在轨道循环交变应力作用下地铁车体易产生疲劳损伤。获得车体的载荷-时间历程,进行了强度校核;利用雨流计数法获得了循环载荷谱,根据累积损伤理论对A型地铁车体疲劳寿命进行分析,研究了列车速度、二系弹簧垂向刚度与二系弹簧垂向阻尼系数等对车体关键部位疲劳寿命的影响,分别采用逐步回归法和BP神经网络模型对车体关键部位—枕梁疲劳寿命进行拟合与分析。结果表明,BP神经网络模型具有更高的拟合精度。为A型地铁车体结构疲劳寿命的预测提供理论依据。

为了探究硫酸盐渍土地区粉煤灰混凝土抗压强度随侵蚀时间的变化规律,在某典型硫酸盐渍土地区埋置不同粉煤灰掺量(0、10%、15%、20%)的混凝土试件进行了硫酸盐侵蚀后的抗压强度试验和微观形貌分析,并基于BP神经网络模型预测了试件的抗压强度。试验结果表明:不同粉煤灰掺量试件的抗压强度均随着侵蚀时间的增加先升高后降低;当粉煤灰掺量为10%时,试件的抗压强度最高。SEM分析表明:540 d时大部分试件出现了微裂缝,840 d时试件均发生了劣化,但尚未破坏;当粉煤灰掺量为10%时,试件的劣化不明显;预测结果表明,侵蚀时间是影响掺粉煤灰混凝土试件抗压强度的最主要因素。

为了探究机制砂混凝土的抗压强度变化规律,进行了不同机制砂替代率(0、30%、50%、70%)、粉煤灰掺量(0、20%、30%、40%)和机制砂石粉含量(0、5.8%、11.6%)混凝土试件的抗压强度试验,并结合试验数据建立了BP神经网络模型预测抗压强度。结果表明:随着机制砂替代率的增加,试件的7 d、28 d抗压强度呈先增大后减小的趋势,且在机制砂替代率为50%时达到最大,机制砂替代率对试件的60 d抗压强度影响较小;掺入粉煤灰使试件的早期抗压强度降低,但30%掺量的粉煤灰有利于提高试件的60 d抗压强度;随着机制砂石粉含量的增加,试件的7 d抗压强度先增大后减小,28 d、60 d抗压强度则逐渐增大;建立的机制砂混凝土28 d抗压强度预测模型的精度较高。

运用Matlab语言编程,构造预测交通噪声的LM算法BP神经网络模型,把预测因子(轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差)作为样本输入到网络模型,噪声等效声级作为样本输出,反复训练网络,通过增加隐含层节点数、改进算法,以降低误差,缩短训练时间.

为研究钢纤维页岩陶粒混凝土在台风、海浪和地震等动荷载作用下的动力学性能,制备了5种不同钢纤维掺量的钢纤维页岩陶粒混凝土试件进行静态抗压试验和SHPB单轴冲击试验,分析了3种冲击气压下材料的应变率效应和钢纤维体积掺量对动态抗压强度的影响,并用BP神经网络模型预测了动态抗压强度。结果表明,材料的应变率效应主要体现在增强效果上;不同应变率会影响钢纤维掺量对动态抗压强度的增幅,其中低应变率下增幅最大;BP神经网络模型对钢纤维掺量较小的试验组动态抗压强度预测较准确。