連續(xù)剛構(gòu)橋因其結(jié)構(gòu)剛度大、行車平順性好、造價(jià)低的優(yōu)勢(shì)在橋梁工程中應(yīng)用廣泛。但是,近幾年連續(xù)剛構(gòu)橋在服役過程中出現(xiàn)了嚴(yán)重的下?lián)献冃螁栴},這不僅會(huì)降低橋梁結(jié)構(gòu)的美觀性,更是會(huì)降低橋梁的安全性能,限制連續(xù)剛構(gòu)橋進(jìn)一步在工程中的應(yīng)用。下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)事態(tài)影響因素眾多且具有不確定性,這導(dǎo)致下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)也存在很大的不確定性,然而,當(dāng)前對(duì)下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究停留在下?lián)献冃蔚亩ㄐ苑治錾?缺乏下?lián)献冃物L(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估定量研究方案,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果受主觀因素影響較大。綜上,下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的定量分析是當(dāng)前連續(xù)剛構(gòu)橋下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)研究亟需解決的難題。對(duì)此,本文利用統(tǒng)計(jì)反演理論定量分析基于不確定性的下?lián)献冃物L(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、評(píng)估以及下?lián)献冃渭庸痰?總結(jié)如下:(1)建立了基于統(tǒng)計(jì)反演理論的連續(xù)剛構(gòu)橋下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究方法并以虎跳河特大橋?yàn)槔M(jìn)行下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該方法基于風(fēng)險(xiǎn)因素先驗(yàn)分布以及下?lián)蠙z測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)反演計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素后驗(yàn)分布,利用后驗(yàn)分布進(jìn)行蒙特卡洛抽樣,預(yù)測(cè)橋梁跨中下?lián)系母怕史植?由此進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素統(tǒng)計(jì)反演計(jì)算。(2)分析下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)的危害,歸納連續(xù)剛構(gòu)橋下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)因素并進(jìn)行敏感性分析。基于虎跳河特大橋設(shè)計(jì)資料,建立橋梁有限元正演模型并進(jìn)行虎跳河特大橋下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景參數(shù)敏感性分析,結(jié)果表明影響虎跳河特大橋下?lián)系闹饕L(fēng)險(xiǎn)因素是預(yù)應(yīng)力損失和混凝土徐變。(3)針對(duì)統(tǒng)計(jì)反演需要進(jìn)行大量的有限元計(jì)算導(dǎo)致計(jì)算成本過高的問題,論文提出訓(xùn)練人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型代替有限元正演模型的研究思路,并進(jìn)行人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的可靠性論證,結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以很好的模擬虎跳河特大橋混凝土徐變系數(shù)以及預(yù)應(yīng)力損失與梁體下?lián)现g的關(guān)系。(4)建立下?lián)巷L(fēng)險(xiǎn)因素時(shí)變性和不確定性計(jì)算模型。敏感性分析結(jié)果表明影響虎跳河特大橋下?lián)献冃蔚闹饕L(fēng)險(xiǎn)因素是預(yù)應(yīng)力損失以及混凝土的徐變,二者均具有時(shí)變性和不確定性。參考相關(guān)規(guī)范以及文獻(xiàn)中風(fēng)險(xiǎn)因素先驗(yàn)分布,論文建立了兼顧時(shí)變性和不確定性的混凝土徐變系數(shù)以及預(yù)應(yīng)力損失計(jì)算模型。(5)針對(duì)評(píng)估結(jié)果,體外預(yù)應(yīng)力加固方案,削弱結(jié)構(gòu)預(yù)應(yīng)力損失的同時(shí)優(yōu)化結(jié)構(gòu)應(yīng)力,削弱徐變的影響,并在此基礎(chǔ)上對(duì)加固方案對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響進(jìn)行了分析。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U447;U448.23
【部分圖文】：

構(gòu)簡(jiǎn)單、模型穩(wěn)定、非線性映射能力強(qiáng)的特點(diǎn)，因此論文采用ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立有??？?限元代理模型。ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般模型如圖２－１所示。??：：??輸入層?隱層?輸出層??圖２－１?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?ＢＰ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成元素分為輸入、隱含層、輸出三個(gè)部分，其中，神經(jīng)元和相鄰??１３??

即可以由現(xiàn)象（觀測(cè)結(jié)果）推算因素的計(jì)算模型。結(jié)構(gòu)參數(shù)的反演識(shí)別??問題根本在于所反演系統(tǒng)輸入、輸出結(jié)果的觀測(cè)，在特定條件下擬定一個(gè)最為符??合輸入、輸出關(guān)系的模型空間，結(jié)構(gòu)參數(shù)反演的系統(tǒng)模型如圖２－３所示。求解模型??參數(shù)的前提是確立一個(gè)與反演問題相匹配的模型種類，這個(gè)模型可以以任何一種??形態(tài)存在：它可以是一個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系式也可以是一個(gè)有限元模型。??ｉ＋＋．?＾?．?觀測(cè)值??？結(jié)構(gòu)頭際狀態(tài)?＾??［ｔＡ］??４結(jié)構(gòu)有限元正演模型｜￣??結(jié)構(gòu)參數(shù)調(diào)整Ｐ???圖２－３結(jié)構(gòu)參數(shù)反演主要流程??Ｔａｂｌｅ?２－３?Ｍａｉｎ?ｆｌｏｗ?ｏｆ?ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ?ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ??線性反演問題的數(shù)值求解本質(zhì)上是求解系統(tǒng)的非齊次線性方程式２－１８。??１８??

程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題上，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研宄的主要工作是發(fā)現(xiàn)研宄對(duì)象的不確定性潛在規(guī)??律并建立相應(yīng)的分析模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的概念描述、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)以??及風(fēng)險(xiǎn)控制等，橋梁工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主要流程總結(jié)如圖２－５所示。橋梁工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)??估主要內(nèi)容如下：??（１）
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2864645