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摘要
车辆超载会对桥梁结构产生不可逆的损伤，降低桥梁的使用年限，严重的可直接导致桥梁垮塌。目前获取过桥车辆轴重的主要途径为商用桥梁动态称重系统。然而，商用桥梁动态称重系统的核心算法—Moses算法通过误差函数得到的轴重识别方程为病态方程，导致在轴距较近、路面较粗糙时存在过拟合的问题，而且进行轴重识别时未区分单个车轴轴重对轴重识别结果的贡献度，导致单轴轴重识别结果精度不高。对此，本文提出一种基于最大熵正则化的桥梁动态称重算法。首先，引入熵正则化项和与轴重分配相关的权重系数，建立误差函数；其次，计算误差函数的梯度代入非线性共轭梯度法的迭代公式，得到每个正则化参数对应的轴重；然后，将每个正则化参数对应的轴重代入Regińska公式中计算参数ψv，绘制λ-ψv曲线，得到曲线极小值对应的轴重，该轴重即为所需轴重值；最后，通过数值仿真和实桥测试验证最大熵算法识别结果的准确性和鲁棒性。结果表明：无论是数值仿真还是实桥测试，最大熵算法的轴重识别精度都优于Moses算法。尤其对于实桥测试，最大熵算法前轴的误差均值为27.1%，远低于Moses算法的36.3%。由此说明新算法通过引入熵正则化项和权重系数，可以在一定程度上抑制方程的过拟合，消除部分测量误差的影响，提高单轴轴重识别结果的精度，可以更好地应用于实际桥梁的车辆监管。
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