【技术实现步骤摘要】
一种缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法及系统
本专利技术属于桥梁工程结构安全领域,尤其涉及一种缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法及系统。
技术介绍
缆索承重桥梁一般是由主缆、吊索、主梁、索塔等多种构件和多种工程材料组成的超静定结构体系,如斜拉桥、悬索桥、系杆拱桥等。由于设计方案、施工技术等不足导致缆索承重桥梁成桥状态存在初始缺陷,加之运营期重载交通、腐蚀环境长期作用,主缆、吊索等构件的安全储备逐步降低,导致缆索承重桥梁服役可靠性不足。在随机因素作用下缆索承重桥梁具有大量的失效模式,如吊索与主缆的断裂失效、主梁弯曲失效、索塔失稳和刚度失效等,单一构件的失效并不致使结构体系的失效,缆索承重桥梁结构体系表现出明显的失效历程性,基于体系可靠度评估缆索承重桥梁运营安全具有重要的意义。桥梁结构可靠度分析方法主要有三种类型:第一类是结构功能函数验算点至坐标原点的失效距离计算方法;第二类是以MonteCarlo抽样为主的概率估计方法;第三类是以拟合结构响应面为主的近似计算方法,具体可参考鲁乃唯,刘扬等著《桥梁可靠度分析方法与应用》。 ...
【技术保护点】
1.一种缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于,包括:/n确定影响桥梁结构力学行为的参数变量,且设每个所述参数变量的取值范围服从概率分布函数;/n在所述参数变量的取值范围内生成n个训练样本点;/n构建桥梁参数化有限元模型;/n根据所述桥梁参数化有限元模型计算n个所述训练样本点对应的桥梁关键构件的荷载响应;/n构建深度置信网络模型,由m个所述深度置信网络模型并联构成网络集成模型;/n以n个所述训练样本点作为输入数据,n个所述训练样本点对应的桥梁关键构件的荷载响应作为输出数据,对所述网络集成模型进行训练,得到训练好的深度置信网络模型和网络集成模型;/n采用Monte C ...
【技术特征摘要】
1.一种缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于,包括:
确定影响桥梁结构力学行为的参数变量,且设每个所述参数变量的取值范围服从概率分布函数;
在所述参数变量的取值范围内生成n个训练样本点;
构建桥梁参数化有限元模型;
根据所述桥梁参数化有限元模型计算n个所述训练样本点对应的桥梁关键构件的荷载响应;
构建深度置信网络模型,由m个所述深度置信网络模型并联构成网络集成模型;
以n个所述训练样本点作为输入数据,n个所述训练样本点对应的桥梁关键构件的荷载响应作为输出数据,对所述网络集成模型进行训练,得到训练好的深度置信网络模型和网络集成模型;
采用MonteCarlo抽样法在所述参数变量的取值范围内生成N个测试样本点;
以N个所述测试样本点作为输入数据输入到训练好的网络集成模型中,得到N个所述测试样本点对应的桥梁关键构件的荷载响应;
根据所述测试样本点对应的桥梁关键构件的荷载响应确定各关键构件的失效样本点数量,根据失效样本点数量计算每个关键构件的失效概率,再根据失效概率计算每个关键构件的可靠指标;
根据关键构件的可靠指标计算桥梁结构体系的可靠度。
2.如权利要求1所述的缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于:所述参数变量包括混凝土弹性模量、钢箱梁弹性模量、拉吊索弹性模量、主梁截面面积、主塔截面面积、拉索钢丝面积、混凝土容重、钢材容重以及桥梁汽车荷载量。
3.如权利要求1所述的缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于:在所述参数变量的取值范围内采用均匀设计法生成n个训练样本点。
4.如权利要求1所述的缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于:所述深度置信网络模型是由3个受限玻尔兹曼机单元和一个BP单元依次堆叠而成,每个所述受限玻尔兹曼机单元均包括可视层和隐含层,所述BP单元包括输入层和输出层,且前一个受限玻尔兹曼机单元的隐含层作为下一个受限玻尔兹曼机单元的可视层,最后一个受限玻尔兹曼机单元的隐含层作为BP单元的输入层。
5.如权利要求1所述的缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于:所述网络集成模型由3~5个深度置信网络模型并联而成。
6.如权利要求1所述的缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于:每个所述关键构件的可靠指标的计算表达式为:
β=Φ-1(1-Pf),
其中,β为关键构件的可靠指标,Φ()为标准正态分布函数,Φ-1()为标准正态分布函数的逆函数,Pf为关键构件的失效概率,Nf为关键构件的失效样本点数量,N为测试样本点数量。
7.如权利要求1-6中任一项所述的缆索承重桥梁结构体系可靠度分析方法,其特征在于:计算所述桥梁结构体系的可靠度的具体步骤为:
S001:判断桥梁结构体系是否失效,如果否,则转入步...
【专利技术属性】
技术研发人员:鲁乃唯,刘扬,马亚飞,罗媛,张海萍,王达,殷新锋,
申请(专利权)人:长沙理工大学,湖南工业大学,
类型:发明
国别省市:湖南;43
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