钢桥疲劳荷载效应监测数据概率建模与疲劳可靠性分析方法

发布时间：2018-05-29 22:29

  本文选题：疲劳荷载效应 + 疲劳可靠度　； 参考：《土木工程学报》2014年07期

【摘要】：疲劳荷载效应的概率模型是钢桥疲劳极限状态方程的关键内容。针对钢桥疲劳荷载效应监测数据的多峰分布特征,提出基于高斯混合模型的监测数据概率建模方法。首先,构造疲劳荷载效应观测数据的完整似然函数,在此基础上采用Expectation Maximum算法对高斯混合模型的权重、均值及方差等参数进行迭代估计。同时,采用信息统计学中的AIC和BIC准则来确定高斯混合模型的最优高斯分量数,以此来兼顾概率模型的准确性和简洁性。研究发现,高斯混合模型可以较好地描述日等效应力范围和循环次数的多峰分布特征。最后,采用荷载效应的高斯混合模型建立钢桥疲劳极限状态方程,在此基础上分析润扬大桥钢箱梁3个焊缝细节的疲劳可靠度。
[Abstract]:The probability model of fatigue load effect is the key content of the fatigue limit state equation of steel bridge. In view of the multi peak distribution characteristics of fatigue load effect monitoring data of steel bridge, a probabilistic modeling method for monitoring data based on Gauss mixture model is proposed. First, the complete likelihood function of the fatigue load effect observation data is constructed, and Exp is used on this basis. The ectation Maximum algorithm iteratively estimates the weights, mean and variance of Gauss's mixed model. At the same time, the AIC and BIC criteria in information statistics are used to determine the optimal number of Gauss components in the Gauss mixture model, in order to give consideration to the accuracy and simplicity of the probability model. It is found that the Gauss hybrid model can be well described. In the end, the fatigue limit state equation of steel bridge is established by using the Gauss mixture model of load effect. On this basis, the fatigue reliability of 3 weld details of the steel box girder of the Runyang Bridge is analyzed.
【作者单位】： 长沙理工大学;长沙理工大学桥梁工程安全控制省部共建教育部重点实验室;东南大学;
【基金】：国家自然科学基金(51308073,51378081) 教育部博士点基金(20124316120002) 湖南省自然科学基金(14JJ3087) 桥梁工程安全控制省部共建教育部重点实验室开放基金(12KB02)
【分类号】：U448.36;U441

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1952712