基于体系可靠度的连续梁施工风险分析

发布时间：2017-09-04 05:29

  本文关键词：基于体系可靠度的连续梁施工风险分析

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【摘要】：预应力钢筋混凝土V腿连续梁的受力较为复杂,施工工艺也比较繁琐,V腿结构能否顺利施工是成桥的关键,也是连续梁施工风险分析的重点。本文以大跨度V形连续梁为研究对象,依托桂林龙门大桥,对该种桥型的桥梁施工期间风险展开了研究。首先,选择模糊层次分析法对V形连续梁的风险源进行识别,并运用Matlab软件编制了相对应的计算程序,简化了风险识别的计算过程。针对基本的可靠度分析方法比如一次二阶矩法、二次二阶矩法等无法求解高次非线性隐式函数的问题,提出了一种基于均匀设计方法—有限元—遗传算法—BP神经网络—二次二阶矩法的综合方法,结合有限元软件Midas Civil和数值软件MATLAB,编制了相应的计算程序,便于求解V形连续梁结构的风险概率。然后,针对风险损失,建立了V形连续梁桥梁施工期风险损失的数学模型,实现了对风险损失的量化估计。基于现有风险评价和风险决策成果,结合我国国情和经济发展情况,建立了V形连续梁相应的施工期间风险接受准则,实现对该种桥型的定量评价。最后,以龙门大桥为工程背景,着重对桥梁上部结构的预应力箱梁在施工期间受弯破坏进行了风险评估,依据本文建立的风险可接受准则,判定龙门大桥主梁在预定的施工环境、时间流程等外部条件下的风险是可接受的,同时根据评价结果,建议风险决策和管理者采取相关措施提高龙门大桥的施工安全性,对于比较危险的风险因素比如主梁自重、主梁截面弹性模量、主梁截面惯性矩、主梁截面尺寸、预应力钢束的张拉控制力等在施工过程中应予以重点关注。
【关键词】：模糊层次分析法 风险识别 风险概率分析 风险后果估计
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U445.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 前言9-10
• 1.2 风险分析理论的研究现状10-15
• 1.2.1 国外风险分析的研究现状10-12
• 1.2.2 国内风险分析的研究现状12-13
• 1.2.3 风险分析在桥梁工程领域的研究现状13-15
• 1.3 存在的问题15-16
• 1.4 本文研究的内容和方法16-17
• 第二章 连续梁施工风险分析理论与风险源识别17-29
• 2.1 引言17
• 2.2 风险的基本概念17-18
• 2.2.1 风险的定义与度量17-18
• 2.2.2 风险的本质和基本属性18
• 2.3 风险分析理论框架18-24
• 2.3.1 基本原理和方法18-19
• 2.3.2 施工风险分析的理论框架19-20
• 2.3.3 施工风险识别20
• 2.3.4 调查施工风险源20-21
• 2.3.5 基于模糊层次分析法的桥梁工程风险因素识别21-24
• 2.4 示例24-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 桥梁施工风险估计与评价29-55
• 3.1 引言29
• 3.2 施工风险概率估计29
• 3.3 遗传算法29-34
• 3.3.1 基本遗传算法的步骤30-32
• 3.3.2 遗传算法存在的问题及其改进32-34
• 3.3.3 遗传算法的优点及其应用34
• 3.4 BP神经网络34-40
• 3.4.1 BP神经网络模型35-39
• 3.4.2 BP神经网络的优点及其应用39-40
• 3.5 学习样本的设计研究40-41
• 3.6 结构失效概率的求解41-50
• 3.6.1 失效概率分析程序编制与验证42-50
• 3.7 施工风险损失估计50-52
• 3.8 风险评价标准52-54
• 3.8.1 定性风险评价52-53
• 3.8.2 定量风险评价53-54
• 3.9 本章小结54-55
• 第四章 工程示例55-74
• 4.1 引言55
• 4.2 工程概况55-58
• 4.2.1 施工流程及阶段划分56-58
• 4.3 有限元计算模型58
• 4.4 龙门大桥施工期风险评估58-73
• 4.4.1 风险识别58-66
• 4.4.2 随机变量选取与极限状态方程66-67
• 4.4.3 训练样本的产生67-68
• 4.4.4 风险概率计算68-71
• 4.4.5 风险损失估计71-72
• 4.4.6 风险评价72
• 4.4.7 风险应对措施72-73
• 4.5 本章小结73-74
• 第五章 结论与展望74-76
• 5.1 结论74
• 5.2 进一步研究展望74-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-79
• 附录1 神经网络训练输入样本（50 组）79-83
• 攻读硕士期间发表的论文及参与的科研项目83

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本文编号：789634