 工程简介
• 4.2 参数敏感性分析和灰色关联分析
• 4.2.1 参数敏感性分析
• 4.2.2 灰色关联分析
• 4.3 各理论计算结果
• 4.3.1 应用最小二乘法
• 4.3.2 应用人工神经网络
• 4.3.3 应用灰色系统理论
• 4.3.4 应用Kalman滤波法
• 4.4 比较分析
• 4.4.1 应用效果比较
• 4.4.2 优缺点分析
• 4.5 推荐方法
• 本章小节
• 第五章 结论与展望
• 5.1 本文结论
• 5.2 研究展望
• 附录Ⅰ 训练程序
• 附录Ⅱ 训练和仿真程序
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表论文
• 1. 参加的科研项目
• 2. 发表的论文