RBF神经网络结合NSGA-Ⅱ算法在桥梁加固设计优化中的应用Application of RBF Neural Networks Combined with NSGA-Ⅱ Algorithm in the Optimization of Bridge Reinforcement Design
吕长荣,刘鹤,尹文潇
摘要(Abstract)：
为解决预应力混凝土连续刚构桥跨中下挠病害加固设计阶段多参数试算效率偏低、安全效益与经济效益难以协同兼顾的难题，构建了融合RBF神经网络与NSGA-Ⅱ多目标优化算法的加固参数优化体系。选取钢管混凝土拱肋截面尺寸、吊杆组数作为优化变量，将结构基频、拱肋安全系数、吊杆安全系数设定为优化目标；依托Midas/Civil结合均匀试验设计构建有限元样本数据集，通过训练RBF神经网络建立加固参数与结构性能指标的高精度代理模型，以此避免重复有限元迭代计算，再通过NSGA-Ⅱ算法求解多目标对应的Pareto最优解集。研究结果表明：优化后的拱肋、吊杆参数在保证经济性的同时，安全系数均可达到规范要求，桥梁整体刚度得到明显提升。
关键词(KeyWords)： 桥梁加固;加固优化设计;神经网络;优化算法;有限元分析
基金项目(Foundation): 济青高速铁路有限公司科技计划项目（JQKJ2024-10）
作者(Author): 吕长荣,刘鹤,尹文潇
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