基于EBF神经网络铁路箱梁桥结构的优化

董连成，李珠君，董 军

(1.黑龙江科技大学 建筑工程学院， 哈尔滨 150022； 2.北京建筑大学 工程结构与新材料北京市高等学校工程研究中心， 北京 100044)

0 引 言

车—轨—桥耦合振动体系研究一直以来都是国内外学者研究的重点，并取得了相当的成果[1-4]。桥梁不仅承受来自上部轨道结构的长期载荷，还承受列车通过时短期冲击的载荷作用。延长桥梁寿命，提高桥梁承载能力，使其经济效益极大化，是桥梁研究的目的。以获得桥梁使用最佳状态为目标，大量学者进行了桥梁的优化研究。谢冠宇等[5]选取深圳东宝河新安大桥—三跨波形钢腹板PC组合连续箱梁桥为研究对象，研究了基于椭圆基函数(Elliptic basis function，EBF)神经网络的桥梁有限元模型修正，结果表明，椭圆基函数神经网络近似模型的模型修正较三阶响应面和径向基函数神经网络有更高的精度。殷允垚[6]将扣减刚度、过渡段长度及填料作为设计变量，对车—轨耦合作用下路桥过渡段进行优化研究。傅强等[7]研究了大跨度斜拉桥的动力优化设计。杨书仪等[8]依托响应面法和有限元技术，建立了桥梁主桁架的挠度、弯曲应力和结构尺寸的函数表达式，对11 m简支钢桥主桁架结构进行优化设计。

优化常用的近似模型有响应面模型、正交多项式模型和神经网络模型等。神经网络以其良好的拟合能力、对非线性映射关系的良好表达能力成为优化构建近似模型的常见选择，而基于EBF神经网络的算法计算效率和精度更高[5]。目前，24 m跨径箱梁桥在制作、维修、施工等方面较易实现，既有铁路和在建铁路上均有应用，如津秦铁路客运专线等。……