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在役桥梁结构安全风险评估及变形预测研究

发布时间:2020-05-08 14:10
【摘要】:随着交通网络的迅速发展,桥梁在交通系统中扮演着愈发重要的角色,在役桥梁结构安全问题也逐渐为人们所重视。我国在桥梁风险分析方面工作开展较晚,使得风险评估研究空间较大。因此需要结合理论分析及数值方法对其进行研究,减少桥梁工程灾害发生。本文以桥梁结构致病原因及风险评估理论为基础,结合影响桥梁结构安全的各个因素,利用云模型方法对桥梁结构进行风险评估。为了检验该方法的有效性,以模糊综合评判法对其进行验证。考虑到桥梁沉降是影响结构安全的重要因素,应用时间序列分析、灰色系统理论和BP神经网络方法对桥墩沉降进行预测来更好地管控桥梁,制定相关对策保障人民生命及财产安全。研究主要结论如下:(1)在分析研究区域周边环境及人为作用的基础上,考虑监测数据获取、量化的难易程度,确定桥梁结构安全主控因素为:CO_2质量浓度、碳化深度、碳化值、湿度、氯离子质量分数、裂缝宽度、钢筋锈蚀速度、钢筋截面损失率、沉降速度、沉降量、维护方法合理性、桥梁管理水平、检测水平。将云模型方法引入桥梁结构风险评估,通过逆向云发生器得到云模型权系数矩阵的数字特征,权系数矩阵期望即为各主控因素的权重,分别为_iw=(0.0577,0.0308,0.0856,0.0324,0.0506,0.1354,0.0724,0.1219,0.1338,0.1680,0.0488,0.0383,0.0242),结合权系数矩阵、综合评判矩阵和正向云发生器生成评价“云滴”图,最终确定大渡河大桥结构安全等级为Ⅲ级,属于中等风险。(2)以模糊综合评判法对云模型方法进行验证,风险等级也为Ⅲ级,说明云模型方法是可行的,为桥梁灾害研究提供了一种新的途径。(3)桥梁沉降量在各主控因素中所占的比重最大,为0.1680。因此,有必要对桥梁沉降进行预测。利用Eviews数值分析软件和Matlab编程,结合时间序列分析、灰色系统理论和BP神经网络模型三种模型进行集成优化预测。以大渡河大桥桥墩沉降为例可知,集成预测模型得到的精度、性能均高于各单一预测模型,预测值与实测值均方根误差值(RMSE)为0.0396,最大极差只有0.1099,相对误差大部分控制在3%~4%范围内。因此,该方法能够以较高的精度对桥梁沉降变形进行拟合与预测,为桥梁结构安全状态评定提供依据。
【图文】:

示意图,云发生器,示意图,云模型


1.2 云模型的数字特征云模型结合期望、熵、超熵 3 个指标共同来反映某定性概念[34]。期望( E xpectedvalue)是概念在论域空间的中心位置,是概念量化最具代的点。熵( E ntropy)能够准确反映出概念的不确定性,具体表现为云滴的离散情大小主要取决于概念的模糊程度和随机性。超熵( H yper entropy)则是判定熵值不确定性的依据,具体表现为云的厚其大小我们可以判断出所有描述概念的点不确定性的凝聚性。1.3 云发生器云模型主要利用云发生器完成概念和数值间的转化,,以数学手段达到定性量转变的目的。云发生器( C loudgenerator)也叫云生成算法,不仅能够借助实现,也能通过固化成硬件完成。云发生器可以分为两类,即正向云发生P ositive cloud generator)和逆向云发生器( R everse cloud generator)。云发生器示意见图 3-1。

云图,浓度指标,云图,湿度指标


CO2浓度指标分值云图
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U445.7

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本文编号:2654768

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