大连理工大学：人工智能驱动的吊拉桥非线性研究与软件开发

本篇论文深入探讨了人工智能与机器学习在智能宣传系统软件开发项目小组绩效管理中的应用研究。以大连理工大学的一项博士学位论文为基础，论文聚焦于大跨度自锚式吊拉组合桥的设计与施工过程中遇到的复杂几何非线性问题。作者首先针对这种桥梁结构的特点，提出了一个基于分段悬链线理论的精确计算主缆线形的解析方法，设计了名为CAB的程序，能够考虑索鞍的影响，简化计算流程并保证高精度。 接着，论文进一步探讨了非线性有限元分析技术在自锚式吊拉组合桥的应用。作者详细阐述了如何处理切线刚度矩阵、节点荷载和单元荷载等，以及采用CR列式全量法进行非线性分析的优势，如消除增量步内小转动的限制、基于全量平衡条件计算单元抗力，从而提高计算精度和收敛速度。此外，论文还发展了一种迭代格式，用于计算两节点悬链线索单元的刚度矩阵和节点力，以及考虑活载非线性的计算方法，通过程序FBNL实现高精度的平面非线性分析。 在确定理想成桥状态方面，论文提出结合有限元法和解析法的综合算法，利用程序FBNL进行精确计算，并详细介绍了实施步骤。最后，论文延伸至施工过程的非线性分析，将CR列式全量法应用于多阶段分析，以模拟桥梁施工过程中可能发生的动态变化，确保了整个项目的有效管理和性能预测。 这篇论文不仅展示了人工智能在桥梁工程领域的创新应用，特别是机器学习在优化性能分析和决策支持中的作用，也为提升大跨度自锚式吊拉组合桥的设计和施工效率提供了重要的理论支持和技术工具。通过这些研究，项目小组的绩效管理得以科学化和精准化，对于推动智能桥梁建设具有深远意义。