BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  26,775,640
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật giao thông vận tải

Nguyễn Hữu Hưng(1)

Sử dụng mạng nơ rơn nhân tạo cặp nhật mô hình phần tư hữu hạn để xếp hạng tải trọng cầu dầm hộp thép

Using artificial neural network updated finite element modeling for steel box girder bridge load rating

Cầu đường Việt Nam

2022

4

9-14

1859-459X

Mạng nơ ron nhân tạo, Cầu dầm hộp thép, Xếp hạng tải trọng, Mô hình cập nhật, Điều kiện biên

ANN, Steel box girder bridge, Load rating, Updated model, Boundary conditions

Xếp hạng tải trọng đối với công trình cầu đang khai thác là một bài toán quan trọng giúp cho việc khai thác công trình được an toàn. Tuy nhiên, một trong nhưng khó khăn gặp phải khi giải quyết bài toán này đó chính là không biết chính xác được các tham số thực tế của cầu. Trong bài báo này tiến hành xếp hạng tải trọng cho một cầu dầm hộp thép được xây dựng khoảng 15 năm. Bài báo này nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo để cập nhật lại điều kiện biên cho mô hình phần tử hữu hạn từ kết quả đo dao động tại hiện trường. Sau đó, căn cứ vào điều kiện biên thực tế của công trình tiến hành xếp hạng tải trọng cho cầu. Kết quả của bài báo cho thấy kết quả xếp hạng tải trọng của cầu sẽ chính xác hơn đối với mô hình đã được cập nhật.

The load rating for the bridge in operation is an important problem to help the project be safe. However, one of the difficulties encountered when solving this problem do not know exactly the actual parameters of the bridge. In this paper, load ratings for a steel box girder bridge built around 15 years are carried out. This paper studies the application of an artificial neural network to update the boundary conditions for the finite element model from the field vibration measurement results. Then, based on the actual boundary conditions of the bridge, load ratings for the bridge are carried out. The results of the paper show that the load rating of the bridge will be more accurate for the updated model.

TTKHCNQG, CVv 184

Xem toàn văn