HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
19,349,090
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
67
Kỹ thuật xây dựng
Đàm Minh Hùng, Nguyễn Hữu Hưng(1)
Sử dụng tham số dao động và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) xếp hạng tải trọng cho cầu dầm I dự ứng lực
Using vibration parameters and artificial neural network (ANN) for load rating of prestressed I-beam bridges
Tạp chí Giao thông vận tải
2024
9
22-25
2354-0818
Giám sát sức khỏe và đánh giá khả năng chịu lực của công trình cầu thường rất tốn kém và mất nhiều thời gian. Do đó, các công cụ mới có khả năng đánh giá tình trạng cầu nhanh chóng và hiệu quả dựa trên phản ứng cầu sẽ thiết thực. Bài báo đề xuất phương pháp đánh giá khả năng cho cầu dầm I dự ứng lực dựa trên phản hồi động của cầu dưới tác dụng của tải trọng xe di chuyển. Các tham số dao động sau đó được xác định để tính toán độ cứng uốn của cầu bằng lý thuyết động lực học kết cấu. Kết quả độ cứng uốn cầu dùng làm đầu vào mạng nơ-ron nhân tạo để ước tính sức kháng và hiệu ứng tải ở đầu ra của mạng và cuối cùng là đánh giá xếp hạng tải trọng cho cầu.
The health monitoring and assessing the bearing capacity of bridge structures is often very expensive and time-consuming. Therefore, new methods that are capable of quickly and effectively assessing bridge conditions based on bridge response will be practical. This article proposes a method to evaluate the bearing capacity of prestressed I-beam bridges based on the dynamic response of the bridge under the effect of moving vehicle load. The vibration parameters are then determined to calculate the bridge’s bending stiffness using structural dynamics theory. The bridge bending stiffness results are used as input to the artificial neural network to estimate the resistance and load effect at the output of the network and finally evaluate the load rating for the bridge.
TTKHCNQG, CVb 12
Xem toàn văn