基于机器学习的人工智能：三维桥梁结构内力包络精确计算方法研究

本篇论文《人工智能-机器学习-桥梁空间内力包络图的精确计算方法研究》是哈尔滨工业大学的一篇工学硕士学位论文，由导师 Yuan 教授提出。该研究旨在解决在移动载荷下骨骼结构内部力包络图的精确计算问题，提供了一种名为"Exact Method for Computing Internal Force Envelopes of Skeletal Structures under Moving Loads"的新方法。论文的核心内容是 Yuan 教授的方法，但Lin Sida 学生在其硕士论文中指出，该方法对于三维空间内的骨骼结构内部力包络值计算，尤其是在大跨度桥梁的全局分析中，仅适用于平面骨骼结构，其局限性在于处理鱼骨型梁（通常用于简化桥面结构）时，移动载荷的影响不仅与梁段沿桥面的长度位置有关，还与负载作用于梁节段的横向位置密切相关。 桥梁桥面板结构通常在整体分析中被简化为鱼骨形状的梁，这使得传统的计算方法可能无法准确反映实际受力情况。因此，为了扩展 Yuan 教授的理论，本文专门针对承受垂直载荷的特殊骨骼结构进行了深入研究。论文的主要贡献包括推导了单位节段内部力与负载位置、负载类型以及梁节段位置之间的关系表达式。这是一项关键的进步，因为它试图通过引入人工智能和机器学习技术，如数据挖掘和预测模型，来提高对复杂桥梁结构动态响应的理解，从而得到更精确的空间内力包络图计算。 这项工作的重要性在于，它不仅提升了桥梁设计中的安全性，还能帮助工程师在设计阶段更好地评估结构在实际运行中的性能，特别是在面对移动载荷（如车辆行驶或风荷载变化）时。通过结合人工智能的智能决策和机器学习的自适应能力，论文的研究成果有望为桥梁工程领域带来显著的效率提升和精确度改进。这篇论文是桥梁工程与现代信息技术交叉领域的创新实践，对提高桥梁设计和维护的科学性具有重要意义。