平行钢丝斜拉索疲劳性能评定Ⅰ:钢丝疲劳寿命模型

发布时间：2020-11-02 11:27

　　 平行钢丝斜拉索疲劳性能评定研究分为两部分,该文为第一部分:钢丝疲劳寿命模型。根据三参数幂函数应力-寿命模型与指定应力幅下疲劳寿命服从两参数Weibull分布,推导表征疲劳寿命的多参数Weibull模型,将疲劳寿命与应力幅统一在模型中。进一步根据疲劳截尾数据的条件概率分布建立疲劳模型参数EM估计算法,通过分析文献中钢绞线疲劳数据及研究开展的高强钢丝疲劳数据阐述多参数Weibull模型的适用性与优点。研究表明:该多参数Weibull模型能够较好地描述钢丝及钢绞线疲劳试验数据,指定应力幅时疲劳寿命简化为两参数Weibull分布,指定疲劳寿命时应力幅简化为三参数Weibull分布。文中提出的模型参数EM估计算法有效地解决了含有截尾数据的模型参数估计问题,采用全部疲劳试验数据进行模型参数估计,提高模型参数估计的准确性。
【部分图文】：

·66·土木工程学报2017年图1EM算法各参数收敛过程Fig．1ConvergenceprocessofparametersinEMalgorithm模型参数估计值与中间变量V的计算结果在图2中给出。从图2中可以看出，中间变量V各数据点的经验累积概率在Weibull概率图呈直线关系，且均在估计模型的附近。中间变量V可以通过95%显著水平的KS假设检验服从形状参数β=3．975、特征参数K=2．905×1012的两参数Weibull分布。从图中可以看出不同应力幅对应的钢绞线疲劳试验数据点均较好地服从本文提出的疲劳模型。不同应力幅下钢绞线疲劳试验数据、截尾数据及估计得到截尾数据的期望值在图3中给出，同时图3给出采用本文提出的疲劳模型计算得到的钢绞线PSN曲线。钢绞线中值SN曲线和概率保证率99．7%(失效概率0．3%)的SN曲线如下:logN=13．201－2．96log(ΔS－66．523)(24)logN=12．894－2．96log(ΔS－66．523)(25)文献［22］采用式(2)，假定S0=0，采用对数正态分布统计每个应力幅下钢绞线疲劳试验数据且未考虑截尾数据，通过回归得到中值SN曲线及保证率99．7%的SN曲线亦在图3中给出。从图3中可以看出对于中值SN曲线，当应力幅图2中间变量V的Weibull概率图Fig．2WeibullplotofvariableV图3钢绞线PSN曲线Fig．3PSNcurvesofstrand较高时，文献［22］和本文模型计算结果较为接近，当应力幅较低时，疲劳数据离散性增大，特别对于截尾数据，本文估计得到其循环次数的期望值为2．145×106，而文献［22］中截尾数据并未参与统计，此外，文

·66·土木工程学报2017年图1EM算法各参数收敛过程Fig．1ConvergenceprocessofparametersinEMalgorithm模型参数估计值与中间变量V的计算结果在图2中给出。从图2中可以看出，中间变量V各数据点的经验累积概率在Weibull概率图呈直线关系，且均在估计模型的附近。中间变量V可以通过95%显著水平的KS假设检验服从形状参数β=3．975、特征参数K=2．905×1012的两参数Weibull分布。从图中可以看出不同应力幅对应的钢绞线疲劳试验数据点均较好地服从本文提出的疲劳模型。不同应力幅下钢绞线疲劳试验数据、截尾数据及估计得到截尾数据的期望值在图3中给出，同时图3给出采用本文提出的疲劳模型计算得到的钢绞线PSN曲线。钢绞线中值SN曲线和概率保证率99．7%(失效概率0．3%)的SN曲线如下:logN=13．201－2．96log(ΔS－66．523)(24)logN=12．894－2．96log(ΔS－66．523)(25)文献［22］采用式(2)，假定S0=0，采用对数正态分布统计每个应力幅下钢绞线疲劳试验数据且未考虑截尾数据，通过回归得到中值SN曲线及保证率99．7%的SN曲线亦在图3中给出。从图3中可以看出对于中值SN曲线，当应力幅图2中间变量V的Weibull概率图Fig．2WeibullplotofvariableV图3钢绞线PSN曲线Fig．3PSNcurvesofstrand较高时，文献［22］和本文模型计算结果较为接近，当应力幅较低时，疲劳数据离散性增大，特别对于截尾数据，本文估计得到其循环次数的期望值为2．145×106，而文献［22］中截尾数据并未参与统计，此外，文

·66·土木工程学报2017年图1EM算法各参数收敛过程Fig．1ConvergenceprocessofparametersinEMalgorithm模型参数估计值与中间变量V的计算结果在图2中给出。从图2中可以看出，中间变量V各数据点的经验累积概率在Weibull概率图呈直线关系，且均在估计模型的附近。中间变量V可以通过95%显著水平的KS假设检验服从形状参数β=3．975、特征参数K=2．905×1012的两参数Weibull分布。从图中可以看出不同应力幅对应的钢绞线疲劳试验数据点均较好地服从本文提出的疲劳模型。不同应力幅下钢绞线疲劳试验数据、截尾数据及估计得到截尾数据的期望值在图3中给出，同时图3给出采用本文提出的疲劳模型计算得到的钢绞线PSN曲线。钢绞线中值SN曲线和概率保证率99．7%(失效概率0．3%)的SN曲线如下:logN=13．201－2．96log(ΔS－66．523)(24)logN=12．894－2．96log(ΔS－66．523)(25)文献［22］采用式(2)，假定S0=0，采用对数正态分布统计每个应力幅下钢绞线疲劳试验数据且未考虑截尾数据，通过回归得到中值SN曲线及保证率99．7%的SN曲线亦在图3中给出。从图3中可以看出对于中值SN曲线，当应力幅图2中间变量V的Weibull概率图Fig．2WeibullplotofvariableV图3钢绞线PSN曲线Fig．3PSNcurvesofstrand较高时，文献［22］和本文模型计算结果较为接近，当应力幅较低时，疲劳数据离散性增大，特别对于截尾数据，本文估计得到其循环次数的期望值为2．145×106，而文献［22］中截尾数据并未参与统计，此外，文
【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 冯新建;屈钧利;;统计分析在钢构桥梁疲劳寿命评估中的应用[J];徐州建筑职业技术学院学报;2008年01期

2 谢蒙均;;基于控制应变周期荷载试验预估沥青混凝土疲劳寿命[J];公路工程;2014年04期

3 王春生;周江;吴全有;王玉娇;董小红;;既有混凝土桥梁疲劳寿命与使用安全评估[J];中国公路学报;2012年06期

4 顾明,陈礼忠,项海帆;A Method in Mixed Frequency-time domain for Fatigue Life Estimation of Steel Girders of Cable-stayed Bridges Due to Buffeting[J];应用基础与工程科学学报;1998年04期

5 郑蕊,李兆霞;基于结构健康监测系统的桥梁疲劳寿命可靠性评估[J];东南大学学报(自然科学版);2001年06期

6 朱志光;论钢筋点焊联结对混凝土桥梁疲劳寿命的影响[J];长沙铁道学院学报;1999年02期

7 陈志芳,文雨松;不明配筋梁的剩余疲劳寿命评估[J];长沙铁道学院学报;2003年01期

8 郭国亮;结构的随机应力统计特性分析[J];福州大学学报;1983年01期

9 陈斌;杨青;徐建;;魁星桥的检测评价与疲劳寿命探讨[J];公路交通技术;2010年02期

10 吴金荣;马芹永;王文娟;;温度-盐分-冻融耦合作用下沥青混凝土疲劳寿命研究[J];公路交通科技;2014年08期

相关博士学位论文 前1条

1 郑淳;基于断裂力学的公路钢桥疲劳寿命可靠度方法研究[D];华南理工大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 邓唐;高铁列车动载作用下盾构隧道管片疲劳影响因素及评价方法研究[D];西南交通大学;2015年

2 吴月峰;正交异性钢桥面板热点应力法的疲劳寿命评估[D];西南交通大学;2015年

3 廖平;钢桁桥腹杆过焊孔处焊接细节疲劳性能研究[D];西南交通大学;2014年

4 张敏;车桥强度与含损伤裂纹的剩余寿命预测方法的研究[D];山东理工大学;2015年

5 唐武;基于断裂力学的斜拉桥锚拉板疲劳寿命评估[D];湖南大学;2016年

6 陆飞龙;重载作用下装配式预应力混凝土箱梁桥疲劳性能研究[D];东南大学;2016年

7 陶然;考虑长期性能退化的混凝土梁桥疲劳寿命研究[D];东南大学;2016年

8 张家男;桥梁拉吊索用高强镀锌钢丝锈蚀与疲劳性能研究[D];大连理工大学;2016年

9 吴佳东;拉索钢丝损伤分级及其疲劳寿命研究[D];长沙理工大学;2015年

10 尹泽政;基于MSC Fatigue软件的部分预应力连续刚构桥疲劳性能研究[D];重庆交通大学;2016年

本文编号：2866990