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在役橋梁動應(yīng)變長期監(jiān)測數(shù)據(jù)的極值估計

發(fā)布時間:2018-02-25 23:28

  本文關(guān)鍵詞: 橋梁健康監(jiān)測 應(yīng)變極值 濾過的泊松過程 模擬退火算法 概率模型 廣義Pareto分布 出處:《鐵道學(xué)報》2017年11期  論文類型:期刊論文


【摘要】:車輛荷載效應(yīng)是橋梁安全評估及可靠性研究的關(guān)鍵因素,基于長期應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)的應(yīng)變極值估計很有意義。以往估計車輛荷載效應(yīng)模型的觀測樣本相對較少,常用的統(tǒng)計模型對于樣本高分位點的估計也不夠準確。采用太平湖大橋120d的動應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù),選取車輛荷載作用下應(yīng)變峰值為研究樣本,確定所需最小采樣時長。采用廣義的Pareto分布作為樣本超閾值概率模型,濾過的泊松過程作為樣本超閾值隨機過程的概率模型,結(jié)合極值統(tǒng)計理論,估計橋梁剩余服役期內(nèi)車輛荷載引起的應(yīng)變極值,給出橋梁不同承載能力情況下主梁的可靠指標及失效概率。結(jié)果表明:廣義的Pareto分布模型可較好地擬合出橋梁動應(yīng)變的右尾分布,能夠比較準確地得出車輛荷載作用下應(yīng)變極值的概率分布。
[Abstract]:Vehicle load effect is a key factor in bridge safety assessment and reliability research. It is significant to estimate the maximum strain value based on long-term strain monitoring data. The commonly used statistical model is also not accurate for the estimation of high score sites of samples. The dynamic strain monitoring data of Taipinghu Bridge for 120 days are used, and the peak strain under vehicle load is selected as the research sample. Using the generalized Pareto distribution as the sample super-threshold probability model and the filtered Poisson process as the probabilistic model of the sample super-threshold stochastic process, combining with the extreme value statistics theory, the minimum sampling time is determined. The strain extremum caused by vehicle load during the remaining service period of the bridge is estimated. The reliability index and failure probability of the main beam under different load-bearing capacity are given. The results show that the generalized Pareto distribution model can fit the right-tail distribution of the bridge dynamic strain well. The probability distribution of strain extremum under vehicle load can be obtained more accurately.
【作者單位】: 合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利學(xué)院;中南大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】:中國博士后科學(xué)基金(2015M581982) 安徽省自然科學(xué)基金(E080505)
【分類號】:U441;U446

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本文編號:1535614

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