基于BP神经网络和粒子群算法的钢管混凝土拱桥可靠度分析

崔凤坤,　王虎军,　徐　岳,　董峰辉

(1.长安大学 公路学院，陕西 西安　710064; 2.同济大学 土木工程学院，上海　200092)



基于BP神经网络和粒子群算法的钢管混凝土拱桥可靠度分析

崔凤坤1,王虎军1,徐岳1,董峰辉2

(1.长安大学 公路学院，陕西 西安710064; 2.同济大学 土木工程学院，上海200092)

文章针对大跨径钢管混凝土拱桥结构可靠度求解困难的问题,将BP神经网络与粒子群算法引入拱桥可靠度分析领域,首先利用BP神经网络对结构极限状态函数进行拟合,将高度非线性的极限状态方程显式化,然后采用粒子群算法全局搜索验算点并求解可靠指标。计算分析结果表明,BP神经网络和粒子群算法弥补了传统可靠度分析方法的不足,提高了计算精度,为大跨径桥梁结构可靠度研究提供了新的思路和手段。

钢管混凝土拱桥;神经网络;粒子群算法;可靠度;可靠指标

0　引　　言

钢管混凝土拱桥具有自重轻、承载能力强及抗震性能好等突出优点,因其较好地解决了拱桥设计与施工的难题,是迄今为止大跨径桥梁中比较有竞争力的桥型之一。随着钢管混凝土拱桥设计理念和施工技术的不断创新,桥梁跨径越来越大,结构越来越柔,对其进行精确的可靠度分析显得尤为重要。

考虑到钢管混凝土结构的复杂性及大跨径桥梁双重非线性的影响,结构在某一特定失效模式下的极限状态函数一般为高度的非线性方程,很难得到准确的显式表达式,因此无法直接利用传统的一次二阶矩法求解可靠指标。……