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论文题目：独柱墩曲线桥梁抗倾覆稳定性分析
摘要：随着我国交通事业的不断发展以及城市化进程的不断加快，越来越多适应道路线形变化的曲线桥梁被建造。在一些高速公路和城市公路的互通式立交桥交叉口匝道桥设计时，由于桥下空间较小并且桥梁宽度较窄，设计者通常将这些匝道桥设计成独柱墩支撑形式。这种独柱墩曲线桥梁由于占地面积小、线形优美，因此被广泛使用。但近年来我国发生了多起桥梁倾覆事故，倾覆桥梁中独柱墩桥梁占有很大的比例。这是由于设计者在设计时大多重点考虑桥梁结构的纵向受力性能，而忽视了桥梁的横向抗倾覆稳定性能，从而导致这种抗倾覆能力较差的独柱墩桥梁倾覆事故频繁发生。因此，本文以独柱墩曲线桥梁为研究对象，针对其抗倾覆稳定性开展以下研究工作：1.根据《公路钢筋混凝土及预应力混凝土桥涵规范》（JTG D62-2012）讨论稿中关于桥梁抗倾覆稳定系数的计算方法，以长春市南部快速路上某处独柱墩匝道桥为工程实例，分别计算其抗倾覆稳定系数，并分析该匝道桥的抗倾覆稳定性。针对近年来桥梁倾覆事故中频繁出现的超载车辆进行正常使用状态下的过桥单车最大荷载量计算，用以限制严重超载车辆过桥，防止该匝道桥发生倾覆事故。2.针对影响独柱墩曲线桥梁抗倾覆稳定性的五个主要因素，包括桥梁曲线半径、桥台双支座距离、中墩单支座偏心距、边中跨长度比值和桥梁纵坡进行各因素的单独分析，得到了这五个因素对独柱墩曲线桥梁抗倾覆稳定性的影响规律。3.通过灰色关联分析方法分别计算五个影响因素对于桥梁抗倾覆稳定系数的关联度，然后进行关联度排序，得到各影响因素对于桥梁抗倾覆稳定性影响程度的大小关系。针对影响程度最大的两个因素，即边中跨长度比值和桥台双支座间距，提出相关的工程建议供设计人员参考，以提高独柱墩曲线桥梁的抗倾覆稳定性。4.应用BP神经网络和支持向量机对独柱墩曲线桥梁的抗倾覆稳定性进行预测。选取了三个对桥梁抗倾覆稳定性影响程度最大的因素，即边中跨长度比值、桥台双支座间距和桥梁曲线半径。针对这三个主要影响因素，用训练样本数据对BP神经网络和支持向量机模型进行训练，建立起这三个影响因素与抗倾覆稳定系数之间的非线性关系。之后用训练好的模型对独柱墩曲线桥梁抗倾覆稳定性进行预测，比较预测值与实际值的相对误差和相关系数，发现两种模型的预测结果都比较准确，但相比之下支持向量机要比BP神经网络的预测精度更高。两者在桥梁抗倾覆稳定性分析和预测方面都有一定的工程价值。
关键词：独柱墩曲线桥梁； 抗倾覆稳定性； 影响因素； 灰色关联分析； BP神经网络； 支持向量机；
