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基于BP神经网络-GSL&PS-PGSA的多塔斜拉桥成桥索力优化研究
文献摘要：
为研究多塔斜拉桥成桥索力优化问题,以克罗地亚佩列沙茨大桥6塔中央单索面钢箱梁矮塔斜拉桥为研究背景,基于BP神经网络,引入了GSL&PS-PGSA(生长空间限定与并行搜索的算法组合),建立了以主梁最小弯曲应变能为目标函数的优化模型,提出了一种基于BP神经网络-GSL&PS-PGSA的多塔斜拉桥成桥索力优化方法,解决了易陷入局部最优的缺点,提高了搜索速率、迭代收敛效率和全局寻优能力,对背景桥梁成桥索力进行了优化研究.研究结果表明,优化前后索力最大变化幅度为10.4％,优化后各相邻索力差更为均匀,主梁受力分布更为合理;优化前后主梁变形最大变化幅度为-27.8％,优化后主梁线形更为平缓;验证了基于BP神经网络-GSL&PS-PGSA的多塔斜拉桥成桥索力优化方法的可靠性与精确性.
文献关键词：
桥梁工程;BP神经网络;GSL&PS-PGSA;斜拉桥;索力优化
中图分类号：
作者姓名：
张冬;肖军;周彬;袁晟
作者机构：
中交二公局海外事业部(国际公司),陕西 西安 710061;中交第二公路工程局有限公司,陕西 西安 710065;中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司,北京 100011;长沙理工大学 土木工程学院,湖南 长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]张冬;肖军;周彬;袁晟-.基于BP神经网络-GSL&PS-PGSA的多塔斜拉桥成桥索力优化研究)[J].公路工程,2022(04):34-39
A类：
B类：
GSL,PS,PGSA,多塔斜拉桥,成桥索力优化,优化问题,克罗地亚,沙茨,大桥,塔中,单索面,钢箱梁,矮塔斜拉桥,研究背景,长空,算法组合,弯曲应变,应变能,局部最优,迭代收敛,收敛效率,全局寻优,寻优能力,主梁受力,受力分布,后主,主梁变形,主梁线形,精确性,桥梁工程
AB值：
0.262012
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