基于可靠度指标的桥梁安全评估分级方法
本文选题:神经网络 + 响应面法 ; 参考:《哈尔滨工程大学学报》2016年04期
【摘要】:针对目前桥梁结构安全状态评估分级方法主观性强、费用较高的问题,本文采用基于人工神经网络改进响应面法进行结构极限承载力可靠度分析,提出了基于可靠度指标的有效极限承载能力比作为结构安全状况分级指标,以实现桥梁安全状况的定量分析。以一座钢管混凝土拱-连续梁组合体系桥梁为例,计算了钢管混凝土拱、预应力混凝土主梁、吊杆三种构件的极限承载能力可靠度指标,得到的以有效极限承载能力比为指标的结构状态评估结果与规范评定结果误差在5%以内,说明该方法能够有效实现结构安全状况分级评定。
[Abstract]:In order to solve the problem of high cost and subjectivity, the reliability analysis of ultimate bearing capacity of bridge structure based on improved response surface method based on artificial neural network is presented in this paper. The effective ultimate load-carrying capacity ratio based on reliability index is put forward as the classification index of structural safety condition in order to realize the quantitative analysis of bridge safety condition. Taking a concrete filled steel tube arch continuous beam composite system bridge as an example, the reliability index of ultimate bearing capacity of three kinds of members, namely, concrete filled steel tube arch, prestressed concrete main beam and suspender, is calculated. The result of structural state evaluation with the ratio of effective ultimate load-carrying capacity as the index is less than 5%, which indicates that the method can effectively realize the grading evaluation of structural safety condition.
【作者单位】: 中铁大桥科学研究院有限公司;桥梁结构健康与安全国家重点实验室;华南理工大学土木与交通学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(11202080)
【分类号】:U447
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,本文编号:1897485
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