介绍： 随着斜拉桥跨度的增大，其施工过程中几何非线性的特点越来越明显，这就需要寻求适应于特大跨度斜拉桥几何非线性特点的施工阶段误差控制方法。以跨径为1088m的苏通长江大桥主桥为工程背景，研究其施工过程中误差的来源及控制措施。 大跨度斜拉桥施工控制的两大任务是结构的后期调整与前期预测。对于结构参数的误差修正，首先要确定引起桥梁结构偏差的主要参数，然后运用相应的理论和方法来识别这些主要参数，得到其正确估计值;另外，可以运用相应的理论预测在当前结构参数下今后施工可能出现的线形和应力偏差。综合当前阶段已识别出来的偏差及预测出来的偏差，对结构施工过程中的误差采取控制措施。 对大跨度斜拉桥施工过程中的误差特性和来源进行研究。采用非线性分析软件NLABS对全桥施工过程进行模拟计算，找出基准状态下的钢箱梁无应力线形和斜拉索无应力索长。运用几何控制原理，采用敏感度分析方法，就主梁自重、斜拉索弹性模量等结构参数对结构在施工过程和成桥状态的影响进行分析，找出对结构状态影响较大的主要参数。 对桥梁施工控制的几种理论方法分析比较，BP神经网络算法因其多参数非线性映射的特点，适合在特大跨度斜拉桥施工控制中应用。阐述BP神经网络的基本原理，针对其会陷入局部极小和收敛慢等缺点，提出利用附加动量法和自适应学率结合的算法进行改进等措施。借助MATLAB神经网络工具箱建立多参数识别模型和线形预测模型，对网络仿真结果分析比较，得到结论:基于改进的BP神经网络算法在特大跨度钢箱梁斜拉桥施工过程中进行误差分析与控制是可行的。
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