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作者：赵锐;田志强;宋宇涵;
单位：新疆大学建筑工程学院;新疆建筑结构与抗震重点实验室;新疆大学商学院;兰州理工大学能源与动力工程学院;
摘要：为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性，基于桥梁检测数据，提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先，在现行桥梁检测评价规范基础上，以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标，构建安全风险评估指标体系；然后，采用BWM法和德尔菲法，利用专家经验确定病害层指标权重，结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理；最后，利用BP神经网络对处理后的样本进行训练，根据训练结果，分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比，构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥，对其进行安全风险评估，以验证其适用性。结果表明：运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题，同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求；GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好，准确率达96.49%;相比现行规范，运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估，能改善病害叠加评分过低的问题，评估结果更符合实际情况。
关键词：中小跨径桥梁;;最优最劣法;;BP神经网络;;遗传算法;;粒子群算法;;智能评估模型;;安全风险评估
基金资助：2024年新疆自治区研究生科研创新项目(XJ2024G069)~~
