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温度和车辆荷载耦合产生的桥梁极值应力预测
1
作者
樊学平
杨渡
+2 位作者
李九谕
赵启凡
刘月飞
《吉林大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第5期1588-1594,共7页
本文首先采用移动平均法对温度和车辆荷载耦合产生的监测极值应力进行平滑处理,取处理后的低频数据为趋势项信息,初始数据减去趋势项数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤来实现桥梁极值应力的解耦...
本文首先采用移动平均法对温度和车辆荷载耦合产生的监测极值应力进行平滑处理,取处理后的低频数据为趋势项信息,初始数据减去趋势项数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤来实现桥梁极值应力的解耦。其次,建立双变量贝叶斯动态线性趋势性模型(BDLTM)对低频极值应力进行预测分析,采用GRU神经网络模型对高频极值应力进行预测分析。最后,进行耦合极值应力的叠加预测,利用天津富民桥的监测耦合数据验证所建模型的可行性。本文研究成果将为桥梁的预防性养护维护决策提供理论基础。
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关键词
结构工程
桥梁耦合极值应力
移动平均法
BDLTM-GRU模型
BDLTM
GRU神经网络
原文传递
题名
温度和车辆荷载耦合产生的桥梁极值应力预测
1
作者
樊学平
杨渡
李九谕
赵启凡
刘月飞
机构
兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室
兰州大学土木工程与力学学院
出处
《吉林大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第5期1588-1594,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51608243)
兰州大学中央高校基本科研业务费专项项目(lzujbky-2025-05)。
文摘
本文首先采用移动平均法对温度和车辆荷载耦合产生的监测极值应力进行平滑处理,取处理后的低频数据为趋势项信息,初始数据减去趋势项数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤来实现桥梁极值应力的解耦。其次,建立双变量贝叶斯动态线性趋势性模型(BDLTM)对低频极值应力进行预测分析,采用GRU神经网络模型对高频极值应力进行预测分析。最后,进行耦合极值应力的叠加预测,利用天津富民桥的监测耦合数据验证所建模型的可行性。本文研究成果将为桥梁的预防性养护维护决策提供理论基础。
关键词
结构工程
桥梁耦合极值应力
移动平均法
BDLTM-GRU模型
BDLTM
GRU神经网络
Keywords
structural engineering
bridge coupled extreme stresses
moving average method
bdltmgru
BDLTM
GRU neural network
分类号
TU39 [建筑科学—结构工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
温度和车辆荷载耦合产生的桥梁极值应力预测
樊学平
杨渡
李九谕
赵启凡
刘月飞
《吉林大学学报(工学版)》
北大核心
2025
0
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