本文關鍵詞：基于改進小波網(wǎng)絡算法的施工期橋梁船撞風險評估模型

  更多相關文章： 船橋相撞 風險評估 小波網(wǎng)絡算法 結構可靠度 灰色關聯(lián)度

【摘要】：近年來,我國在交通設施建設領域取得的重大突破,作為交通運輸?shù)闹匾d體,橋梁結構不僅在外觀上,更在性能上受到關注,其安全性逐步引起人們的重視,而風險安全評估模型也因此得到了廣泛應用。本文對小波網(wǎng)絡算法進行了研究,并基于此建立橋梁船撞風險評估模型,對橋梁在施工期船撞風險進行安全評定,從而對橋梁的施工管理進行指導。本文主要研究內容如下:第一,選取三組數(shù)據(jù)樣本對小波網(wǎng)絡算法進行模擬測試,通過三組數(shù)據(jù)的模擬結果分析算法中存在的不足。針對算法計算準確性和收斂速度兩方面的不足提出了算法的改進,通過三組函數(shù)改進前后收斂速度以及模擬結果準確定對比,證明算法的改進具有較好的效果。第二,利用有限元分析模擬船橋碰撞過程,采用ANSYS/LS-DYNA軟件模擬3000噸級貨船與橋墩碰撞并對結構進行動力響應分析,得到碰撞過程中能量轉化以及不同工況下的船橋碰撞的撞擊力,得到了撞擊力與船舶質量和撞擊速度的一般性規(guī)律;根據(jù)九江大橋南主橋的設計圖紙運用MIDAS CIVIL軟件建立九江大橋南主橋的有限元模型并對大橋進行了動力特性分析。討論了不同船舶質量、碰撞速度及撞擊角度下橋梁結構的動力響應分析,得到不同工況下橋梁結構的時程響應。第三,以有限元模擬船橋碰撞得到結構響應為真實值,并以此訓練小波網(wǎng)絡算法,得到結構響應的分布采用最大熵概率密度法對結構進行可靠度分析,得到不同情況下結構的失效概率,結合灰色關聯(lián)度理論對各因素的影響程度進行判斷,為橋梁結構風險評估監(jiān)測預警提供服務。
【關鍵詞】：船橋相撞 風險評估 小波網(wǎng)絡算法 結構可靠度 灰色關聯(lián)度
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U447;U676.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 課題背景9
• 1.2 施工期橋梁風險分析研究的意義9-10
• 1.3 橋梁船撞風險研究現(xiàn)狀10-16
• 1.3.1 橋梁船撞的概率模型研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.2 橋梁船撞力學研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.3 橋梁船撞風險研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.4 橋梁防撞系統(tǒng)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本課題的研究內容16-18
• 第2章 小波網(wǎng)絡算法的改進研究18-34
• 2.1 引言18-19
• 2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理19-21
• 2.2.1 基本概念19
• 2.2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡算法步驟19-21
• 2.3 小波網(wǎng)絡算法的應用及分析21-26
• 2.4 小波網(wǎng)絡算法存在的問題26-28
• 2.5 小波網(wǎng)絡算法的改進研究28-32
• 2.5.1 計算精度的改進28-30
• 2.5.2 收斂速度的改進30-32
• 2.6 本章小結32-34
• 第3章 船橋碰撞力分析34-43
• 3.1 引言34-35
• 3.2 船橋碰撞計算模型的建立35-37
• 3.3 船橋碰撞計算特點37-38
• 3.4 船橋碰撞動力響應分析38-42
• 3.4.1 船舶質量對碰撞力的影響38-40
• 3.4.2 碰撞速度對碰撞力的影響40-42
• 3.5 本章小結42-43
• 第4章 橋梁有限元建模分析43-53
• 4.1 引言43-44
• 4.2 九江大橋簡介44-46
• 4.3 有限元模型的建立與分析46-52
• 4.3.1 有限元模型的建立46-47
• 4.3.2 橋梁模型的動力特性分析47-49
• 4.3.3 船撞荷載下橋梁結構的響應分析49-52
• 4.4 本章小結52-53
• 第5章 施工期橋梁船撞風險評估模型53-64
• 5.1 引言53-54
• 5.2 橋梁船撞風險概率分析方法的實現(xiàn)54-55
• 5.3 結構可靠度55-60
• 5.3.1 最大熵密度法55-56
• 5.3.2 結構失效概率56-59
• 5.3.3 九江大橋南主橋可靠度分析59-60
• 5.4 灰色關聯(lián)度分析60-62
• 5.4.1 灰色關聯(lián)度理論60-61
• 5.4.2 結構灰色關聯(lián)度分析61-62
• 5.5 本章小結62-64
• 結論64-66
• 參考文獻66-70
• 致謝70

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 王美玲,張長江,付夢印,肖?;一種用于非線性函數(shù)逼近的小波神經(jīng)網(wǎng)絡算法仿真[J];北京理工大學學報;2002年03期

2 于繁華,劉仁云,趙宏偉,臧雪柏,葉欣;改進的小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型及應用[J];吉林大學學報(信息科學版);2005年05期

3 陳，

本文編號：939618