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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁拉索損傷磁漏檢測

2019-10-14 00:42:30
福建質(zhì)量管理 2019年17期
關(guān)鍵詞:橋梁檢測

(重慶交通大學(xué) 重慶 400074)

引言

我國現(xiàn)已建大量的斜拉橋和懸索橋,僅近 10 年內(nèi)就有超過 20 余座跨徑 400 m 以上的斜拉橋相繼建成,更有一批跨徑處于世界前列的斜拉橋在建設(shè)或籌建中。纜索結(jié)構(gòu)體系是大跨徑橋梁的主要承重構(gòu)件,其安全性和耐久性對橋梁的正常使用和整體安全是極為重要的。由于纜索結(jié)構(gòu)體系是纜索承重橋梁的生命線,一旦因耐久性和安全性不足出現(xiàn)病害與劣化,其承接能力喪失會導(dǎo)致公路橋梁垮塌的惡性事故,造成惡劣的社會影響和巨大的經(jīng)濟損失。目前已建成且在運營中的多座橋梁已發(fā)生過大的振動、嚴(yán)重的銹蝕或斷索事故,如廣州海印大橋斷索,重慶綦江彩虹橋整體垮塌,四川宜賓小南門大橋吊桿斷裂等。還有一些橋梁已全橋換索或正準(zhǔn)備換索,如濟南黃河橋、四川犍為橋、上海恒豐路斜拉橋、廣東九江大橋、云南三達地橋等等。橋梁纜索體系耐久性和安全性不足的問題已引起橋梁工程界的高度關(guān)注,并積極在探索研究解決之中。如何監(jiān)測和評價斜拉橋拉索和吊索(桿)的安全性、耐久性,已成為主管部門和工程技術(shù)人員十分關(guān)注的問題。拉索體系的損傷主要有銹蝕、疲勞斷絲、滑絲和斷裂等幾種,對它們的檢測與監(jiān)測的技術(shù)也主要是針對上述損傷形式開展的。

一、磁漏檢測系統(tǒng)

磁漏檢測法無損檢測對于構(gòu)件銹蝕、裂紋等缺陷的檢測其方法日趨成熟,在眾多的無損檢測方法中磁檢測原理是最佳的無損檢測方法之一。而磁漏法是無損檢測的主要手段,它通過測量被磁化的拉索表面泄露的磁場強度來判定缺陷的大小。一旦拉索的表面有損傷或斷絲,一部分磁場將從拉索中泄露出來,這一外泄的磁場可被傳感器檢測。當(dāng)拉索遇到里面或內(nèi)部缺陷產(chǎn)生的材料間斷時,磁力線將會發(fā)生聚集(畸變),從而引起可被檢測的磁漏或磁場變化。目前此方法廣泛應(yīng)用于鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的鋼筋定位檢測和鋼絲繩的檢測。

本文采用磁漏檢測指數(shù)進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分析。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

(一)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

橋梁拉索的磁漏檢測會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),由于橋梁拉索預(yù)存缺陷,這樣大的數(shù)據(jù)對比是一項浩大工程,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以比較少的變量元將數(shù)據(jù)進行分類。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入磁漏檢測中來對磁漏值設(shè)置門閾值,在這里將磁漏檢測偏離正常磁場值的離差作為橋梁拉索應(yīng)力損傷信號的特征值。

(二)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

BP算法由輸入層Lx→隱含層Lz→輸出層Ly3大部分構(gòu)成。其中,輸入層和輸出層 各一層,而隱含層可以擴展到多層。不同層的神經(jīng)元之間可以全連接,同一層的神經(jīng)元之間無連接。輸入信號經(jīng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用函數(shù)后,最后得到輸出信號。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法層

(1)最開始,為Lx與Lz的連接權(quán)值vik,Lz與Ly的連接權(quán)值wkj以及Lz的閾值φk,Ly的閾值γj賦值,從[-1,1]中取任意一個值。

(2)每個模式對(Xh,Yh)(h=1,2,…,m),進行下列操作:

前向傳播:

a)將Xk的值送到Lx層的安源,再將Lx單元激活值xi通過連接矩陣V送到Lz層單元,然后產(chǎn)生Lz層單元新的激活值:

b)同理計算出Ly單元的激活值:

c)計算Ly層輸出層單元的一般化誤差:

反向傳播:

d)計算Lz層單元相對于每個Ly層輸出層的一般化誤差的誤差:

其中ek代表Ly層的誤差逆?zhèn)鞑サ絃z層。

e)調(diào)整Lz層單元到Ly層單元的連接權(quán)Δwkj=αzkdj,k=1,2,…,q且j=1,2,…,m,其中α為學(xué)習(xí)率,且0<α<1。并調(diào)整Ly層單元的閾值:Δj=αdj,j=1,2,…,m。

f)調(diào)整Lx層單元到Lz層單元的連接權(quán)ΔVik=βaiek,i=1,2,…,n,k=1,2,…,q,其中β為學(xué)習(xí)率,且0<β<1。并調(diào)整Lz層的閾值:Δk=βek,k=1,2,…,q。

(3)重復(fù)步驟(2)直到誤差d變得足夠小為止。

(三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)總結(jié)

綜上,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的方法分為兩個階段。在第一個 階段,即 a)b)c)階段,運用給定的Ak的值,結(jié)合連接權(quán)值和閾值求得激活值。在 d)e)f)g)h)階段,也就是第二階段,根據(jù)最終輸出誤差反向?qū)Ω鲗舆B接權(quán)值進行修正,直到整個網(wǎng)絡(luò)的誤差的均方趨向于設(shè)定的最小值。

三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在磁漏檢測法中的應(yīng)用

磁漏檢測法主要檢測鋼絲繩磁化回路中主磁通變化,判斷腐蝕銹蝕等引起鋼絲繩橫截面重金屬界面總合變化的缺陷,采用此方法比目測法更加的精準(zhǔn),并且檢測也相對容易,但其檢測的磁場數(shù)據(jù)是一個相對的數(shù)據(jù),要根據(jù)與其 他數(shù)據(jù)的對比才能判斷出當(dāng)前位置是否有缺陷,于是使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分為兩類,一類為專門用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),另一類為測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的測試數(shù)據(jù)。

(一)數(shù)據(jù)采集與清洗

采集5000組磁漏檢測數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)包含1米橋拉索的磁漏檢測數(shù)據(jù),其中拉索腐蝕程度分以下等級:

表2橋拉索腐蝕程度等級表

用此5000組數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,選取30組其他磁漏檢測數(shù)據(jù)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測橋拉索缺陷損壞程度,再與真實缺陷損壞檢測數(shù)據(jù)進行對比,檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果。

對數(shù)據(jù)中每組數(shù)據(jù)求組內(nèi)方差,對方差特別大的組進行排查,發(fā)現(xiàn)其異常值后,可采用刪除或者插補等方法來簡單清洗數(shù)據(jù)。

(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測試

經(jīng)過實驗,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過5000組數(shù)據(jù)進行前向傳播和誤差反向傳播訓(xùn)練確定了各神經(jīng)元的權(quán)值和閾值。再將準(zhǔn)備的30組測試數(shù)據(jù)作為輸入層單元進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試,輸出結(jié)果的值則歸為離輸出值最近的一個等級,例如0.7歸為“1”等級。

表2 5000組訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)

經(jīng)過計算,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試后的30組數(shù)據(jù)經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算后,有5組出現(xiàn)了錯誤,計算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率為83.33%。

綜上所述,通過橋拉索磁漏檢測數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,其得到的模型可以檢測橋拉索存在的的缺陷損傷程度,并且由于其損傷程度等級較多,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出分類等級的時候存在誤差,但從圖中可以看出,其分類出現(xiàn)誤差,但都與原等級相近。

圖2 測試數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)對比

四、結(jié)論與展望

在本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對磁漏檢測數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練與測試的結(jié)果中,準(zhǔn)確率高達83.33%,并且非準(zhǔn)確值與原始值的離差并不大。結(jié)論認為,可以通過磁漏檢測數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,讓訓(xùn)練后權(quán)值與閾值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷橋拉索的損傷程度等級。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于支持向量機等算法不會產(chǎn)生更多的變量,所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)預(yù)測評估等領(lǐng)域,特別是對大容量的數(shù)組數(shù)據(jù)分析,有得天獨厚的優(yōu)勢和發(fā)展前景。

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