移动荷载下梁桥动力响应数值分析——基于人工智能与机器学习

"这篇文档是浙江工业大学的一篇硕士学位论文，主要研究移动荷载作用下梁桥的动力响应。文章通过深入探讨桥梁振动的物理机制，强调了振动对桥梁使用安全的重要性，特别是在现代公路运输业快速发展背景下，大跨度桥梁的振动问题备受关注。论文详细介绍了梁桥动力特性的计算理论，运用有限元方法建立桥梁动力分析模型，并采用Newmark和Wilson θ 法进行求解。此外，还推导了不同截面型式的刚度、质量和阻尼矩阵的表达式，开发了一套适用于各种桥梁形式的移动荷载振动计算程序，该程序用Fortran语言编写。通过多种桥梁模型、荷载类型和移动速度的计算实例，验证了程序的正确性和计算结果的准确性，具备一定的工程实用性。关键词包括：有限元法、梁桥系统、直接积分法、Fortran语言、梁桥动力响应。" 这篇论文详细阐述了人工智能和机器学习在解决工程问题中的应用，特别是在移动荷载作用下梁桥动力响应的数值分析方面。首先，论文指出桥梁振动是一个能量转换的过程，受到外部荷载如车辆、风和地震等因素的影响。随着交通需求的增长和桥梁设计的复杂化，这种动力响应的研究变得至关重要。 其次，作者运用了有限元方法来建立桥梁结构的动力分析模型，这是现代工程分析中常用的一种数值计算技术。有限元法允许将复杂结构分解成许多简单的元素，简化了计算过程，提高了分析的精确性。通过Newmark和Wilson θ 方法，论文解决了动态方程的数值积分问题，这两种方法是求解非线性动力学问题的常用算法。 此外，论文还探讨了不同类型的桥梁模型（如简支、多跨和弹性支撑）以及不同类型的移动荷载（如常力、简谐力和荷载列）对动力响应的影响。移动速度的变化，如等速、变速和荷载追赶情况，也被纳入分析范围。通过大量的计算实例，验证了自编动力有限元程序的有效性和计算结果的可靠性。 最后，这篇论文展示了人工智能和机器学习在桥梁工程中的潜在应用，可能包括通过机器学习预测和优化桥梁的动力响应，提高设计的安全性和效率。尽管文中并未具体讨论机器学习模型，但可以看出，这种方法论为未来将数据驱动的智能算法集成到桥梁动力分析中奠定了基础。 这篇硕士论文为理解桥梁动力响应提供了理论基础和技术手段，对于桥梁工程领域的人工智能和机器学习应用研究具有重要参考价值。