建筑结构构件的质量风险分析方法技术

一种建筑结构构件的质量风险分析方法，包括：将结构构件的工程检测、监测数据，保存成计算机可读的格式；采用独立成分分析ICA的方法对自变量数据进行降维试算；采用多元自适应回归MARS对m‑1个数据集进行回归分析；依据评估结果，选择最优的一个经ICA降维后的数据集及这个数据集对应的ICA降维维度n；用多元自适应回归MARS的回归得到该结构构件的抗力的预测的最终模型；基于预测的最终模型R以及荷载；采用蒙特卡洛方法对该模型进行模拟，从而得到超越概率或失效概率。本发明专利技术给出以失效概率或超越概率为输出的风险分析预测下结论，有利于打通金融保险行业与工程行业的隔阂。

Quality risk analysis method of building structural components

【技术实现步骤摘要】
建筑结构构件的质量风险分析方法
本专利技术涉及建筑领域，特别涉及一种建筑结构构件的质量风险分析方法。
技术介绍
现有的工程质量控制方法通常是通过工程检测判定工程是否可以验收、是否达到标准要求的合格线，而无法提供基于性能的、给出概率的定量方法。传统工程验收与合格方法对于近年来在国内大力推行的工程质量缺陷保险风险控制机制是不够的(通常无法预测失效概率或超越概率)，但基于大数据的工程质量概率预测方法则是可以打通保险风险控制、费率厘定乃至精算的钥匙。建设工程质量潜在缺陷保险(Inherentdefectsinsurance,IDI)是由建设单位投保的，保险公司根据保险条款约定，对在保险范围和保险期限内出现由于工程质量潜在缺陷所导致的投保建筑物损坏而履行赔偿义务的保险。IDI属于舶来品，欧盟的一些国家，如芬兰、法国、意大利和西班牙很早就开展了的研究和实践，在上述国家IDI是作为一种强制性的保险进行开展。北京、上海和深圳等地都推出了工程质量缺陷保险(IDI)的实施细则时间线，如2019年北京推出的《北京市住宅工程质量潜在缺陷保险暂行管理办法》中规定IDI的基本承保范围为地基基础和主体结构工程(10年)、保温和防水工程(5年)：地基基础和主体结构工程缺陷包括：1.整体或局部倒塌；2.地基产生超出设计规范允许的不均匀沉降；3.基础和主体结构部位出现影响结构安全的裂缝、变形、破损、断裂；4.阳台、雨蓬、挑檐、空调板等悬挑构件出现影响使用安全的裂缝、变形、破损、断裂；5.外墙面脱落、坍塌等影响使用安全的质量缺陷；6.其他地基基础和主体结构部位出现的影响结构安全的工程质量潜在缺陷。保温和防水工程缺陷包括：1.围护结构的保温层破损、脱落；2.地下、屋面、厕浴间防水渗漏；3.外墙(包括外窗与外墙交接处)渗漏；4.其他有防水要求的部位渗漏。评价工程质量的好坏，可以有定性或定量的方法。在定量方法的范畴内，基于蒙特卡洛模拟的概率法可以直观地给出建筑结构构件的失效概率或超越概率，这个概率水平直接地反映了该建筑结构构件质量的好坏，但应用该方法需要已知该结构构件的极限状态方程，数学上极限状态方程Z可通过抗力R和荷载Q表示为：Z＝g(R，Q)＝R-Q当(1)Z＞0,建筑结构构件满足功能要求；(2)Z＜0,建筑结构构件失效或其荷载水平Q超越了预设的抗力性能指标R警戒值；(3)Z＝0，建筑结构构件处于临界状态。一定要注意的是，这里的抗力R和荷载Q不光包括力、应力等变量，还可以是变形、沉降、渗流等其他建筑工程中关注的变量。但实际上很多建筑结构构件的极限状态方程是难以获得的，特别是涉及到地下结构构件的极限状态方程，因为地基岩土体性质的不确定性和边界条件的不确定性导致结构构件没有确定的数学和力学模型；有的上部结构构件的极限状态方程是可以获得的但因实际边界条件过于复杂，需要较大的数值模拟计算成本(经济成本)，实际工程中考虑经济效益不去获得。建筑结构构件的工程检测或监测在我国建设工程领域法定应开展的工程质量过程控制和验收手段，本专利技术提出利用工程检测或监测数据通过大数据和机器学习的方法来建立相应建筑结构构件的极限状态方程，这个方法是纯数据驱动的，因此适用于不同的建筑结构构件类型。不管现有的建筑结构构件是否有已知的极限状态方程，都可以通过本专利技术提出的方法建立基于检测或监测数据的极限状态方程，并进一步通过蒙特卡洛模拟计算得到建筑结构构件的失效概率或超越概率。现有技术中，输出为概率的风险分析在建设领域内主要是使用了蒙特卡洛方法并且集中在桥梁和隧道工程里，如中国专利技术专利CN107844651A中提出的结合有限元模型和基于多项式展开的响应面来建立极限状态方程的方法，本专利技术专利与其在方法上的主要不同在于如何建立极限状态方程，因为有限元和多项式展开的响应面的建立和求解需要明确的边界条件、计算成本较高、变量取值不易，实际工程中很难应用。
技术实现思路
本专利技术提供了一种建筑结构构件的质量风险分析方法，以解决上述至少一个技术问题。为解决上述问题，作为本专利技术的一个方面，提供了一种建筑结构构件的质量风险分析方法，包括：步骤一，将结构构件的工程检测、监测数据，保存成计算机可读的格式，这些数据包括多个变量，其中一个变量为因变量，其他变量为自变量，因变量为该结构构件的抗力；步骤二，采用独立成分分析ICA的方法对自变量数据进行降维试算，降低后的维度n≤输入数据的维度m，且n进行一个从1维到m-1维的遍历，这一步将得到m-1个数据集；步骤三，采用多元自适应回归MARS对m-1个数据集进行回归分析，回归分析结果的好坏采用交叉验证的方法进行评估，对m-1个数据集分别给出其评估结果指标为均方差MSE、GCV和R2，如下式所示：其中，yi为第i个因变量的预测值，Yi为第i个因变量的实测值，d＝3,M为多元自适应回归MARS中的基函数个数，N为数据的个数，变量的平均值；步骤四，依据所述评估结果，选择最优的一个经ICA降维后的数据集及这个数据集对应的ICA降维维度n，选择标准为最低的MSE、最低的GCV、最高的R2，或这三者的任意组合；步骤五，基于步骤四选择的ICA降维维度n与其对应的降维的全部数据集用于多元自适应回归MARS的回归得到该结构构件的抗力的预测的最终模型R；步骤六，基于步骤五给出的结构构件的抗力的预测的最终模型R以及荷载Q，给出极限状态方程Z＝R-Q,其中Q可以是依据国家、行业或地方标准里给出的限值，也可以是保险条款里的触发值，或是用户自行制定的值；步骤七，采用蒙特卡洛方法对该模型进行模拟，从而得到该结构构件的超越概率或失效概率。优选地，所述结构构件包括梁、柱、板、桩和锚杆等。优选地，所述工程检测、监测数据包括：现场试验的荷载-位移数据或应力-应变数据、岩土工程勘察报告里的相关数据(岩土层物理、力学参数)、混凝土、钢筋等材料测试数据。优选地，步骤四中和选择标准取决于使用数据人的目的，理想状态是这三个指标指向同一个经ICA降维后的数据集，如果无法满足考虑绝对误差优先时应用MSE，如果考虑对数据规律的捕捉优先时应用R2，如果考虑减小过拟合的为主要目标则应该用GCV。本专利技术的优点在于：1)本专利技术是纯数据驱动的，适用于各种建筑结构构件。2)本专利技术基于的工程检测、数据通常来自于工程过程和验收环节法定须完成的质量控制项目，也可以单独额外采集检测或监测数据来使用本方法。3)本专利技术给出以失效概率或超越概率为输出的风险分析预测下结论，有利于打通金融保险行业与工程行业的隔阂。附图说明图1示意性地示出了本专利技术的流程图；图2示意性地示出了抗浮锚杆拉拔试验装置示意图；图3示意性地示出了锚杆荷载-位移预测模型的建模与模型验证过程；图4示意性地示出了MSE和GCV在不同ICA维度下的表现；图5示意性地示出了R2在不同ICA维度下的表现；图6示意性地示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建筑结构构件的质量风险分析方法，其特征在于，包括：/n步骤一，将结构构件的工程检测、监测数据，保存成计算机可读的格式，这些数据包括多个变量，其中一个变量为因变量，其他变量为自变量，因变量为该结构构件的抗力；/n步骤二，采用独立成分分析ICA的方法对自变量数据进行降维试算，降低后的维度n≤输入数据的维度m，且n进行一个从1维到m-1维的遍历，这一步将得到m-1个数据集；/n步骤三，采用多元自适应回归MARS对m-1个数据集进行回归分析，回归分析结果的好坏采用交叉验证的方法进行评估，对m-1个数据集分别给出其评估结果指标为均方差MSE、GCV和R

【技术特征摘要】
1.一种建筑结构构件的质量风险分析方法，其特征在于，包括：
步骤一，将结构构件的工程检测、监测数据，保存成计算机可读的格式，这些数据包括多个变量，其中一个变量为因变量，其他变量为自变量，因变量为该结构构件的抗力；
步骤二，采用独立成分分析ICA的方法对自变量数据进行降维试算，降低后的维度n≤输入数据的维度m，且n进行一个从1维到m-1维的遍历，这一步将得到m-1个数据集；
步骤三，采用多元自适应回归MARS对m-1个数据集进行回归分析，回归分析结果的好坏采用交叉验证的方法进行评估，对m-1个数据集分别给出其评估结果指标为均方差MSE、GCV和R2，如下式所示：









其中，yi为第i个因变量的预测值，Yi为第i个因变量的实测值，d＝3,M为多元自适应回归MARS中的基函数个数，N为数据的个数，变量的平均值；
步骤四，依据所述评估结果，选择最优的一个经ICA降维后的数据集及这个数据集对应的ICA降维维度n，选择标准为最低的MSE、最低的GCV、最高的R2，或这三者的任意组合；
步骤五，基于步骤四选择的I...

【专利技术属性】
技术研发人员：申昊，汪四新，谢泽伟，李锦辉，李蓬喜，
申请(专利权)人：深圳市建筑科学研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44