贝叶斯理论在桥梁可靠度评估中的应用 -中国道桥网

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资料名称:	贝叶斯理论在桥梁可靠度评估中的应用
资料大小:	2,299,392(字节)
上传用户:	NAONAO
上传时间:	2007/10/3
资料类别:	教育考试
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摘  要
结构在服役过程中，由于受自然作用、使用荷载和人为作用等因素的影响，材料的性能会出现退化，引起构件的功能衰减，从而影响到结构的安全。准确的把握构件材料的抗力衰变规律和结构功能的退化特征，是进行结构可靠性评估的前提。
当前针对结构功能退化规律的研究很多，多数是基于实验室的快速退化试验和一些工程实际的检测数据得到的经验回归公式。本文从在役混凝土桥梁结构的演变规律可以从其结构检测信息反映出来的观点出发，认为具体结构退化规律的研究,应从静态思维转向动态思维；即，结合土木工程结构具有很强个性的特点,运用结构的实际检测信息不断修正其性能的推演模式，使之不断趋近于结构实际的衰变规律。基于这种观点，本文对Bayes持续更新模型和神经网络自适应学习模型展开了充分研究，结合混凝土和钢筋的经验衰减规律和工程实际检测信息，建立了Bayes信息持续更新学习模型和BP神经网络学习预测模型，进而实现对结构可靠性衰减规律的更新。通过实例对比验证，证明在小样本检测数据的条件下，BP神经网络模型信息更新效果较差，而Bayes持续学习模型继承了经验公式的完备性和检测信息的准确性的特点，其预测结果比经验公式和神经网络更加接近实际。
本文最后利用所建立起来的Bayes抗力持续更新模型，和现阶段在役桥梁时变可靠度的基本原理，结合某工程实例，演示了一个完整的基于Bayes方法的现役桥梁时变可靠度动态更新持续学习的模型。研究结果为在役结构的可靠度评估提供了一种更加经济、准确和动态更新的计算方法。

目  录
摘  要	I
Abstract	II
1  绪  论
1.1  研究的背景	(1)
1.2  当前桥梁评估技术概况	(2)
1.3  现役结构可靠度评估研究现状	(5)
1.4  本文的研究内容	(7)
2  BAYES方法的基本理论
2.1  BAYES方法的基本原理	(8)
2.2  BAYES方法先验分布的选取	(10)
2.3  BAYES理论中先验分布超参数的确定	(13)
2.4  BAYES统计推断的参数点估计	(14)
3  基于BAYES方法的抗力更新模型
3.1  BAYES方法对混凝土强度统计参数的更新	(16)
3.2  BAYES方法对钢筋锈蚀统计特征的更新	(25)
3.3  基于BAYES更新模型的抗力统计参数的计算	(33)
4  BP神经网络抗力学习预测模型
4.1  神经网络的概述	(36)
4.2  神经网络的发展、应用	(37)
4.3  BP网络模型与工作原理	(38)
4.4  BP网络抗力学习预测模型	(41)
4.5  BAYES更新模型和BP网络学习预测模型的讨论	(43)
5  在役桥梁结构的时变可靠度分析
5.1  动态可靠度的基本概念	(48)
5.2  在用桥梁结构动态可靠性的分析方法	(51)
5.3  基于BAYES方法的现役桥梁结构动态可靠度计算流程	(54)
5.4  现役桥梁结构可靠性的评定	(54)
6  工程算例
6.1  桥梁基本资料	(57)
6.2  荷载效应计算	(58)
6.3  BAYES方法对抗力统计参数的更新	(62)
6.4  时变可靠度的计算及结果的分析	(64)
7  总结与展望
7.1  总结	(68)
7.2  展望	(69)