1 引言
隨著我國基礎(chǔ)建設(shè)的快速發(fā)展， 越來越多的橋梁得以修建，并逐步投入使用。如何科學(xué)地了解運營中橋梁的健康狀況，并實時地對橋梁進行養(yǎng)護和管理日益成為橋梁養(yǎng)管人員及專家關(guān)注和研究的熱點。以斜拉橋為例，及時準確地了解橋索受力的變化情況，在斜拉橋的運營和維護過程中占有重要的地位。在對斜拉橋進行檢測的過程中，首先將加速度傳感器安裝在斜拉索上，通過測定橋索振動的頻率，根據(jù)公式（1）得到該橋索所受的拉力值。
式（1）中， 為弦單位長度的重量，L為斜拉索長度，g為重力加速度，rt是弦振動的階數(shù)， 是第rt階的自振頻率。為了將測量過程中的外部影響減到最小，對全部橋索（一般為幾百根）受力的測量，理論上必須在同一時間內(nèi)完成。在實際情況下，這一點是很難做到的，而且在測量過程中，由于測量人員在技術(shù)上的差異性，以及在繁重工作下引發(fā)的疲勞性，必然會在檢測結(jié)果中引入較大的人為誤差。文章著重探求一種方法，根據(jù)橋梁測量的歷史數(shù)據(jù)，通過構(gòu)造相關(guān)模型，在橋索受力值（或其變化）之間建立映射關(guān)系。這樣做的目的，是對部分斜拉索的索力進行測量，然后通過映射關(guān)系，得到其余橋索的受力情況。大家知道，根據(jù)結(jié)構(gòu)理論，斜拉橋是一個高次超靜定體系。當某一根斜拉索的受力情況發(fā)生變化時，其余斜索的受力狀況必定發(fā)生相應(yīng)變化。由于斜拉橋結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，以及斜拉索分布的互異性等諸多原因，很難使用傳統(tǒng)方法建立模型，來反映這種相對變化規(guī)律。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以人腦的微觀網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，通過大量神經(jīng)元的復(fù)雜連接，采用自底向上的方法，通過自學(xué)習、自組織和非線性動力學(xué)所形成的并行分布方式來處理難于形式化的模式語言【】1。另外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計構(gòu)造以實際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，不僅將環(huán)境因素直接融入到模型當中，而且對其感興趣的數(shù)據(jù)具有信息處理的功能閉?；谝陨咸攸c，筆者認為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于該問題的處理將更為有效。2 建立橋索索力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型鑒于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諸多優(yōu)點，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛運用于模式識別與圖像處理，控制和優(yōu)化以及通信等諸多領(lǐng)域。在流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，BP模型是發(fā)展較為成熟的一種，文中將使用BP模型建立橋索受力之間的映射關(guān)系。
2．1 橋索索力的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
該文建立的BP模型是一種多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)分為三層：一個輸入層，一個輸出層和一個隱層，其中隱層節(jié)點采用sigmoid作用函數(shù)，輸入、輸出層節(jié)點均采用pureline作用函數(shù)。層間節(jié)點的連接使用全聯(lián)接方式，并為每個連接賦予一定權(quán)值。其結(jié)構(gòu)圖如圖1。其中，輸入層節(jié)點數(shù)為實測橋索數(shù)目，輸出層節(jié)點數(shù)為余下的橋索數(shù)目-； 因而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層節(jié)點總數(shù)將與橋索總數(shù)相同，這樣建?？梢允顾髁χ底兓南嚓P(guān)情況直接從BP網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出的關(guān)系中得到；網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點個數(shù)為輸入、輸出層節(jié)點個數(shù)之和；網(wǎng)絡(luò)學(xué)習策略采用監(jiān)督式算法。
2．2 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
從斜拉橋測量的歷史數(shù)據(jù)，得到用于BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)節(jié)的訓(xùn)練樣本集．s={．s1，．sn }，其中N為樣本集大小，且有ISil=橋索總數(shù)M。用I表示某一訓(xùn)練樣本中作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入元素構(gòu)成的矢量，有I={x1,x2⋯ ，xn}；用 表示該訓(xùn)練樣本中作為BP網(wǎng)、 絡(luò)輸出的元素構(gòu)成的輸出矢量，有 T={d1，d2，⋯ ，dm-p}BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程如下：
（1）隱層
用 Vj表示隱層節(jié)點J的輸入，yj表示該節(jié)點的輸出；輸入層節(jié)點i和隱層節(jié)點j之間的連接權(quán)重用Wij表示， 并有以
下關(guān)系：
3 實驗及分析
文章以長江上某座斜拉橋作為研究對象， 該橋為4塔及208根斜拉索組成的斜拉橋。筆者使用自行研制的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在不同時期采集了ll組索力數(shù)據(jù)，其中每一組數(shù)據(jù)由全部208根橋索索力組成。為了簡化BP網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，并且突出研究重點，分別對這11組數(shù)據(jù)進行預(yù)處理：首先，根據(jù)橋索與水平夾角求出每根橋索索力的垂直分量，這樣做主要是考慮到橋索在垂直方向上所受的力更為顯著并且重要；其次，考慮到橋梁結(jié)構(gòu)的對稱性，對位于同一位置上的上、下游兩根橋索的索力垂直分量求算術(shù)平均，用得到的均值作為該兩根斜拉索索力的代表，這樣做在保證模型合理性的前提下，有效地減少了數(shù)據(jù)的規(guī)模。于是，得到預(yù)處理后的11組數(shù)據(jù)，設(shè)為．S={S1,S2，⋯ ，Sn}，其中Si={di1,di2 ,di104且i=1，2，⋯ }，且i=1，2，⋯ ，11,S 中元素的編號順序與橋索排列順序一致。在構(gòu)造BP網(wǎng)絡(luò)的過程中，使用．S中的前八組數(shù)據(jù)作為B網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集，用其余的三組數(shù)據(jù)組成測試樣本集。對于第i組數(shù)據(jù)，選取奇數(shù)編號的項作為網(wǎng)絡(luò)的輸入矢量 =（di1，di3，⋯ ，di103}，偶數(shù)編號的項作為輸出矢量Ti={di2,di4,...,di104}這樣。BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層節(jié)點數(shù)目恰好相等，并且皆為52。BP網(wǎng)絡(luò)的測試結(jié)果見圖3，圖4和圖5。
在圖3，圖4和圖5中，橫軸標注與BP網(wǎng)絡(luò)的輸出層各節(jié)點相對應(yīng)；縱軸表示輸出層各節(jié)點對應(yīng)的索力值（對兩條曲線歸一化后，縱軸在【0，1】之間）。對于同一組測試樣本數(shù)據(jù)，節(jié)點用小正方形代表的曲線是用BP網(wǎng)絡(luò)映射得到的結(jié)果，節(jié)點用圓形代表的曲線表示對應(yīng)橋索經(jīng)實測得到的受力值。兩條曲線的一致程度，反映了所構(gòu)造BP模型的有效性。兩條曲線越一致，就表明BP模型對真實情況的模擬更加準確。從測試結(jié)果來看，構(gòu)造的BP網(wǎng)絡(luò)的確可以對斜拉橋的橋索受力之間的關(guān)系有大致正確的反映。當然，也可以看到結(jié)果并不是“完全吻合”，這主要是因為BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本的數(shù)量有限，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不夠充分；另外，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取上，還有需要進一步改進的地方。這些將是筆者未來研究工作的
重點。
4 結(jié)論
在斜拉橋的檢測過程中，對斜拉索受力情況的了解是重點之一。采用傳統(tǒng)實測的方法，不僅要耗費巨大的人力、物力。而且可能會將人為誤差引入測量數(shù)據(jù)中。為此該文在已有橋梁檢測的歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上， 使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)造BP模型，在斜拉索受力之間建立映射關(guān)系；在實際的橋梁檢測過程中，只需要對部分橋索受力情況進行實地檢測，通過BP模型的映射，就可以得到其余橋索受力值。通過實驗，筆者認為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在解決斜拉橋橋索受力檢測問題上是相當有效的.
