基于IGRNN的组合梁箱内填充混凝土尺寸优化

摘要

钢-混组合连续梁负弯矩区的受力性能一直是桥梁工程界关注的重点，现有研究主要针对混凝土桥面板受拉提出改进措施，却很少关注钢梁承压这一普遍现象。在钢-混组合梁中，钢梁（尤其是墩顶负弯矩区的钢底板处）承受着全桥最大的压应力。为此，该文以浙江某钢-混组合梁桥为工程背景，提出在施工阶段，在墩顶负弯矩区箱梁内部填充部分现浇混凝土，以减小钢底板承受的压应力。首先，建立该组合梁桥的Ansys有限元模型进行应力分析；然后，以填充混凝土沿纵桥向的长度和竖向厚度为变量参数，以钢梁底板峰值压应力最小值为优化目标，利用改进广义回归神经网络（IGRNN）进行尺寸参数寻优；最后，将预测的最优尺寸代入有限元模型验证准确性。研究结果表明：在墩顶负弯矩区箱梁内部浇筑填充一定量的混凝土，能显著减小钢梁底板所受到的压应力；同时，IGRNN可大幅提高尺寸寻优效率。对于案例组合梁桥，其预测出的最优尺寸及其对应的钢梁底板压应力值与有限元模型计算所得到的压应力值误差在5%以内，且优化后钢梁底板压应力相较于原结构降低了74.9%，优化效果显著。研究成果及方法可为同类型桥梁减小墩顶处钢梁底板压应力及相关问题提供参考。

关键词

桥梁工程 / 钢-混组合梁 / 有限元模型 / 改进广义回归神经网络 / 尺寸优化