目前,對于大跨徑預(yù)應(yīng)力梁橋,主梁長期下?lián)蠁栴}已經(jīng)被學術(shù)界廣泛關(guān)注。預(yù)應(yīng)力混凝土橋梁的變形和裂縫隨著時間的延續(xù)不斷增加,導(dǎo)致其工作狀態(tài)不斷惡化,引起這種病害的主要原因為結(jié)構(gòu)的時變效應(yīng)。經(jīng)研究:混凝土收縮徐變效應(yīng)是影響橋梁結(jié)構(gòu)時變效應(yīng)中主要的原因之一,目前所用的收縮徐變預(yù)測模型對結(jié)構(gòu)響應(yīng)的預(yù)測存在低估或者高估的風險,因此本文以美國西北大學Bazant教授所建立的收縮徐變數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),利用殘差法進行規(guī)范模型評估,并對二者的殘差進行數(shù)學分析以及建立殘差的數(shù)學模型;此外,利用比值法建立不確定性系數(shù)的概念,并利用其作為修正模型進行混凝土梁的長期變形。本文取得的主要研究成果有:（1）以簡支梁的結(jié)構(gòu)響應(yīng)以及具有的高維非線性特征的橡膠混凝土抗水滲透試驗為基本算例,介紹代理模型的選擇方法。首先以簡支梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)問題為例,探究了高斯過程的學習效率隨著樣本容量的變化,結(jié)果表明:在樣本容量很小的情況下,高斯過程依然有著良好的擬合效果。其次,以橡膠混凝土的抗水滲透試驗數(shù)據(jù)為代表的高維非線性問題為例,結(jié)合傳統(tǒng)響應(yīng)面法,通過兩個方法所得結(jié)果的比對表明:在小樣本以及高度非線性的情況下,高斯過程比傳統(tǒng)響應(yīng)面,有更高的準確性... 

【文章來源】：西安建筑科技大學陜西省

【文章頁數(shù)】：106 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Koror-Babeldaob破壞前后

西安建筑科技大學碩士學位論文2目前，對于大跨徑預(yù)應(yīng)力橋梁，主梁長期下?lián)蠁栴}已被學術(shù)界廣泛關(guān)注。預(yù)應(yīng)力混凝土橋梁的變形和裂縫隨著時間地延續(xù)不斷增加，導(dǎo)致其工作狀態(tài)不斷惡化。顯然，結(jié)構(gòu)響應(yīng)的時變效應(yīng)是這種病害的主要原因之一。時變效應(yīng)是指材料性能、結(jié)構(gòu)狀態(tài)以及荷載隨著時間的不斷變化。當前，時變效應(yīng)對于預(yù)應(yīng)力混凝土橋梁影響的研究主要集中在：混凝土收縮徐變、預(yù)應(yīng)力的長期損失評估等方面。Bazant，Vrablik等對Koror-Babeldaob橋病害的研究指出，預(yù)應(yīng)力混凝土設(shè)計中收縮徐變的計算模型對于后期變形的估算至關(guān)重要[6,10]。圖1.1Koror-Babeldaob破壞前后圖1.2黃石長江大橋從設(shè)計方面來講，預(yù)防這種病害最直接的方法就是合理及準確地預(yù)估橋梁的長期變形。若要準確地預(yù)測其長期變形，需要合理地估計預(yù)應(yīng)力的時變損失、混凝土的收縮徐變等時變效應(yīng)，其中，混凝土的徐變系數(shù)和收縮應(yīng)變是計算和預(yù)測長期變形十分重要的參數(shù)，其精度需要不斷地加強并且降低預(yù)測的不確定性。從上世紀開始，國內(nèi)外學者們開展了大量混凝土收縮徐變試驗，提出了很多種預(yù)測模型。然而收縮徐變的高度不確定性，使得長期變形的預(yù)測變得十分困難[11]。由于國內(nèi)外各種計算方法都是建立在試驗數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的經(jīng)驗公式，試驗條件的局限性以及研究目標的差異，不同學者所得到的計算模型考慮的因素也不盡相同。目前，針對混凝土橋梁收縮與徐變效應(yīng)和預(yù)應(yīng)力損失的計算方法、計算理論較多，各種方法之間差異較大[12]，如圖1.3、1.4所示，RajeevGoel[13]以Russell和Larson

西安建筑科技大學碩士學位論文172.3算例分析2.3.1簡支梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)分析為了檢驗高斯過程回歸在處理小樣本試驗數(shù)據(jù)的高效性和準確性，本章擬用簡支梁在集中力作用下的力學響應(yīng)為指標進行高斯過程回歸的建模。在模型中，集中力和彈性模量采用拉丁超立方采樣方法從{[13kN,23kN]，[150GPa,300GPa]}抽取100個樣本點，樣本點如圖2.4所示，以每個樣本點的參數(shù)建立有限元仿真模型，簡支梁有限元模型如圖2.5所示。1214161820222412141618202224140160180200220240260280300320彈性模量(GPa)荷載(kN)圖2.4采樣樣本點圖2.5簡支梁有限元模型在建立高斯過程回歸模型時，通常使用零均值的高斯過程[73]作為先驗分布，即m(x)0。對于核函數(shù)，本章中使用Matérn核函數(shù)。待核函數(shù)確定之后，將其值代入到似然函數(shù)中進行訓(xùn)練從而得到自適應(yīng)的超參數(shù)優(yōu)化值。然后，利用所得到的超參數(shù)優(yōu)化值，進行回歸集上的后驗均值以及后驗方差的計算，從而給出回歸集對應(yīng)響應(yīng)值的預(yù)測值以及相應(yīng)的具有一定置信度的區(qū)間估計。高斯過程回歸的具體算法如下所示：


本文編號：3351379