本文選題：橋梁 + 隨機(jī)有限元　； 參考：《廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：為解決現(xiàn)有有限元分析方法對求解地震作用下橋梁的失效概率計(jì)算量大、耗時(shí)長的問題,建立了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真與概率有限元相結(jié)合的橋梁地震風(fēng)險(xiǎn)評估方法(F-R-M法)。首先通過多條地震波對橋梁進(jìn)行時(shí)程分析,并得到相應(yīng)的橋梁結(jié)構(gòu)的地震響應(yīng);然后建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將量化后的地震波能量、場地類別、峰值個(gè)數(shù)、結(jié)構(gòu)彎矩作為輸入?yún)?shù),對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn),訓(xùn)練成功后可采用Monte Carlo方法生成大量隨機(jī)數(shù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真得到橋梁結(jié)構(gòu)隨機(jī)地震響應(yīng)數(shù)據(jù),并計(jì)算出結(jié)構(gòu)的失效概率;最后以某三跨連續(xù)剛構(gòu)橋?yàn)槔?采用有限元軟件建立了全橋纖維單元模型,選取了24條地震波對其進(jìn)行了動力增量(IDA)分析,并采用F-R-M法對該橋的地震風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行了評估。實(shí)例分析表明,F-R-M法計(jì)算效率高、計(jì)算誤差小,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF將地震響應(yīng)和地震輸入之間的非線性映射關(guān)系很好地仿真模擬,研究結(jié)果可為橋梁抗震設(shè)計(jì)和地震風(fēng)險(xiǎn)評估提供參考。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing finite element analysis method can solve the problem that the failure probability of bridges under earthquake action is large and time-consuming, a bridge seismic risk assessment method based on neural network simulation and probabilistic finite element method is proposed in this paper. The seismic response of the bridge structure is obtained by the time history analysis of multiple seismic waves, and then the RBF neural network is established, and the seismic wave energy, site category, peak number are quantified. Structural bending moment is used as input parameter to train and test neural network. After training successfully, a large number of random numbers can be generated by Monte Carlo method, and the random seismic response data of bridge structure can be obtained by neural network simulation. Finally, taking a three-span continuous rigid frame bridge as an example, the fiber element model of the whole bridge is established by using finite element software, and 24 seismic waves are selected for dynamic increment analysis. The seismic risk probability of the bridge is evaluated by F-R-M method. The analysis of examples shows that the F-R-M method has high calculation efficiency and small calculation error. The nonlinear mapping relationship between seismic response and earthquake input is well simulated by neural network RBF. The results can be used as reference for seismic design and seismic risk assessment of bridges.
【作者單位】： 長安大學(xué)舊橋檢測與加固技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;湖北省交通運(yùn)輸廳工程質(zhì)量監(jiān)督局;西安科技大學(xué)建筑與土木工程學(xué)院;
【基金】：交通運(yùn)輸部應(yīng)用基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(2015319812010) 陜西省社會發(fā)展科技攻關(guān)項(xiàng)目(2015SF265) 國家山區(qū)公路工程技術(shù)研究中心開放基金(gsgzj-2012-07) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2013JQ7031) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(3108211511070) 陜西省交通科技項(xiàng)目(15-19K)
【分類號】：U442.55

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本文編號：1792431