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高速铁路隧道复合式衬砌结构可靠性分析

发布时间:2017-10-20 02:06

  本文关键词:高速铁路隧道复合式衬砌结构可靠性分析


  更多相关文章: 高速铁路隧道 自相关性 概率极限状态设计 收敛约束法 可靠指标 分项系数


【摘要】:隧道工程中存在着诸多的不确定因素,基于可靠度理论的隧道结构设计是应对这一问题的有效方法。传统的隧道可靠度计算方法将围岩参数视作随机变量,忽略其空间变异性,计算结果可能与实际存在一定的偏差。鉴于此,本文首先对高速铁路隧道初期支护结构内力概率特征进行了分析;进一步考虑围岩参数空间变异性的影响,进行了高速铁路隧道二次衬砌结构可靠指标和分项系数的研究。主要工作及研究结论如下:(1)从概率分析的角度出发,建立了一种基于收敛约束法和蒙特卡洛法的结构内力计算方法,系统性地分析了相关物理力学参量不确定性对结构内力的影响规律。针对以围岩变形限值为判别准则的功能函数,从统计的角度提出了不同围岩级别下隧道变形的建议控制值,结合具体工程进行初期支护可靠性算例分析,证明了该限值的合理性和有效性,且对于实际工程的稳定性和可靠性分析具有一定的借鉴和指导意义。(2)基于荷载-结构模型,考虑了围岩参数的空间变异性,编制了蒙特卡洛随机有限元计算程序,对比分析了考虑围岩参数空间自相关性模型和随机变量模型在模拟过程和输出结果两方面的差异,并分析了围岩参数相关距离对隧道结构可靠指标的影响。(3)进行了高速铁路隧道二次衬砌结构可靠指标检算和分项系数确定的工作,研究了不同时速、不同围岩级别和类型下隧道可靠指标的分布规律。检算结果表明,钢筋混凝土衬砌结构可靠指标总体小于素混凝土结构,计算结果与相关规范对比分析验证了本文所提出的模型的合理性。按照结构不同的破坏类型进行分项系数研究,提出了高速铁路隧道衬砌结构的抗力综合分项系数和作用效应综合分项系数参考值。
【关键词】:高速铁路隧道 自相关性 概率极限状态设计 收敛约束法 可靠指标 分项系数
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U451.4;U459.1
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 绪论11-25
  • 1.1 选题背景及意义11-13
  • 1.2 国内外研究现状13-22
  • 1.2.1 隧道工程稳定性分析计算方法14-18
  • 1.2.2 基于概率的隧道结构可靠度18-22
  • 1.2.3 基于非概率的隧道结构可靠度22
  • 1.3 随机场理论在隧道工程中的应用22-23
  • 1.4 主要研究内容23-25
  • 2 基于收敛-约束模型的初期支护结构可靠度研究25-47
  • 2.1 隧道围岩特征方程25-28
  • 2.2 支护结构特征方程28-31
  • 2.3 结构内力概率分析31-36
  • 2.4 影响因素分析36-40
  • 2.4.1 围岩强度参数变异性的影响36-39
  • 2.4.2 支护结构力学参数变异性的影响39-40
  • 2.5 基于围岩变形控制的初期支护失效概率分析40-46
  • 2.5.1 功能函数的建立40-41
  • 2.5.2 围岩变形限制的确定41-44
  • 2.5.3 算例分析44-46
  • 2.6 本章小结46-47
  • 3 考虑围岩参数空间自相关性的村砌结构计算模型47-63
  • 3.1 随机场基本理论47-51
  • 3.1.1 一维随机场48-49
  • 3.1.2 二维随机场49-50
  • 3.1.3 自相关函数50-51
  • 3.2 输入参数统计特征51-55
  • 3.3 分析模型的建立55-58
  • 3.3.1 随机输入参数的表示56-57
  • 3.3.2 相关距离各向异性的实现57
  • 3.3.3 响应量的输出57
  • 3.3.4 计算流程57-58
  • 3.4 对比分析58-62
  • 3.5 本章小结62-63
  • 4 高速铁路隧道二次衬砌结构可靠度研究63-91
  • 4.1 结构极限状态方程63-65
  • 4.2 二次衬砌结构可靠指标研究65-81
  • 4.2.1 可靠指标计算方法65-67
  • 4.2.2 可靠指标计算结果67-78
  • 4.2.3 可靠指标校准78-81
  • 4.3 二次衬砌结构分项系数研究81-88
  • 4.3.1 分项系数计算方法81-83
  • 4.3.2 衬砌结构极限状态设计表达式83-84
  • 4.3.3 分项系数计算结果84-88
  • 4.4 本章小结88-91
  • 5 结论与展望91-95
  • 5.1 结论91-92
  • 5.2 展望92-95
  • 参考文献95-99
  • 作者简历99-103
  • 学位论文数据集103

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本文编号:1064606

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